Claude 3.7 Sonnet vs. Google Gemini: Genauigkeit und Kreativität in der KI-Automatisierung

Claude 3.7 Sonnet und Google Gemini sind zwei führende KI-Tools, die jeweils in unterschiedlichen Bereichen der Automatisierung herausragend sind. Hier ist eine kurze Zusammenfassung, die Ihnen die Entscheidung erleichtern soll:

Claude 3.7 Sonett: Am besten für Aufgaben geeignet, die tiefgreifendes Denken und hybride Problemlösung erfordern. Es bietet hohe Genauigkeit in komplexen Arbeitsabläufen wie Codierung und Einzelhandelsbetrieb, mit einem 200K-Token-Kontextfenster. Preisgestaltung: 3 USD pro Million Input-Token, 15 USD pro Million Output-Token.
Google Gemini: Die Version 2.5 Pro ist ideal für multimodale Aufgaben (Text, Code, Sprache, Video) und die Abwicklung großer Operationen mit 1M-Token-KontextfensterKosteneffizienter für ausgabeintensive Aufgaben: 3.50 USD pro Million Input-Token, 10.50 USD pro Million Output-Token.

Haben Sie schon einmal über KI-Automatisierung mit Modellen wie ChatGPT, Claude, DeepSeek oder Gemini nachgedacht? Mit Latenode können Sie Ihren Workflow deutlich beschleunigen und optimieren und so jede Woche Stunden sparen. Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, haben wir einige Tipps für Sie zusammengestellt. vorgefertigte KI-Vorlagen speziell zum Vergleichen und Analysieren dieser verschiedenen Optionen. Schauen Sie sie sich an!

Schneller Vergleich

Merkmal	Claude 3.7 Sonett	Google Gemini
Kontextfenster	200 Token	1 Millionen Token
Multimodale Unterstützung	Text, Code	Text, Code, Sprache, Video
Eingabekosten	3.00 USD pro Million Token	Aktuelle Gemini-Modelle sind kostenlos nutzbar
Ausgabekosten	15.00 USD pro Million Token	Aktuelle Gemini-Modelle sind kostenlos nutzbar

Schlüssel zum Mitnehmen: Wählen Sie Claude für präzises Denken und Unternehmensaufgaben und Gemini für multimodale Fähigkeiten und groß angelegte Operationen.

Lassen Sie uns tiefer in ihre Funktionen, Genauigkeit und realen Anwendungen eintauchen.

Genauigkeitsanalyse: Claude 3.7 Sonnet vs. Google Gemini

Wichtige Kennzahlen zur Bewertung der KI-Genauigkeit

Bei der Bewertung der KI-Leistung ist es wichtig, sowohl die Präzision ihrer Ergebnisse als auch die umfassenderen Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb zu berücksichtigen. Während herkömmliche Messgrößen für klar definierte Aufgaben funktionieren, erfordert generative KI einen verfeinerten Ansatz. Zu den wichtigsten Bewertungskriterien gehören:

Modellqualität: Wie genau die Ausgabe mit den erwarteten Ergebnissen übereinstimmt.
System Geschwindigkeit: Zuverlässigkeit und Effizienz im Betrieb.
Auswirkungen auf das Geschäft: Messbare Verbesserungen bei Prozessen und Ergebnissen.
Adoptionsrate: Erfolgreiche Integration und Nutzung in mehreren Teams.

Diese Messwerte bilden die Grundlage für die Bewertung der Genauigkeit von Claude 3.7 Sonnet und Google Gemini.

Claude 3.7 Sonett: Leistungseinblicke

Claude 3.7 Sonett zeigt große Genauigkeit, vor allem mit seinem „Denkmodus“, was seine Fähigkeit zur Bewältigung komplexer Aufgaben verbessert [4].So schneidet es in den wichtigsten Bereichen ab:

Aufgabentyp	Standart Modus	Erweiterter Denkmodus
Argumentation auf Hochschulniveau	68.0%	84.8%
Mathematische Problemlösung	82.2%	96.2%
Software Engineering	62.3%	70.3%
Verwendung von Tools im Einzelhandel	81.2%	-

Darüber hinaus blockiert das Modell in 88 % der Fälle sofortige Injektionen, wobei die Falsch-Positiv-Rate nur 0.5 % beträgt. [6]..

