Softwareentwickler*innen, Architekt*innen oder Systemintegrator*innen stellen sich täglich die Frage, wie sie den Überblick über komplexe Codebasen behalten, effizient Aufgaben lösen und leichtfertige Fehler vermeiden. Hier kommt KI ins Spiel – konkreter: LLMs (Large Language Models). Diese Tools sind keine futuristischen Zauberwerkzeuge mehr, sondern haben sich bereits etabliert und begleiten Entwickler:innen bei täglichen Aufgaben. Im folgenden Blogbeitrag zeigen wir, wie sich die KI-Modelle – wie ChatGPT oder Claude – unterscheiden und welche für welche Use Cases ideal sind.

Was sind LLMs? Wo sind Unterschiede?

LLMs sind neuronale Netze, die auf umfangreichen Textdaten trainiert wurden und in der Lage sind, menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und zu kontextualisieren. Einzelne Modelle unterscheiden sich jedoch deutlich in Architektur, Trainingsdaten und Anwendungsgebieten. Während GPT-4o als geschlossenes, multipodales Modell mit überragenden Reasoning-Fähigkeiten neue Maßstäbe setzt, punktet Claude 3.7 Sonnet mit enormen Kontextfenstern für tiefgehende Analysen.

Hier ein Überblick über die Modelle, die für Entwickler:innen (Stand Mai 2025) relevant sind:

Welches KI-Modell für welche Aufgabe?

Die folgende Bewertungsmatrix gibt Unternehmen Orientierung, bei welchem Modell es sich für bestimmte Tätigkeiten lohnt, einen zweiten Blick zu riskieren.

Bewertungsskala:
Unterdurchschnittlich | Durchschnittlich | Gut | Exzellent

Die Bewertungstabelle bezieht sich auf aktuelle Benchmarks und deckt sich mit persönlichen Erfahrungen. Quellen: Vellum LLM Leaderboard, Stand: 26.03.2025; Scale SEAL LLM Leaderboard, Stand: 26.03.2025; Artificial Analysis LLM Leaderboard, Stand: 26.03.2025

Hinweis: Perplexity nutzt kein eigenes trainiertes LLM, sondern baut als Hybridsystem auf externen Modellen auf (z.B. GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek R1). Es kombiniert diese mit Webzugriff und eigener Query-Engine. Daher ist Perplexity selten auf LLM-Leaderboards zu finden. Die Stärken und Schwächen hängen stark mit dem Basismodell zusammen. Für die Bewertung wurde ein Durchschnitt über die für Perplexity verfügbaren Modelle gebildet und mit dem Vorteil der Echtzeit-Websuche kombiniert.

Warum „das Beste“ nicht immer das beste ist.

In der obigen Bewertung schneidet Claude 3.7 Sonnet am besten ab. ABER: Die Bewertungsmatrix bezieht sich ausschließlich auf Use Cases der Softwareentwicklung. Wird der Horizont erweitert, können meiner Erfahrung nach andere Entscheidungen entstehen, als so durch die obige Matrix entstehen würden.
Beispielsweise ist GPT-4o (und auch die älteren Modelle) in ChatGPT wesentlich stärker im Lesen und Schreiben “menschlicher”, alltäglicher, umgänglicher Sprache als Claude 3.7 Sonnet und es ist ein Bildgenerator integriert.
Für Entwickler*innen, welche nebenher im Marketing oder im Kundenkontakt tätig sind, ist ChatGPT demnach attraktiver. Auch als Full-Time-Developer kann die Entscheidung auf beispielsweise Perplexity fallen, wenn der Fokus auf Aktualität oder Research liegt.

Praxistipp:
Effektive Prompts für viele Use Cases

Zugegeben, das Zauberwort „bitte“ ist nicht nötig bei der Zusammenarbeit mit KIs. Und selbst, wenn die Maschinen mal die Weltherrschaft übernehmen, hilft es nichts, wenn man vorher höflich zu ihnen war (wirklich nicht, hat mir ChatGPT bestätigt) – aber mit den richtigen Prompts und Prompt-Strategien kommt man schneller und besser ans Ziel.

