Gemini 3 Pro vs Claude 4.5 Sonnet für die Programmierung: Welche ist 2025 die bessere Wahl

Sowohl Gemini 3 Pro (Google/DeepMind) als auch Claude Sonnet 4.5 (Anthropic) sind Flaggschiff-Modelle der Ära 2025, die für agentische, Langhorizont- und Tool-gestützte Workflows optimiert sind — und beide legen starken Fokus auf Coding. Die angegebenen Stärken unterscheiden sich jedoch: Google positioniert Gemini 3 Pro als universellen multimodalen Reasoner, der auch beim agentischen Coden glänzt, während Anthropic Sonnet 4.5 als das weltweit beste Modell für Coding/Agenten darstellt — mit besonders hoher Erfolgsquote bei Edits/Tools und langlaufenden Agenten.

Kurzantwort vorweg: Beide Modelle sind Ende 2025 Spitzenklasse für Software-Engineering-Aufgaben. Claude Sonnet 4.5 liegt auf einigen reinen Software-Engineering-Benchmarks knapp vorn, während Googles Gemini 3 Pro (Preview) das breitere, multimodale, agentische Kraftpaket ist — insbesondere, wenn visueller Kontext, Tool-Nutzung, lange Kontexte und tiefe Agenten-Workflows wichtig sind.

Ich nutze derzeit beide Modelle, und sie haben in der Entwicklungsumgebung jeweils unterschiedliche Vorteile. Im Folgenden vergleiche ich sie.

Gemini 3 Pro ist nur für Google AI Ultra-Abonnenten und zahlende Gemini-API-Nutzer verfügbar. Die gute Nachricht: CometAPI hat als All-in-One-KI-Plattform Gemini 3 Pro integriert, und Sie können es kostenlos ausprobieren.

Was ist Gemini 3 Pro Preview und was sind die wichtigsten Features?

Überblick

Gemini 3 Pro (anfänglich verfügbar als gemini-3-pro-preview) ist das neueste „Frontier“-LLM von Google/DeepMind aus der Gemini-3-Familie. Es ist als hochgradig denkendes, multimodales Modell positioniert, das für agentische Workflows optimiert ist (also Modelle, die Tools verwenden, Subagenten orchestrieren und mit externen Ressourcen interagieren können). Es betont stärkere Reasoning-Fähigkeiten, Multimodalität (Bilder, Videoframes, PDFs) und explizite API-Steuerungen für die Tiefe des internen „Denkens“.

Wichtige Features (für Entwickler)

• Agentische Tool-Nutzung: integrierte Funktionsaufrufe und Tools (Codeausführung, Web-Grounding, Datei- & URL-Kontext, Terminal-/Tool-Nutzung).
• Denken-/Chain-of-Thought-Unterstützung: „Thinking“-Primitive für mehrstufige Planung und interne Denk-Signaturen, um mehrstufiges Reasoning expliziter zu machen.
• Multimodale Ein-/Ausgaben: Text, Bilder, Audio, Video sowie strukturierte Ausgaben mit Langkontext-Verarbeitung.
• Codeausführungs-Tool & IDE-Integrationen: ein gehostetes Codeausführungs-Tool und Integrationen in IDEs sowie die neue agentische Google Antigravity IDE für kollaboratives autonomes Coden. Antigravity befindet sich derzeit in der öffentlichen Vorschau.
• Regler für intensives/erweitertes Denken (thinking_level-Parameter), um Latenz gegen tiefere interne Schlussfolgerungen zu tauschen. high ist der Standard für Gemini 3 Pro.
• Granulare multimodale Steuerung (media_resolution), um Bild-/Videoqualität gegenüber Kosten abzustimmen — nützlich, wenn das Modell kleinen Text in Screenshots lesen oder Frames analysieren soll.

Wo Gemini 3 Pro beim Coden glänzt

• Agentische Entwicklung: Orchestrierung mehrschrittiger Aufgaben über Editor/Terminal/Browser. Das Artefakt-System von Antigravity plus die Gemini-Tools machen es hervorragend für größere Feature-Arbeiten und Automatisierung.
• Visuell + Code-Kombinationen: Beheben von UI-Bugs anhand von Screenshots, Generieren von UI-Testgerüsten oder Umwandeln von Design-Bildern in Code dank starker Bild-zu-Code-Kompetenz.

Was ist Claude Sonnet 4.5 und was sind seine Hauptfunktionen?