Google Gemini: Leistungseinblicke

Google Gemini 2.0 Pro liefert ebenfalls starke Ergebnisse und schneidet in bestimmten Benchmarks hervorragend ab [3].:

MATH-Benchmark: 91.8 % Genauigkeit
MMMU-Benchmark: 72.7 % Genauigkeit
GPQA Diamant: 64.7 % Genauigkeit

Ein herausragendes Merkmal von Gemini ist seine 1 Millionen Token-Kontextfenster, wodurch es weitaus komplexere Aufgaben bewältigen kann als Claudes Limit von 200,000 Token [3]..

Vergleich von Genauigkeit und Kosten

Metrisch	Claude 3.7 Sonett	Gemini 2.5 Pro	Auswirkungen auf die Automatisierung
MMMU-Ergebnis	71.8%	72.7%	Besseres Verständnis der Inhalte
Kontextverarbeitung	200 Token	2 Millionen Token	Bewältigt komplexe Aufgaben
Kosten pro Million Token (Eingabe)	$3.00	-	Geringere Betriebskosten
Kosten pro Million Token (Ausgabe)	$15.00	-	Budgetfreundliche Verarbeitung

Dieser Vergleich verdeutlicht die Stärken der einzelnen Modelle bei der Bewältigung unterschiedlicher Automatisierungsherausforderungen, von der Präzision bis zur Kosteneffizienz.

Problemlösungsfähigkeiten

KI-Problemlösung in der Automatisierung

Für die Handhabung komplexer Automatisierung sind KI-Tools erforderlich, die Herausforderungen dynamisch angehen und effektive Lösungen bieten können. Sehen wir uns an, wie diese Tools in realen Szenarien funktionieren.

Claude 3.7 Sonett: Lösungsgenerierung

Claude verwendet zwei unterschiedliche Verarbeitungsmodi, um effizient Lösungen zu generieren:

Verarbeitungsmodus	Unser	Beste Anwendungsfälle
Standart Modus	Schnelle Antworten für Routineaufgaben	Alltagsautomatisierung und einfache Arbeitsabläufe
Erweitertes Denken	Tiefenanalyse	Mathematische Modellierung und Ingenieurwissenschaften

So automatisierte beispielsweise ein Fortune 500-Hersteller mithilfe von Claude 73 % seiner Lieferketten-Risikobewertungen und sparte so 12 Millionen US-Dollar. Außerdem reduzierte sich die Code-Review-Zeit von 45 Minuten auf unter 5 Minuten. [8]..

Google Gemini: Lösungsgenerierung

Gemini 2.5 Pro zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, dank seines Kontextfensters mit 2 Millionen Token mehrere Eingabetypen – Text, Bilder und Audio – zu integrieren. Dies macht es ideal für die Analyse komplexer Szenarien. [5].[7].Im Dezember 2024 überprüfte Gemini ein fünfminütiges Video zum Restaurantbetrieb und lieferte Einblicke in Effizienz, Sicherheit und Bestandsverwaltung.

Denken Sie darüber nach, wie Gemini Multimedia für den Restaurantbetrieb analysiert hat und benötigen Sie etwas Ähnliches? Vielleicht finden Sie Latenodes Audio- und Video-Summarizer-Vorlage sehr nützlich – Sie können damit KI-Modelle verbinden, um Ihre Dateien automatisch zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Vergleich der Problemlösungsfunktionen

Hier ist ein Vergleich der Problemlösungsfunktionen dieser Tools:

Merkmal	Claude 3.7 Sonett	Gemini 2.0 Pro	Auswirkungen auf die Automatisierung
Argumentationsansatz	Hybrid mit dualen Verarbeitungsmodi	Multimodale Integration	Bietet vielfältige Optimierungsmethoden
Mathematische Problemlösung	Löst 78 % der IMO-Probleme	Starke MATH-Benchmark-Leistung	Bewältigt fortgeschrittene Berechnungen
Kontextverarbeitung	128,000 Token für die Argumentation	2 Millionen Token-Fenster	Ermöglicht umfassendere und tiefere Analysen

Diese Tools zeichnen sich auf unterschiedliche Weise aus. Ihre einzigartigen Verarbeitungsstile und Kontextfähigkeiten prägen ihre Rolle bei der Geschäftsautomatisierung.

„Gemini 2.0 verbessert frühere KI-Systeme, indem es die Fähigkeiten zur autonomen Entscheidungsfindung durch die Integration ausgefeilterer KI-Agenten erweitert, die Echtzeit-Datenverarbeitung und adaptive Lernmodelle nutzen.“ [9]..

