GPT-4 Turbo vs. Claude 3: Welches LLM ist das richtige für Ihr Unternehmen?

Es fühlt sich an, als ob jede zweite Woche ein neues KI-Modell auf den Markt kommt, das alles verändern soll. Kaum hat man den aktuellen Spitzenreiter verstanden, betritt schon ein neuer den Ring. Im Moment findet der große Wettstreit zwischen zwei Schwergewichten statt: GPT-4 Turbo von OpenAI und Claude 3 von Anthropic.

Wenn Sie ein Unternehmen führen, insbesondere eines, bei dem erstklassiger Kundensupport entscheidend ist, fragen Sie sich wahrscheinlich, auf welches dieser KI-Systeme Sie setzen sollen. Aber die Sache ist die: Es gibt keine einzig richtige Antwort. Das „beste“ Modell hängt wirklich davon ab, was es für Sie tun soll, sei es das Verfassen einer freundlichen Kunden-E-Mail oder das Entwirren eines komplexen technischen Problems.

Dieser Leitfaden soll Klarheit in den Lärm bringen. Wir werden die realen Unterschiede zwischen GPT-4 Turbo und Claude 3 aufschlüsseln, damit Sie herausfinden können, welches Modell am besten zu Ihrem Team passt.

Was ist GPT-4 Turbo?

GPT-4 Turbo ist das Neueste und Beste von OpenAI, dem Unternehmen, das mit ChatGPT den ganzen Hype um generative KI im Grunde losgetreten hat. Es basiert auf der gleichen Technologie, die seine früheren Versionen so beliebt gemacht hat, aber mit einigen ernsthaften Upgrades unter der Haube.

Stellen Sie sich GPT-4 Turbo als das superschlaue, analytische Gehirn im Raum vor. Es ist fantastisch bei Aufgaben, die komplexes Denken erfordern, und kann sowohl Text als auch Bilder verarbeiten (was die Profis multimodale Fähigkeiten nennen). Seine Wissensbasis reicht bis April 2023, sodass seine Antworten aktueller sind als die älterer Modelle. Es ist auch super einfach über ein ChatGPT-Plus-Abonnement zugänglich, und es gibt eine riesige Welt von Tools und APIs, die darauf aufbauen, weshalb es für so viele Menschen die Standardwahl ist.

Was ist Claude 3?

Claude 3 ist der beeindruckende Herausforderer von Anthropic, einem KI-Unternehmen, das sich wirklich auf Sicherheit konzentriert und darauf, eine KI zu schaffen, die mehr wie ein Mensch und weniger wie ein Roboter spricht. Claude 3 ist nicht nur ein Modell; es ist eine Familie von drei Modellen, die jeweils für unterschiedliche Aufgaben abgestimmt sind:

• Opus: Dies ist ihr leistungsstärkstes Modell, das für knifflige, mehrstufige Aufgaben entwickelt wurde. Wenn Leute Claude 3 mit GPT-4 Turbo vergleichen, sprechen sie normalerweise von Opus.

• Sonnet: Ein solides, ausgewogenes Modell, das sich hervorragend für alltägliche Geschäftsaufgaben eignet. Es findet einen guten Mittelweg zwischen Geschwindigkeit und Leistung und ist somit perfekt für Dinge wie die Datenverarbeitung oder die Unterstützung eines Vertriebsteams.

• Haiku: Das schnellste und leichteste Modell der Gruppe. Es wurde für Situationen entwickelt, in denen Sie sofort eine Antwort benötigen, wie zum Beispiel in einem Live-Chat-Support-Tool.

Claude 3 hat sich schnell einen Namen gemacht, insbesondere für sein Händchen für die Verarbeitung wirklich langer Dokumente, das Schreiben von kreativen und konversationellen Texten und die Unterstützung von Entwicklern bei der Programmierung.

GPT-4 Turbo vs. Claude 3: Ein direkter Vergleich der Kernspezifikationen

Bevor wir uns ansehen, wie sich diese Modelle in der realen Welt schlagen, werfen wir einen Blick auf die Zahlen. Die technischen Details können sowohl bei Ihrer Endabrechnung als auch bei dem, was die KI tatsächlich leisten kann, einen großen Unterschied machen, besonders wenn Sie sie für mehr als nur ein paar Anfragen pro Tag nutzen.