Claude Sonnet 4.5 ist Anthrophics Release 2025, das als stärkstes Modell für Coding, agentische Workflows und „Computerbenutzung“ (Steuerung von Tools, Browsern, Terminals, Tabellenkalkulationen usw.) vermarktet wird. Es betont verbesserte Bearbeitungsfähigkeit, Tool-Erfolg, erweitertes Denken, kohärente langlaufende Agenten (30+ Stunden autonome Aufgabenausführung in Demonstrationen) und niedrigere Fehlerquoten bei Code-Edits gegenüber früheren Generationen. Anthropic bezeichnet Sonnet 4.5 als sein „bestes Coding-Modell“ mit großen Fortschritten bei Edit-Zuverlässigkeit und Kohärenz über lange Zeithorizonte.

Wichtige Features (für Entwickler)

• Hohe Coding-Genauigkeit auf realitätsnahen Engineering-Benchmarks: Anthropic berichtet State-of-the-Art SWE-bench Verified Scores und große Verbesserungen bei Edit-Fehlerraten und Tool-basiertem Agenten-Erfolg.
• Agentische und Computer-Nutzungs-Verbesserungen: Sonnet 4.5 ist darauf ausgelegt, mehrere Tools (bash, Dateibearbeitung, Browser-Automatisierung) auszuführen und Subagenten über das Claude Agent SDK zu orchestrieren. Anthropic hebt „30+ Stunden“ kontinuierlicher mehrschrittiger Arbeit in internen Evaluierungen hervor.
• Große Kontextfenster: standardmäßig 200k Tokens für die meisten Kunden, mit einem 1M-Token-Kontext in der Beta für höherstufige Organisationen (die gleiche 1M-Fähigkeit, die Gemini in der Vorschau bietet).
• Codeausführungs-Tool & Datei-APIs: In-Product- und API-Tools ermöglichen sichere Codeausführung, Dateierstellung/-bearbeitung und Test-Run-Schleifen.

Wo Sonnet 4.5 beim Coden glänzt

• Reine Software-Engineering-Benchmarks und strukturierte Codeaufgaben (Unit-Test-Generierung, Repository-weite Refactorings), bei denen algorithmische Strenge und Langhorizont-Stabilität zählen.
• Code-first-CLIs und „Code Assistant“-Flows wie Claude Code, wo enge Terminal-Integration und Repository-Scanning ab Werk bereitgestellt werden.

Schnellvergleich (Tabelle)

Wie unterscheiden sich Architektur und Kernfähigkeiten?

Architektur und Designintention (High Level)

Gemini 3 Pro: präsentiert als multimodales, universelles Foundation-Modell mit expliziter Technik für „Denken“ und Tool-Nutzung: Das Design legt Wert auf tiefes Reasoning, Video/Audio-Verständnis und agentische Orchestrierung über integrierte Funktionsaufrufe und Codeausführungsumgebungen. Google stellt Gemini 3 Pro als das „intelligenteste“ der Familie dar, optimiert für breite Aufgaben über Code hinaus (obwohl agentisches Coden Priorität hat).

Claude Sonnet 4.5: speziell optimiert für agentische Workflows und Code: Anthropic betont Instruktionsbefolgung, Tool-Zuverlässigkeit, Edit-/Korrekturkompetenz und Langhorizont-Zustandsverwaltung. Das Engineering-Ziel ist, destruktive oder halluzinierte Änderungen zu minimieren und robuste reale Computerinteraktionen zu ermöglichen.

Fazit: Gemini 3 Pro wird als Top-Generalist positioniert, der stark auf multimodales Reasoning und agentische Integration getrimmt ist; Sonnet 4.5 als Spezialist für Coding und agentische Tool-Nutzung mit verbesserten Garantien bei Edit/Korrektur.

Tooling und Integrationen

• Gemini: integriertes Google-Toolset inkl. Search-Grounding, Dateisuche, Codeausführung und erstklassige Bild/Video-Parameter; thinking_level-Parameter zur Steuerung des internen Compute-/Latenz-Trade-offs. Tiefe Integration in Googles Infrastruktur macht es für Teams auf Google Cloud bequem.
• Claude: robustes Agent-SDK und ein Fokus auf stabile Langläufe (Sonnets berichtete 30+ Stunden Kohärenz). Anthropic stellt außerdem Codeausführung, Datei-APIs sowie eine neue „Checkpoints“-Editing-UX in Claude Code und der VS-Code-Erweiterung bereit — Features, die iterative Coding-Workflows materiell verbessern.

Was sagen technische Spezifikationen und Benchmarks?