Darüber hinaus hat Claude 3.7 Sonnet seine Fähigkeit, mehrdeutige Anfragen zu verarbeiten, im Vergleich zu früheren Versionen um 31–45 % verbessert [8]..

Low-Code-Plattformkompatibilität

Vorteile der Low-Code-Integration

Low-Code-Plattformen spielen eine Schlüsselrolle bei der KI-Automatisierung. Mehr als 75 % der Entwickler integrieren KI in ihre täglichen Aufgaben. [10].. LatenknotenDer visuelle Workflow-Builder von vereinfacht die Erstellung komplexer KI-Prozesse mithilfe einer Drag-and-Drop-Oberfläche. Das zeitbasierte Preismodell trägt ebenfalls zur Kostensenkung bei. Diese Funktionen erleichtern die Bewertung der Funktionsweise verschiedener KI-Tools in Low-Code-Umgebungen.

Claude 3.7 Sonett: Plattformintegration

Claude 3.7 Sonnet lässt sich über Latenode in Automatisierungs-Workflows integrieren. Die Verbindung erfolgt über die offizielle API als Plug-and-Play-Integration. Sie benötigen weder API-Token noch komplexe Code-Einrichtung. Fügen Sie einfach eine direkte No-Code-Integration mit diesem Modell in Ihren Latenode-Workflow ein und nutzen Sie es zur Automatisierung Ihrer Aufgaben. Es bietet zwei Modi zur Verbesserung der Low-Code-Funktionalität:

Standardmodus für die Routineautomatisierung
Erweiterter Denkmodus zur Bewältigung komplexer Aufgaben.

Google Gemini: Plattformintegration

Gemini-Modelle lassen sich zudem nahtlos in Automatisierungsplattformen wie Latenode integrieren. Diese Tools steigern Ihre Produktivität, und Latenode ermöglicht die Nutzung der multimodalen Funktionen von Gemini (Text, Bilder, Code) in Ihren individuellen Workflows.

Die Integration von Gemini mit ToolJet unterstützt multimodale KI-Anwendungen und ermöglicht Benutzern die Arbeit mit Text, Bildern und Code über eine benutzerfreundliche Oberfläche [11]..

Übersicht der Integrationsfunktionen

Merkmal	Claude 3.7 Sonett	Gemini
API-Zugänglichkeit	Multiplattform-Unterstützung	Direkte Integration
Plug-and-Play-Integration von Latenode	Volle Unterstützung für Claude-Modelle	Generieren Sie Text, Bilder, analysieren Sie Daten und mehr
Entwicklungswerkzeuge	Automatisierungsorientiert	Codespezifische Funktionen
Integrationsmodell	API-basiert	Plattformnativ

„2025 ist das Jahr, in dem sich KI im gesamten Softwareentwicklungszyklus (SDLC) von einer zusätzlichen zu einer integrierten KI wandelt. Als Anbieter von Entwicklungsplattformen haben Unternehmen wie Google einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz, da sie Entwickler, DevOps-Workflows und Plattformen besser verstehen. Besonders hervorzuheben sind die benutzerdefinierten Styleguides von Gemini Code Assist, mit denen Unternehmen und Teams die Verwendung von Gemini Code Assist standardisieren können. Die kostenlose Stufe bietet viel Spielraum, sodass neue Benutzer die Leistungsfähigkeit von KI-gestützter Entwicklung und DevOps erleben können.“
– Mitch Ashley, VP und Practice Lead, DevOps und Anwendungsentwicklung, The Futurum Group [10].

Entdecken Sie die über 300 No-Code-Integrationen auf Latenode, die Tools von Gemini 2.5 Pro bis hin zu wichtigen Anwendungen wie Gmail und Webflow verbinden. Latenode bietet Ihnen die Möglichkeit, Apps wie Claude, Gemini und andere, die Sie nutzen, visuell zu verknüpfen – ganz ohne Code. Werfen Sie einen Blick in unsere Integrationsbibliothek, wenn Sie bereit sind.

Implementierungsbeispiele

So setzen Unternehmen KI-Plattformen ein und transformieren ihre Betriebsabläufe.

Claude 3.7 Sonett: Geschäftsanwendungen

Claude 3.7 Sonnet beschleunigt Arbeitsabläufe in verschiedenen Branchen. So konnte beispielsweise AES, ein globales Energieunternehmen, seine Gesundheits- und Sicherheitsaudits drastisch verbessern. Was früher 14 Tage dauerte, ist dank der von Claude unterstützten Agenten jetzt in nur einer Stunde erledigt. [13]..