Die Kunst der prä­zi­sen Al­go­rith­mus-Prompts  

Statt direkt nach einer Lösung zu fragen, bringt eine Prompt-Struktur mit Problemkontext die Stärken jedes Modells zur Geltung:

Analysiere folgende Optimierungschallenge: Meine Funktion zur Verarbeitung von <X> verbraucht zu viel Zeit: <Aktuellen Code einfügen oder hochgeladene Klasse/n referenzieren>.
Sie muss <Anforderungen> erfüllen und mit <Edge-Cases> umgehen können.
Zuerst diagnostiziere die Schwachstellen, dann schlage die optimale Strategie vor. Abschließend implementiere die verbesserte Version mit Kommentaren zu deinen Entscheidungen.

Für komplexe Business-Logiken funktioniert dieser Ansatz:

Ich benötige Code für folgende Business-Regel/n: <Regel/n>.
Verfahre so:
1) Liste alle möglichen Edge-Cases und Fallstricke auf
2) Definiere die kritischen Invarianten, die immer gelten müssen
3) Implementiere die Logik in <Sprache> mit besonderem Fokus auf Wartbarkeit und Sicherheit.
Berücksichtige dabei folgende Performance-Anforderungen: <Anforderungen>

Der Dokumentations-Flüsterer

Mit seinem enormen Kontextfenster brilliert Claude bei dieser Prompt-Struktur:

Hier ist mein aktueller Code: .
Ich benötige klare, umfassende Dokumentation für jede öffentliche Methode nach dem folgenden Schema:
1) Kurzbeschreibung (ein Satz)
2) Detaillierte Erklärung der Funktionalität
3) Parameter mit Typbeschreibungen und Gültigkeitsanforderungen
4) Rückgabewert/e oder Exceptions
5) Beispiel für typische Anwendungsfälle
6) Wechselwirkungen/Abhängigkeiten mit anderen Komponenten.
Die Dokumentation soll sowohl für Entwickler-Kollegen als auch für API-Konsumenten verständlich sein.

Für API-Spezifikationen:

Analysiere meine API-Definition und erstelle daraus eine vollständige OpenAPI-Spezifikation nach OpenAPI-Version .
Achte besonders auf:
1) Konsistente Benennungskonventionen
2) Vollständige Beschreibung aller Endpunkte
3) Detaillierte Schemadefinitionen mit Beispielwerten
4) Alle möglichen Response-Codes mit sinnvollen Beschreibungen.
Die Dokumentation soll auch Sicherheitsanforderungen und Authentifizierungsmethoden detailliert erläutern.

Der Architektur-Stratege

Für Konzeptionsarbeit ist strategisches Prompting entscheidend. Dabei hilft es, die Rolle des Modells vorzugeben:

Als erfahrener Software-Architekt, entwirf eine modulare Architektur für: .
Strukturiere deine Antwort wie folgt:
1) Übersicht der Hauptkomponenten mit Verantwortlichkeiten
2) Detaillierte Schnittstellen-Definitionen zwischen den Modulen
3) Datenfluss-Diagramm der Kernprozesse
4) Diskussion der wichtigsten Qualitätsattribute (Skalierbarkeit, Performance, Sicherheit)
5) Identifikation potenzieller Engpässe und deren Lösungen
6) Trade-offs verschiedener Implementierungsoptionen.
Berücksichtige dabei folgende Randbedingungen: .