Preise und Zugänglichkeit

Großartige Leistung ist eine Sache, aber wenn Sie ein Unternehmen führen, wird der Preis immer Teil des Gesprächs sein. Beide Modelle berechnen nach „Tokens“ (stellen Sie sie sich wie Wortteile vor), aber ihre Preismodelle sind ziemlich unterschiedlich. Claude 3 Opus, das Spitzenmodell, kostet deutlich mehr, insbesondere für den Text, den es generiert (Output).

So sehen die API-Preise im Vergleich aus:

Wie Sie sehen können, kostet es Sie mehr als das Doppelte, eine Million Text-Token von Claude 3 Opus schreiben zu lassen, als es bei GPT-4 Turbo der Fall ist. Das sollten Sie bedenken, wenn Sie erwarten, dass Ihre KI viele lange, detaillierte Antworten generiert.

Was die reine Verfügbarkeit angeht, so ist GPT-4 Turbo leicht über ein ChatGPT-Plus-Abonnement erhältlich. Die Web-App von Claude 3 hat einige standortbezogene Einschränkungen, aber für Unternehmen, die ihre eigenen Tools entwickeln möchten, sind beide über ihre APIs weithin verfügbar.

Kontextfenster und Erinnerungsvermögen

Das „Kontextfenster“ eines KI-Modells ist im Grunde sein Kurzzeitgedächtnis. Es bestimmt, wie viele Informationen es während eines einzigen Gesprächs im Gedächtnis behalten kann. Ein größeres Fenster bedeutet, dass die KI längere Dokumente verarbeiten oder einem komplexen Hin und Her folgen kann, ohne die Details vom Anfang zu vergessen.

Dies ist ein Bereich, in dem Claude 3 wirklich die Nase vorn hat. Es bietet ein Fenster von 200.000 Token, während das von GPT-4 Turbo 128.000 beträgt. Das mag nicht wie ein riesiger Unterschied klingen, aber für ein Unternehmen kann es gewaltig sein. Es bedeutet, dass Claude 3 einen ganzen Jahresbericht verarbeiten, einen langen Kundensupport-Thread analysieren oder mit einem riesigen Code-Abschnitt auf einmal arbeiten kann, ohne den Faden zu verlieren.

Tatsächlich hat es den „Nadel im Heuhaufen“-Test mit Bravour bestanden, bei dem Forscher eine bestimmte Tatsache in einem Berg von Text verstecken. Claude 3 fand die „Nadel“ mit nahezu perfekter Genauigkeit, was zeigt, dass es unglaublich zuverlässig ist, wenn es darum geht, spezifische Details in großen Informationsquellen zu finden.

Multimodalität und Ökosystem

Beide Modelle sind multimodal, was eine vornehme Umschreibung dafür ist, dass sie auch andere Dinge als Text verstehen können.

• GPT-4 Turbo kann Bilder betrachten und verfügt über Text-to-Speech-Funktionen. Seine Hauptstärke liegt jedoch darin, Teil des riesigen OpenAI-Ökosystems zu sein, das coole Tools wie den Bildgenerator DALL-E umfasst.

• Claude 3 hat ebenfalls starke visuelle Fähigkeiten, die es ihm ermöglichen, Fotos, Diagramme und sogar komplexe technische Zeichnungen mit überraschender Genauigkeit zu analysieren.

Aber seien wir ehrlich, die Spezifikationen des Modells sind nur ein Teil der Geschichte. Für ein Unternehmen geschieht die wahre Magie, wenn man dieses Modell in den tatsächlichen Arbeitsablauf integriert. Eine Plattform wie eesel AI ermöglicht es Ihnen, die Leistung dieser Modelle zu nutzen, gibt Ihnen aber die Kontrolle und lässt Sie das gesamte Wissen Ihres Unternehmens verbinden, um nicht an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein.

Leistung in der Praxis: Ein aufgabenspezifischer Vergleich

Spezifikationen sind eine Sache, aber wie gehen diese KIs tatsächlich mit der Art von Arbeit um, die in Ihrem Unternehmen täglich anfällt? Wenn man sich das Feedback aus der Community und öffentliche Tests ansieht, zeichnen sich einige klare Muster ab.