Palo Alto Networks verzeichnete nach der Integration von Claude 20 Sonnet eine Steigerung der Funktionsentwicklung und der Codeimplementierungsgeschwindigkeit um 30–3.7 %.

„Die Ausführung von Claude auf Vertex AI von Google Cloud beschleunigt nicht nur Entwicklungsprojekte, sondern ermöglicht es uns auch, Sicherheit in den Code einzubinden, bevor dieser ausgeliefert wird.“ [13].

QuoraAuch die KI-Chat-Plattform von , Poe, nutzt Claude, um täglich Millionen von Interaktionen abzuwickeln.

„Wir hören immer wieder von unseren Benutzern, wie sehr sie die Intelligenz, Anpassungsfähigkeit und natürlichen Gesprächsfähigkeiten der Claude-Modelle von Anthropic schätzen. Sie verlassen sich bei einer Vielzahl von Aufgaben, von komplexen bis hin zu kreativen, auf diese Qualitäten. Indem wir Claude mit der sicheren und skalierbaren Plattform von Vertex AI nutzen, können wir Millionen von täglichen Interaktionen ermöglichen und dabei sowohl Geschwindigkeit als auch Zuverlässigkeit gewährleisten.“ [13].

Diese Beispiele zeigen, wie Claude 3.7 Sonnet eingesetzt wird, um Herausforderungen branchenübergreifend zu bewältigen.

Google Gemini: Geschäftsanwendungen

Sport Keller nutzt Gemini, um den Kundenservice zu verbessern. Durch die Integration von Gemini in Google Workspace konnte der Zeitaufwand für das Verfassen von Nachrichten um 30–35 % reduziert werden. Außerdem wurden über 100 E-Mail-Vorlagen durch KI-generierte Antworten ersetzt, die natürlicher wirken. [12]..

In der technischen Dokumentation FinQuery hat festgestellt, dass Gemini eine bahnbrechende Neuerung darstellt.

„Gemini für Google Workspace wird zu einem Teil unserer Lebensweise. Ich persönlich habe Gemini in Google Docs genutzt, um eine einseitige Zusammenfassung der Beobachtungs- und Überwachungstools zu erstellen.“ [12].

Mithilfe dieses Tools konnten wir eine ausgefeilte Zusammenfassung auf hohem Niveau erstellen, wodurch Zeit für wichtigere Aufgaben frei wurde.

ਗੇਮਿੰਗ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਦੇ ਫਿਊਜ਼ਨ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ nutzt Gemini in Google Meet für automatisierte Notizen und die Nachverfolgung von Aktionspunkten. Die Integration mit Google Docs ermöglicht die sofortige Transkription und Organisation von Besprechungsprotokollen. [12]..

Diese Anwendungsfälle demonstrieren die Fähigkeit von Gemini, Geschäftskommunikations- und Dokumentationsaufgaben zu vereinfachen. Inspiriert von diesen Anwendungsfällen? Beginnen Sie mit der Automatisierung Ihrer eigenen Geschäftsprozesse mit Latenode!

sbb-itb-23997f1

Welche KI im Jahr 2025? ChatGPT vs. Gemini vs. Claude vs. Llama

Leistungs- und Kostenanalyse

So schneiden Claude 3.7 Sonnet und Gemini 2.5 Pro im Hinblick auf Kosten und Leistung ab:

Metrisch	Claude 3.7 Sonett	Gemini 2.5 Pro
Kosten für Eingabetoken	3.00 $ pro Million	-
Ausgabetokenkosten	15.00 $ pro Million	-
Kontextfenster	200 Token	1 Millionen Token
Aufgabenspezifische Genauigkeit	81.2 % im Einzelhandel	Variiert je nach Anwendung
Genauigkeit in der Softwareentwicklung	62.3 % (SWE-Bench-verifiziert)	Plattformabhängig

Für Workflows mit hohem Output bietet Gemini günstigere Preise. Claude 3.7 Sonnet bleibt jedoch für eingabeintensive Aufgaben kostengünstig. In puncto Leistung erreicht Claude eine Genauigkeit von 81.2 % im Einzelhandel und 58.4 % im Flugbetrieb. [4]..