Für Interface-Design:

Ich benötige ein robustes Java-Interface für [Domäne/Funktion beschreiben]. Definiere zunächst die abstrakten Operationen mit Signaturen, die folgende Anforderungen erfüllen:
1) Hohe Kohäsion
2) Lose Kopplung zu anderen Komponenten
3) Einfache Testbarkeit
4) Zukunftssicherheit für Erweiterungen.
Füge ausführliche Javadoc-Kommentare hinzu, die präzise Verhaltensverträge definieren, auch für Ausnahmesituationen und Edge-Cases. Diskutiere anschließend alternative Design-Entscheidungen und deren Auswirkungen.

Welche Fallstricke gibt’s mit KI-Code?

Die Nutzung von KI-generiertem Code birgt Risiken, die sich insbesondere in drei Bereichen manifestieren: So neigen LLMs bisweilen zu fehlerhaften logischen Annahmen, die in scheinbar plausiblen Pseudocode münden – etwa falsche Randbedingungen bei Schleifen oder irreführende Variablennamen, die subtile Logikfehler kaschieren. Zudem können reine KI-Lösungen statische Code-Analysen nicht vollständig ersetzen: Tools wie SonarQube identifizieren Sicherheitslücken und Code-Smells mit deutlich höherer Präzision, da sie regelbasiert auf spezifische Qualitätsmetriken optimiert sind. Besonders kritisch ist die Sicherheit in Enterprise-Umgebungen – selbst lokal gehostete Modelle bieten keine absolute Immunität gegen Prompt-Injection-Angriffe oder Datenlecks.

Local Hosting von KI bzw. LLMs

Local Hosting von LLMs stärkt die Enterprise-Sicherheit, indem sensible Daten vollständig unternehmenskontrolliert bleiben. Durch die interne Bereitstellung in privaten Cloud-Umgebungen oder On-Premise-Rechenzentren entfällt das Risiko von Datenlecks über externe APIs. Unternehmen können Compliance-Anforderungen wie GDPR oder HIPAA stringent umsetzen, da keine personenbezogenen Daten Drittanbietern zugänglich sind. Zusätzlich lassen sich kryptografische Schutzmechanismen (z. B. verschlüsselte GPU-Partitionen) und unternehmenseigene Sicherheitslayer (Firewalls, Netzwerksegmentierung) nahtlos integrieren. Eigenes Fine-Tuning der Modelle minimiert zudem das Risiko, dass sensible Begriffe oder interne Prozesse unbeabsichtigt in generierte Inhalte einfließen.
Dennoch bringt die lokale Bereitstellung Herausforderungen mit sich: Der Betrieb leistungsstarker LLMs wie Llama 3.1 405B erfordert hoch spezialisierte Hardware (mehrere A100/H100-GPUs) und verursacht hohe Energiekosten. Zudem fehlt vielen Unternehmen das Fachwissen für die Wartung komplexer ML-Infrastrukturen – Fehlkonfigurationen können neue Angriffsvektoren öffnen. Skalierbarkeit und Latenzzeiten bleiben hinter Cloud-Lösungen zurück, und manuelle Updates führen zu Versionierungsproblemen.
Für sicherheitskritische Branchen (Finanzen, Healthcare) überwiegen die Vorteile. In hybriden Architekturen – kritische Workloads lokal, generische Tasks in der Cloud – lässt sich ein Balanceakt zwischen Sicherheit und Effizienz erreichen.
Der Einsatz abgespeckter Modellvarianten (z. B. quantisierte 7B-Parameter-Versionen von Llama-3 oder Mistral) kann die lokale Entwicklung praktikabler machen – sie reduzieren Hardware-Overhead deutlich und ermöglichen selbst auf Workstations Inferenz bei akzeptabler Geschwindigkeit (2-4 Token/s). Zwar sinkt die Genauigkeit nicht unwesentlich gegenüber der Vollversionen, doch für viele Use Cases (interne Dokumentenanalyse, Prototyping) reicht dies aus. Mit Techniken wie LoRA-Finetuning oder RAG lassen sich diese schlanken Modelle zudem gezielt auf Unternehmensbedürfnisse anpassen, ohne die Sicherheitsvorteile des Local Hostings zu opfern.