Für kreatives und konversationelles Schreiben

Wenn es darum geht, Texte zu schreiben, die sich natürlich und, nun ja, menschlich anfühlen, sehen viele Claude 3 im Vorteil. Wenn Sie Foren wie Reddit durchsuchen, werden Sie sehen, dass Benutzer sagen, seine Antworten seien weniger repetitiv und hätten mehr Nuancen. Es scheint besser darin zu sein, einen bestimmten Tonfall anzunehmen, ohne eine super detaillierte Anweisung zu benötigen.

GPT-4 hingegen kann manchmal in diese klassische „KI-Stimme“ verfallen. Sie kennen sie, ein wenig zu formell, etwas generisch und voller Phrasen wie „eintauchen in“ oder „im digitalen Wandteppich von...“. Es erfordert oft zusätzlichen Aufwand und kluge Anweisungen, um es dazu zu bringen, sich zu entspannen und wie eine echte Person zu klingen.

Für Logik, Schlussfolgerungen und Mathematik

Bei Aufgaben, die strukturiertes, logisches „Denken“ erfordern, liegt GPT-4 oft leicht vorn. Sowohl formale Benchmarks als auch Benutzertests zeigen, dass es bei komplizierten, mehrstufigen Denkaufgaben und fortgeschrittener Mathematik unglaublich gut abschneidet. Wenn Ihre Arbeit das Durchsuchen von Daten oder das Lösen eines kniffligen logischen Rätsels beinhaltet, ist GPT-4 eine solide und verlässliche Wahl.

Für Programmier- und Entwicklungsaufgaben

In der Entwicklerwelt ist Claude 3 schnell zu einem großen Favoriten geworden. Eine häufige Beschwerde, die man über GPT-4 auf Seiten wie Hacker News hört, ist, dass es etwas „faul“ sein kann. Anstatt Ihnen ein komplettes, einsatzbereites Code-Stück zu geben, skizziert es vielleicht nur die Schritte oder fügt einen Kommentar wie „// Ihr Code hier“ ein und betrachtet die Sache als erledigt.

Entwickler loben Claude 3 oft dafür, direkter und „williger“ zu sein, vollständige Code-Schnipsel bereitzustellen und sie basierend auf Feedback anzupassen. Das macht es zu einem wirklich hilfreichen Partner für jeden, der einfach nur einen funktionierenden Code-Block ohne viel Hin und Her benötigt.

Dies ist ein perfektes Beispiel dafür, warum die von Ihnen verwendete Plattform wichtiger ist als das rohe Modell selbst. Ein Support-Team macht all diese Dinge jeden Tag: kreatives Schreiben für eine freundliche Antwort, logisches Denken zur Fehlerbehebung und technisches Know-how zur Erklärung einer API. Mit eesel AI können Sie eine benutzerdefinierte KI-Persönlichkeit entwerfen und spezifische Aktionen einrichten, um sicherzustellen, dass Ihr KI-Agent für jedes Ticket die richtige Fähigkeit einsetzt, unabhängig davon, welches zugrunde liegende Modell worin besser ist.

Die Geschäftsrealität von GPT-4 Turbo vs. Claude 3: Es geht um mehr als nur das Modell

Die Debatte zwischen diesen beiden LLMs macht Spaß, aber für ein Unternehmen ist es gewissermaßen die falsche Frage. Die wahre Herausforderung besteht nicht nur darin, ein Modell auszuwählen, sondern es so einzusetzen, dass es wirklich hilfreich, sicher und auf die tatsächliche Arbeitsweise Ihres Unternehmens zugeschnitten ist.

Die Herausforderung bei der Verwendung von rohen Modellen

Einen API-Schlüssel für GPT-4 oder Claude 3 zu bekommen, ist der einfache Teil. Aber dieser Schlüssel gibt Ihnen keine fertige Lösung. Ein rohes Standard-LLM weiß nichts über Ihr Unternehmen, Ihre Produkte oder Ihre Kunden. Es ist nicht mit Ihren Tools verbunden und hat keine eingebauten Sicherheitsregeln. Es einfach auf Ihre Kunden loszulassen, ist nicht nur schwierig, sondern auch unglaublich riskant. Sie benötigen eine Schicht dazwischen, um zu verwalten, was es weiß, zu kontrollieren, wie es sich verhält, und es mit Ihrem Helpdesk zu verbinden.