„Früher haben unsere Prüfer 14 Tage damit verbracht, jeden Prüfvorgang abzuschließen. Mit unseren Claude-basierten Agenten auf Vertex AI ist die gleiche Arbeit jetzt in nur einer Stunde erledigt. Ich bin begeistert von der Genauigkeit der Claude-Modelle von Anthropic und von der Sicherheit und den fortschrittlichen KI-Tools, die Google Cloud zur Nutzung dieser Modelle bietet.“ [13].

Diese Beispiele unterstreichen, wie Unternehmen bei ihren KI-Automatisierungsbemühungen sowohl auf Genauigkeit als auch auf Sicherheit achten.

Fazit: Leitfaden zur Werkzeugauswahl

Hauptunterschiede zwischen den Werkzeugen

Claude 3.7 Sonnet erreicht eine Kodierungsgenauigkeit von 62.3 %, die sich bei Verwendung eines benutzerdefinierten Scaffolds auf 70.3 % verbessern lässt [4].Auch bei einzelhandelsorientierten Aufgaben schneidet es gut ab und erreicht eine Genauigkeit von 81.2 %. [4]..

Andererseits bietet Gemini 1.5 Pro ein viel größeres Kontextfenster von 2 Millionen Token im Vergleich zu Claudes 200 Token. [14].. Es verfügt auch über Sprach- und Videoverarbeitungsfunktionen, die Claude fehlt [14]..

Zusammenfassung der wichtigsten Unterschiede

Merkmal	Claude 3.7 Sonett	Gemini 1.5 Pro
Kontextfenster	200 Token	2 Millionen Token
Eingabekosten	3.00 USD pro Million Token	3.50 USD pro Million Token
Ausgabekosten	15.00 USD pro Million Token	10.50 USD pro Million Token
Multimodale Unterstützung	Nur Text	Text, Sprache, Video
Integrationsoptionen	Claude.ai, API, Bedrock, Vertex AI	AI Studio, Vertex AI

Beste Verwendungsmöglichkeiten für jedes Werkzeug

Aufgrund ihrer Unterschiede eignen sich diese Tools für unterschiedliche Aufgabentypen und Arbeitsabläufe.

Claude 3.7 Sonett glänzt in:

Komplexe Codierungsherausforderungen bewältigen
Anwendungen, die hybrides Denken erfordern
Hochpräzise Einzelhandelsabläufe
Nahtlose Integration in Unternehmenssysteme

„Genauso wie Menschen ein einzelnes Gehirn sowohl für schnelle Reaktionen als auch für tiefes Nachdenken verwenden, glauben wir, dass das logische Denken eine integrierte Fähigkeit von Grenzmodellen sein sollte und nicht ein völlig separates Modell.“ – Anthropisch [1].

Gemini-Modelle sind im Allgemeinen besser für:

Behandeln von Aufgaben, die eine umfangreiche Kontextverarbeitung erfordern
Multimodale Anwendungsfälle, einschließlich Sprache und Video
Hochleistungsfähige Großbetriebe

Diese Stärken erleichtern es Unternehmen, jedes Tool auf ihre individuellen Automatisierungsziele abzustimmen.

Entwicklungstrends zur KI-Automatisierung

Aktuelle Trends unterstreichen die komplementären Stärken dieser Tools. Die hybriden Reasoning-Fähigkeiten von Claude und die multimodale Verarbeitung von Gemini stellen wichtige Fortschritte in der KI-Automatisierung dar. [1].[2]..

„Jedes dieser Modelle zeichnet sich in unterschiedlichen Bereichen aus und spiegelt die unterschiedlichen Strategien ihrer Entwickler wider. Die Wahl zwischen diesen Modellen sollte auf den spezifischen Anforderungen und der Art der Aufgaben basieren, die ihnen zugewiesen werden sollen.“ [7].

Darüber hinaus ermöglicht der Aufstieg von Low-Code-Plattformen wie Latenode mehr Benutzern, KI zu nutzen, ohne über umfassende technische Fachkenntnisse verfügen zu müssen. Da sich die Automatisierung weiterentwickelt, wird die Wahl des richtigen Tools für die Erstellung effizienter, skalierbarer Workflows entscheidend.

Es ist nicht immer einfach, das ideale KI-Modell für Ihre spezifischen Anforderungen zu finden. Wenn Sie mit Ihrer Entscheidung schwer zurechtkommen, ist unser Forum für Sie da. Es ist ein einladender Ort, um Anwendungsfälle zu diskutieren, Erkenntnisse von erfahrenen Experten zu sammeln und sich mit der breiteren Latenode-Community zu vernetzen, um Unterstützung und Anleitung zu erhalten.