Die meisten Fragen zu ChatGPT und Claude drehen sich nicht darum, welches Modell klüger ist. Sie drehen sich darum, warum das Limit wieder erreicht ist, ob das Ergebnis brauchbar bleibt und wo man sich besser nicht darauf verlässt.
Dieser Hub sammelt meine Videos zu den beiden Chat-Assistenten, die ich täglich benutze. Es geht nicht um Benchmarks und nicht um die Frage, wer gerade vorne liegt. Es geht darum, was passiert, wenn man die Dinge wirklich einsetzt: für Bilder, für eine Kanalstrategie, für Design, für Debugging.
Fast jedes dieser Videos ist an einer Stelle unangenehm geworden. Die Websuche in ChatGPT Images war nicht das, was sie zu sein schien. Der YouTube-Audit hat Probleme gefunden, die ich lieber nicht gehabt hätte. Und bei Agenten-Sicherheit endet der Spaß ohnehin schnell. Genau diese Stellen sind hier der Punkt.
Einige Videos stehen bewusst auch in anderen Themen-Hubs, wenn die Einordnung dort ebenfalls hilft.

Neun konkrete Stellen, an denen Tokens verschwinden, bevor die eigentliche Arbeit anfängt. Der unspektakulärste Punkt hat bei mir am meisten gebracht.

Vier Tests statt Demo-Hype. Bei einem davon hat sich herausgestellt, dass die Websuche nicht das war, wonach sie aussah.

Ein Premortem auf echte Kanaldaten. Acht Probleme kamen zurück, und ein paar davon hätte ich lieber nicht gelesen.

Claude Design ist kein normales Modell-Update. Es verschiebt, wo Designarbeit beginnt und wer überhaupt erste visuelle Entwürfe erstellen kann.

Der vierte Teil der Voicebox-Serie lief nicht nach Plan. Genau deshalb ist er nützlich: Zwei KI-Agenten debuggen ein echtes lokales Setup.

Fünf virtuelle Städte, unterschiedliche Modelle und eine harte Frage: Verhalten sich KI-Agenten über mehrere Tage stabil, wenn sie Werkzeuge und Regeln bekommen?
Die Frage führt meist in die Irre. Beide sind stark, aber unterschiedlich stark. Claude ist für mich beim Arbeiten mit langem Kontext und beim Code angenehmer, ChatGPT bei Bildern und schnellen Recherchen. Sinnvoller als die Grundsatzfrage ist, für welche Aufgabe du gerade welches nimmst.
Meistens nicht, weil du zu viel arbeitest, sondern weil der Workflow Tokens verbrennt. Lange Chats, mitgeschleppter Kontext, aktive Connectors und unnötig lange Ausgaben kosten mehr als die eigentliche Frage.
Nicht ungeprüft. Im ChatGPT-Images-Test hat sich gezeigt, dass eine vermeintliche Websuche nicht immer das ist, wonach sie aussieht. Bei allem, was Zahlen, Quellen oder Aktualität betrifft, gehört ein Gegencheck dazu.
Die Versionsnummern ja, die Muster nicht. Wie Tokens verbraucht werden, warum ein Premortem bessere Fragen stellt und wo man einem Agenten nicht blind vertraut, bleibt auch nach dem nächsten Update gültig.
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