GPT 5.3 Codex vs. Claude Opus 4.6: Ein Überblick über die neue KI-Frontier

Die KI-Welt erlebte am 5. Februar 2026 zwei bedeutende Veröffentlichungen. An einem einzigen Tag sahen wir den Release von sowohl OpenAIs GPT-5.3 Codex als auch Anthropics Claude Opus 4.6. Dies ist nicht nur ein weiteres kleines Update. Es fühlt sich an wie der Beginn eines neuen Kapitels im Bereich des KI-gestützten Codings.

Beide Unternehmen entwickeln sich über die einfache Code-Vervollständigung hinaus. Wir sprechen jetzt von KI-Agenten (AI Agents), die komplexe, mehrstufige Projekte mit einem neuen Maß an Unabhängigkeit bewältigen können. Sie entwickeln sich von Assistenten zu Kollaborateuren und in einigen Fällen zu unabhängigen Arbeitskräften.

Was ist also der tatsächliche Unterschied zwischen ihnen? Lassen Sie uns aufschlüsseln, was Sie wirklich wissen müssen. Wir schauen uns an, wofür jedes Modell gebaut wurde, wie sie in wichtigen Leistungstests abschneiden, was ihre neuen „agentischen“ Funktionen so einzigartig macht und was das alles für die Zukunft der KI in Ihrem Unternehmen bedeutet.

Was ist OpenAIs GPT-5.3 Codex?

OpenAI ist schon seit geraumer Zeit ein wichtiger Akteur bei KI-Modellen für die Programmierung, und GPT-5.3 Codex ist ihre neueste Kreation. Sie positionieren es nicht nur als Werkzeug, das Ihnen beim Schreiben von Code hilft, sondern als spezialisierten Agenten, der den gesamten Lebenszyklus professioneller Arbeit am Computer abwickeln kann. Betrachten Sie es weniger als Programmierassistenten, sondern eher als autonomen Softwareentwickler.

Die Ankündigung war mit einigen bedeutenden Behauptungen verbunden. Erstens ist Codex als vollwertiger Agent konzipiert, der Ihren Computer bedienen kann, um Code zu debuggen, Anwendungen bereitzustellen und sogar Produktdokumentationen zu schreiben. Es ist ein bedeutender Sprung im Vergleich zum bloßen Vorschlagen von Codezeilen in einer IDE (integrierte Entwicklungsumgebung).

Eines der bemerkenswerten Details ist, dass Codex das „erste Modell war, das maßgeblich an seiner eigenen Erstellung beteiligt war“. Das OpenAI-Team nutzte es tatsächlich, um seine eigenen Trainingsprozesse zu debuggen und sein Deployment (Bereitstellung) zu verwalten. Es ist buchstäblich KI, die KI baut, was einen bedeutenden Meilenstein darstellt.

In Bezug auf die Leistung sind die Zahlen beachtlich. Es erzielt hohe Punktzahlen bei anspruchsvollen Coding-Benchmarks wie SWE-Bench Pro (56,8 %) und Terminal-Bench 2.0 (77,3 %), die seine Fähigkeit testen, reale Software-Engineering-Probleme zu lösen und eine Befehlszeile (Command Line) zu bedienen. Um all diese Leistung auf Ihren Desktop zu bringen, hat OpenAI auch die neue Codex-App für macOS veröffentlicht, die als Kommandozentrale für die Verwaltung mehrerer KI-Agenten fungiert, die gleichzeitig an verschiedenen Aufgaben arbeiten.

Was ist Anthropics Claude Opus 4.6?

Anthropic hat seinen Ruf seit jeher auf der Entwicklung zuverlässiger, sicherer und kontrollierbarer KI-Systeme aufgebaut. Claude Opus 4.6 ist der nächste Schritt in dieser Mission. Es ist ihr Spitzenmodell, das für komplexe Wissensarbeit, tiefgreifendes logisches Denken über riesige Informationsmengen hinweg und kollaborative, agentenähnliche Workflows für Unternehmen konzipiert wurde.

Das herausragende Merkmal ist sein massives 1-Million-Token-Kontextfenster (derzeit in der Beta-Phase). Dies ist von Bedeutung, da es das Problem des „Kontext-Verfalls“ (Context Rot) löst, bei dem Modelle den Anfang einer langen Konversation vergessen, wenn sie das Ende erreichen. Mit einer Million Token können Sie das Modell mit einer gesamten Codebasis oder einem massiven Roman füttern, und es kann über das gesamte Werk hinweg logische Schlüsse ziehen, ohne den Faden zu verlieren.

Opus 4.6 führt außerdem eine Funktion namens „Agent Teams“ in Claude Code ein. Damit können Sie mehrere KI-Agenten erstellen, die gemeinsam an einem einzigen Projekt arbeiten, ganz ähnlich wie ein menschliches Software-Team. Ein Agent könnte das Frontend übernehmen, ein anderer die API und ein dritter die Datenbankmigration verwalten, während alle zusammenarbeiten.