Benchmarks variieren leicht je nach Evaluator und Konfiguration (einzelner Versuch vs. mehrere Versuche, Toolzugriff, Einstellungen für erweitertes Denken). Nachfolgend eine Analyse der Benchmarkdaten zur Codierfähigkeit:

SWE-bench Verified (realitätsnahe Software-Engineering-Tests)

Claude Sonnet 4.5 (laut Anthropic): 77,2% (200k Thinking-Budget; 78,2% in 1M-Konfiguration). Anthropic berichtet außerdem 82,0% im High-Compute-Setup mit parallelen Versuchen/Rejection Sampling.

Gemini 3 Pro (DeepMind-Berichte / verwandte Leaderboards): ~76,2% Single-Attempt auf SWE-bench (Anbietertabelle). Öffentliche Leaderboards variieren (Gemini und Sonnet liegen knapp beieinander).

Terminal-Bench & agentische Aufgaben

Gemini 3 Pro: Terminal-/agentische Bench-Zahlen (Anbietertabelle) zeigen starke Performance (z. B. Terminal-Bench 54,2% in der Anbietertabelle), konkurrenzfähig zu Sonnets agentischen Stärken.

Sonnet 4.5: glänzt in der agentischen Tool-Orchestrierung (Anthropic berichtet erhebliche Zuwächse auf OSWorld- und Terminal-ähnlichen Benchmarks und hebt längere kontinuierliche Aufgabenbearbeitung hervor).

Fazit: Die beiden Modelle liegen bei modernen Benchmarks zu Codeverständnis und -generierung sehr dicht beieinander; Sonnet 4.5 hat auf einigen Software-Engineering-Verifikationssuiten einen leichten Vorsprung (laut Anthropics veröffentlichten Zahlen), während Gemini 3 Pro äußerst wettbewerbsfähig ist und oft bei multimodalen und einigen Coding-Competition-Style-Leaderboards führt. Konfigurationen (Toolzugriff, Kontextgröße, Thinking-Budgets) haben großen Einfluss; validieren Sie stets mit der exakten Evaluationskonfiguration.

Wie vergleichen sich ihre multimodalen Fähigkeiten?

Vision & Bildverarbeitung

• Gemini 3 Pro: fein granulare Multimodal-Steuerungen mit Bild/Video-media_resolution (niedrige/mittlere/hohe Tokenbudgets pro Bild/Frame), Bilderzeugung/-bearbeitung (separates Image-Preview-Modell) und explizite Leitlinien für OCR/visuelle Details. Dadurch ist Gemini besonders stark, wenn Coding-Aufgaben das Lesen von Screenshots, UI-Mockups oder Videoframes erfordern.
• Claude Sonnet 4.5: unterstützt Text+Bild-Multimodalität, und Anthropics Produktintegrationen (Claude Apps) bieten visuelle Workflows; in Sonnet 4.5 liegt der Fokus darauf, visuellen Kontext in agentische Workflows zu integrieren, statt auf Parität bei reiner Bildsynthese.

Wann Multimodalität fürs Coden wichtig ist

Wenn Ihr Workflow stark auf UI-Screenshots, Designdateien als Bilder oder Video-Walkthroughs basiert, die das Modell analysieren muss, um Code zu erzeugen oder zu ändern, sind Geminis dedizierte Bildauflösungsregler und die Bildvarianten ein praktischer Vorteil. Wenn Ihre Pipeline agentengetriebene Automatisierung ist (Klicken, Kommandos ausführen, Dateien über Tools bearbeiten), sind Claude’s Agent SDK und Codeausführungs-Tooling erstklassig.

Erweitertes Reasoning & Langhorizont-Planung — welches ist besser?

Sonnet 4.5: Ausdauer und Alignment

Sonnet 4.5 kann über 30 Stunden hinweg kohärent an komplexen mehrstufigen Aufgaben arbeiten (Planung, Recherche, juristische Schriftsätze, langlaufende Codeaufgaben). Diese Ausdauer plus Anthropics Alignment-Fokus machen Sonnet attraktiv für End-to-End-Automatisierung, bei der das Modell Ziele im Blick behalten und sicheres Verhalten aufrechterhalten muss.

Gemini 3 Pro: tiefes Reasoning + Agenten-Orchestrierung

Gemini 3 Pro führt eine „Deep Think“-Variante ein und reichere interne Thinking-APIs für mehrstufige Planung, gekoppelt mit Googles agentischer IDE. In der Praxis bedeutet dies, dass Gemini sowohl planen als auch agentische Schritte über Tools (Editor, Shell, Web) ausführen kann. Wenn Ihre Automatisierung externen Toolzugriff mit Artefakt-Erstellung erfordert, ist Geminis integriertes agentisches Tooling (Antigravity) ein starker Pluspunkt. Hinweis: Deep Think tauscht Latenz gegen Tiefe.