Vereinheitlichung des Geschäftswissens: Ein Schlüsselfaktor bei der Entscheidung

Die größte Schwäche eines jeden generischen Modells ist, dass es Sie nicht kennt. Es hat Ihre internen Rückgaberichtlinien nicht gelesen, es weiß nichts über frühere Fehler, die Ihr Team behoben hat, und es kann den Bestellstatus eines Kunden nicht nachschlagen.

Hier ist eine richtige Integrationsschicht nicht verhandelbar. Eine Plattform wie eesel AI macht diese leistungsstarken Modelle erst wirklich nützlich, indem sie sie auf Ihren spezifischen Geschäftsdaten trainiert. Sie verbindet sich mit Ihren vergangenen Support-Tickets, Ihren internen Wikis in Confluence oder Google Docs und Ihren öffentlichen Hilfeartikeln. Das Endergebnis ist eine KI, die nicht nur kluge, sondern auch wirklich relevante und genaue Antworten für Ihr Unternehmen gibt.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit verschiedenen Wissensquellen eines Unternehmens verbindet, um genaue Antworten zu liefern.

Testen und Bereitstellen ohne Rätselraten

Wie können Sie also sicher wissen, welches Modell bei Ihren tatsächlichen Kundenfragen eine bessere Arbeit leisten wird? Sie können nicht einfach raten und auf das Beste hoffen.

Die Antwort ist, es zu simulieren. Im Gegensatz zu einer einfachen Demo, die nur zeigt, was ein Modell könnte, können Sie mit dem Simulationsmodus von eesel AI Ihr gesamtes KI-Setup sicher an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets testen. Sie können genau sehen, wie Ihre KI geantwortet hätte, eine reale Prognose ihrer Lösungsrate erhalten und ihr Verhalten anpassen, bevor sie jemals mit einem einzigen Live-Kunden spricht. Dies nimmt das gesamte Risiko aus dem Implementierungsprozess und gibt Ihnen das Vertrauen, das Sie für den Start benötigen.

Der Simulationsmodus von eesel AI, der die KI an vergangenen Tickets testet, um Leistung und Lösungsrate vorherzusagen.

GPT-4 Turbo vs. Claude 3: Die Wahl der richtigen KI-Strategie, nicht nur des richtigen Modells

Alles in allem sind sowohl GPT-4 Turbo als auch Claude 3 erstaunliche Technologien, und jede hat ihre eigenen Stärken.

• Claude 3 Opus ist oft der Gewinner für konversationelles Schreiben, Programmierhilfe und jede Aufgabe, bei der Sie eine Menge Informationen auf einmal verarbeiten müssen.

• GPT-4 Turbo hat typischerweise die Oberhand bei komplexer Logik und profitiert von einem riesigen und ausgereiften Ökosystem von Tools.

Aber für ein Unternehmen ist die Debatte GPT-4 Turbo vs. Claude 3 zweitrangig. Das eigentliche Ziel ist es, eine Strategie um eine Plattform herum aufzubauen, die diese leistungsstarken Tools sicher, kenntnisreich und wirklich effektiv für Ihr Team macht. Der klügste Schritt ist die Wahl einer Plattform, die Ihnen die Kontrolle gibt, aus Ihren Daten lernt und es Ihnen ermöglicht, KI einzuführen, ohne die Daumen zu drücken und zu hoffen, dass es funktioniert.

Bringen Sie Ihren Support mit eesel AI auf die nächste Stufe

eesel AI ist die Plattform, die es Ihnen ermöglicht, die Leistung fortschrittlicher Modelle wie GPT-4 und Claude 3 zu nutzen, ohne den Kopfschmerz und das Risiko, alles von Grund auf neu zu entwickeln. Es verbindet sich mit all Ihren Wissensquellen und Helpdesks und gibt Ihnen einen KI-Agenten, der perfekt auf Ihr Unternehmen abgestimmt ist.

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