Auf der Leistungsseite zeigt Opus 4.6 führende Ergebnisse bei Benchmarks, die komplexes logisches Denken und Wissensarbeit testen, wie GDPval-AA und BrowseComp. Zudem macht es Fortschritte mit neuen Produktivitätsintegrationen, einschließlich einer Forschungsvorschau (Research Preview) für die Nutzung von Claude direkt in PowerPoint und einer verbesserten Fähigkeit, mit Tools wie Excel zu arbeiten.

Wichtige Unterschiede zwischen GPT 5.3 Codex und Claude Opus 4.6

Beide sind leistungsstark, aber sie sind nicht identisch. Sie wurden mit unterschiedlichen Philosophien im Hinterkopf entwickelt und glänzen in verschiedenen Bereichen. Lassen Sie uns aufschlüsseln, wie sie im direkten Vergleich abschneiden.

Leistung und Benchmarks

Wenn man sich die nackten Zahlen aus den offiziellen Ankündigungen ansieht, ergibt sich ein klares Bild.

Die Stärken von Codex liegen im reinen Software-Engineering. Es schneidet bei Benchmarks, die die rohen Programmierfähigkeiten und die Ausführung auf der Befehlszeile testen, hervorragend ab. Zum Beispiel ist sein Wert von 77,3 % bei Terminal-Bench 2.0 deutlich höher als die 65,4 % von Opus. Dies macht es zu einer geeigneten Wahl, wenn Ihr Hauptziel darin besteht, Softwareentwicklungsaufgaben zu automatisieren.

Die Stärken von Opus liegen hingegen in Bereichen, die tiefes logisches Denken und die Analyse langer Kontexte erfordern. Es ist der Branchenführer bei Benchmarks wie GDPval-AA und BrowseComp. Interessanterweise wurde zwar sein Standard-SWE-Bench-Score nicht direkt gegen die „Pro“-Version von Codex spezifiziert, aber ein modifizierter Ansatz mit spezifischem Prompting bescherte ihm einen Score von 81,42 % bei SWE-Bench Verified, was seine nuancierte Leistungsfähigkeit bei korrekter Anleitung zeigt.

Hier ist ein kurzer Blick auf die Ergebnisse im Vergleich:

codex ist meiner Meinung nach viel besser. Opus ist nur gut, wenn man ihm ein großes Problem zum Lösen gibt. Codex mit einem einzelnen Problem ist meiner Meinung nach viel besser.

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Agentische Fähigkeiten

Zahlen sind das eine, aber der wahre Unterschied liegt in ihrer übergeordneten Vision für KI-Agenten.

Die Vision von Codex ist eine Evolution vom einfachen Code-Schreiber hin zum „Computer-Operator“. Die neue macOS-App ist das Herzstück dieser Vision. Sie fungiert als Kommandozentrale, in der ein einzelner Benutzer eine Flotte leistungsstarker Agenten in Echtzeit steuern und verwalten kann. Sie sind der Dirigent, und die Agenten sind Ihr Orchester.

Die Vision von Opus dreht sich mehr um kollaborative Multi-Agenten-Systeme. Die Funktion „Agent Teams“ ermöglicht es Agenten, komplexe Projekte autonom aufzuteilen und sich untereinander zu koordinieren, was die Arbeitsweise eines menschlichen Software-Teams nachahmt. Es geht weniger darum, dass ein einzelner Benutzer alles steuert, sondern eher darum, ein Ziel zu setzen und das KI-Team herausfinden zu lassen, wie es dorthin gelangt.

Diese entwicklerorientierten Systeme sind beeindruckend, erfordern aber viel technisches Know-how. Wenn Sie ein Unternehmen sind, das einfach ein praktisches KI-Teammitglied benötigt, das sofort einsatzbereit ist, kann der Aufbau auf diesen Frontier-Modellen komplex sein. Plattformen wie eesel AI bieten einen anderen Ansatz: einen vorgefertigten KI-Agenten (AI Agent), den Sie Ihrem Team für eine Rolle wie den Kundensupport hinzufügen können. Er verbindet sich mit Ihren bestehenden Tools und lernt in wenigen Minuten aus Ihren Daten, bereit für die Arbeit ab dem ersten Tag.

Sicherheit, Safety und Enterprise-Readiness

Mit all dieser Leistung geht eine große Frage einher: Können Sie ihr vertrauen? Besonders, wenn Sie ein Unternehmen führen.

Codex wird von OpenAI als Modell mit „Hoher Leistungsfähigkeit“ für Cybersicherheitsaufgaben eingestuft, sowohl offensiv als auch defensiv. Um dies zu verwalten, haben sie ein Trusted Access for Cyber Framework ins Leben gerufen, das abgestuften Zugang für Cyber-Verteidiger bietet und durch einen 10-Millionen-Dollar-Fonds zur Förderung der KI-gestützten Cyber-Abwehr unterstützt wird.

Opus entspringt Anthropics grundlegendem Fokus auf KI-Sicherheit (AI Safety), die über Claudes Verfassung (Constitution) fest in das Design integriert ist. Für Unternehmen untermauern sie dies mit Compliance auf Unternehmensniveau, einschließlich Zertifizierungen wie SOC 2, ISO 27001 und HIPAA-Bereitschaft, die alle in ihrem Trust Center detailliert aufgeführt sind.