Langhorizont-Planungsvergleich: Vending-Bench 2

Im „Vending-Bench 2“-Simulationstest übertraf Gemini 3 Claude 4.5, indem es ein virtuelles Unternehmen ein ganzes Jahr lang betrieb und profitabel blieb. In kurzfristigen Tests waren Gemini 3 Pro und Claude 4 Sonnet ähnlich, aber über längere Testzeiträume wurde der Unterschied deutlicher.

Praktischer Unterschied

• Für Single-Shot-Aufgaben mit hohem Reasoning-Bedarf (komplexes algorithmisches Debugging, tiefe logische Beweise im Code) versprechen Geminis thinking_level und Deep Think größere Tiefe in einer einzelnen Antwort.
• Für langandauernde, Tool-getriebene Automatisierung (persistente Agenten, die viele Kommandos ausführen, Tests schreiben, iterieren und Zustand managen) sind Claude Sonnet 4.5s Langhorizont-Fokus und Agent SDK starke Differenzierungsmerkmale.

Wie unterscheiden sich API-Zugang und Preise für Entwickler?

Gemini 3 Pro (Google) — Zugang und Preise

• Zugang: Gemini 3 Pro Preview ist über Google AI Studio und Vertex AI (Model Garden) verfügbar. SDKs umfassen google-genai für Python/JS/Go/etc. sowie OpenAI-kompatible Layer für leichtere Migration, mit REST-Endpunkten und Funktionsaufrufen-/Codeausführungstools. Antigravity bietet eine IDE-Oberfläche, die Gemini 3 Pro in der Vorschau nutzt.
• Preis: Vorschaupreise laut Google-Dokumentation: $2 / $12 pro 1M Tokens (Input / Output) für den <200k-Tarif; höhere Sätze für >200k (Beispiele in den Docs zeigen $4 / $18 für >200k).

Claude Sonnet 4.5 — Zugang und Preise

• APIs & SDKs: Anthropic stellt die Claude API, das Claude Agent SDK für den Aufbau agentischer Workflows, Datei-APIs und Codeausführungs-Tools bereit (native VS-Code-Erweiterung, Claude Code-Verbesserungen und ein „Checkpoint“-Feature).
• Preis: 200k-Token Standard-Kontextfenster, 1M-Token-Kontext in der Beta für Enterprise; Preis $3 / $15 pro 1M Tokens (Input/Output entsprechend)

Als Entwickler sollten Sie ein Modell anhand Ihrer Anforderungen und seiner Eigenschaften auswählen — nicht nur nach dem günstigsten Preis. Wenn die Aufgabe von zwei Modellen bewältigt werden kann, entscheiden Sie anhand des Kontexts.

Wenn Sie zwei Modelle gleichzeitig nutzen möchten, empfehle ich CometAPI, das sowohl die Gemini 3 Pro Preview API als auch die Claude Sonnet 4.5 API bereitstellt — und dies zu 20% des offiziellen Preises.

Abschließende Gedanken

Gemini 3 Pro (Preview) und Claude Sonnet 4.5 sind beide Spitzenreiter als Coding-Assistenten Ende 2025. Sonnet 4.5 liegt bei spezifischen Software-Engineering-Verifikationsbenchmarks und Ausdauer in Langhorizont-Aufgaben vorn, während Gemini 3 Pro eine stärkere multimodale Kompetenz und tiefes agentisches Tooling mitbringt, das in Editor/Terminal/Browser-Umgebungen ausführen kann. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob Ihr primärer Bedarf eher „reines Code-Reasoning und Verifikation“ (Sonnet) oder „multimodale, agentische, Tool-augmentierte Entwicklung“ (Gemini) ist. Für den Enterprise-Einsatz werden viele Teams sinnvollerweise einen hybriden Ansatz wählen und je nach Phase des Dev-Workflows das jeweils stärkere Modell einsetzen.

Entwickler können über CometAPI auf die Gemini 3 Pro Preview API und die Claude Sonnet 4.5 API zugreifen. Beginnen Sie damit, die Modellfähigkeiten von CometAPI im Playground zu erkunden und konsultieren Sie den API-Guide für detaillierte Anweisungen. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und einen API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bietet einen Preis, der deutlich unter dem offiziellen liegt, um Ihnen die Integration zu erleichtern.

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