Warum ist das wichtig? Weil die Einführung leistungsstarker KI in einem Unternehmen nicht nur davon abhängt, was sie tun kann, sondern auch von Vertrauen. Zu wissen, dass diese Modelle mit soliden Sicherheitsmaßnahmen und überprüfbarer Compliance entwickelt wurden, ist entscheidend für jedes Team, das sie in seine Arbeitsabläufe integrieren möchte.

Preisgestaltung und Zugänglichkeit

Wie können Sie also diese neuen Modelle in die Hände bekommen und was werden sie kosten?

GPT-5.3 Codex ist sofort für jeden mit einem kostenpflichtigen ChatGPT-Abonnement verfügbar. Sie können über die neue Codex-App, ein CLI-Tool (Befehlszeilenschnittstelle) und IDE-Erweiterungen darauf zugreifen. Der API-Zugang wird jedoch noch schrittweise eingeführt, und die Preise dafür wurden noch nicht bekannt gegeben.

Claude Opus 4.6 ist ebenfalls sofort über die Claude API verfügbar. Anthropic behält die gleiche Preisgestaltung wie beim Vorgänger bei: 5 $ pro Million Input-Token und 25 $ pro Million Output-Token. Es gibt jedoch einen Haken: Wenn Ihr Prompt 200.000 Token überschreitet, gilt ein Premiumpreis von 10 $ / 37,50 $.

Mein Punkt ist, dass sie nicht vergleichbar sein sollten. Hier gibt es eine Preisdifferenz von 80 $ pro Monat. Das ist der Gegenwert eines MacBook Air pro Jahr. Ich habe das Gefühl, Anthropic sollte hier ein wenig aufwachen; sie können OpenAIs verrückten Finanzansatz bis zu einem gewissen Grad mitgehen, aber wenn sie anfangen, 'Pro'-Kunden zu verlieren, weil ihr Preis viermal so hoch ist, ohne signifikant bessere Leistung, könnten sie später in große Schwierigkeiten geraten.

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Tokenbasierte Preisgestaltung kann schwer vorhersehbar sein, was die Prognose Ihrer monatlichen Rechnung erschwert. Für ein übersichtlicheres Budget könnte ein wertbasiertes Modell vorzuziehen sein. eesel AI verwendet beispielsweise einfache Pläne, die auf KI-Interaktionen pro Monat basieren, nicht auf komplexen Token-Berechnungen. Dieser Ansatz lässt Sie genau wissen, wofür Sie bezahlen, und macht es einfach, Ihren Return on Investment (ROI) zu berechnen, da alle Kernprodukte in jedem Plan ohne Gebühren pro Arbeitsplatz (Seat-Gebühren) enthalten sind.

Für eine tiefergehende visuelle Aufschlüsselung und Live-Reaktionen auf diese neuen Modelle bietet das folgende Video eine vollständige Analyse der Funktionen und Fähigkeiten von GPT-5.3 Codex und Claude Opus 4.6 am ersten Tag.

Ein Video, das eine vollständige Aufschlüsselung und Analyse der Veröffentlichungen von GPT 5.3 Codex vs. Claude Opus 4.6 bietet.

Welches Modell sollten Sie wählen?

Welches ist also das richtige für Sie? Es läuft letztlich auf Ihre spezifischen Ziele hinaus.

Sie sollten GPT-5.3 Codex wählen, wenn Ihr Hauptziel darin besteht, hochspezifische, komplexe Softwareentwicklungs- und Engineering-Aufgaben zu automatisieren. Es ist ein leistungsstarker, schneller und zunehmend autonomer Agent, der darauf ausgelegt ist, Ihren Computer zu bedienen und Code zu generieren.

Sie sollten Claude Opus 4.6 wählen, wenn Sie eine zuverlässige KI für tiefgreifendes logisches Denken über riesige Informationsmengen hinweg, komplexe Wissensarbeit und kollaborative Geschäftsprojekte benötigen, die unter einem Team von Agenten aufgeteilt werden können. Es ist eher ein Stratege als ein reiner Ingenieur.

Aber für die meisten Unternehmen ist die eigentliche Frage nicht, welche Low-Level-Engine verwendet werden soll. Es geht darum, wie man KI einsetzt, um unmittelbare Probleme zu lösen, ohne ein Team von Entwicklern dafür zu benötigen.

Frontier-Modelle wie Codex und Opus verschieben die Grenzen des Machbaren, erfordern aber erhebliches technisches Fachwissen für eine effektive Implementierung. Wenn Sie ein KI-Teammitglied einstellen möchten, das ab dem ersten Tag den Kundensupport übernimmt, sehen Sie sich an, wie eesel AI Ihr Team verstärken kann. Es lernt in wenigen Minuten aus Ihren bestehenden Helpdesk-Daten und kann autonom mit der Lösung von Tickets beginnen – ganz ohne Programmierung.