Anthropic stellte das beste Coding-Modell vor — Claude Sonnet 4.5

Am 29. September 2025 hat Anthropic Claude Sonnet 4.5 veröffentlicht. Es ist ein neues KI-Modell für Programmierung, und es ist wirklich gut. Ich habe es selbst mehrere Wochen lang getestet, und die Ergebnisse haben mich überrascht.

Was dieses Modell kann

Claude Sonnet 4.5 löst 77,2% der realen Entwicklungsaufgaben im SWE-bench Verified Test. Das ist ein Test, bei dem Modelle echte Bugs aus GitHub bekommen, um zu sehen, ob sie diese beheben können. Zum Vergleich: GPT-5 löst 72,8%, Gemini 2.5 Pro — 63,8%.Aber das Interessanteste ist, dass das Modell mehr als 30 Stunden am Stück autonom arbeiten kann. Nicht nur Code generieren, sondern vollwertige Arbeit leisten. Entwickler haben ihm Zugang zu einem Server gegeben, und es hat selbstständig Datenbanken deployed, Domainnamen gekauft und Umgebungen eingerichtet. Und das ohne Fehler. Ich habe früher Freunden Programmieren beigebracht. Grundlegende Dinge erklärt, gezeigt, wie man Code schreibt. Jetzt hat sich alles geändert. Mit solchen Tools kannst du zehnmal mehr Arbeit erledigen.

Code Refactoring

Erinnerst du dich an Legacy-Code mit sieben Ebenen verschachtelter Bedingungen? Wenn du hinschaust und nicht verstehst, was überhaupt passiert? In einem Test hat das Modell eine 210-Zeilen-Funktion mit zyklomatischer Komplexität von 16 genommen und daraus 30 Zeilen Code mit Komplexität von 3-6 gemacht. Das Modell hat 13 verschachtelte Bedingungen entwirrt, sich wiederholende Logik extrahiert und alles in ordentliche Funktionen aufgeteilt. Und weißt du was? Nach dem Refactoring sind alle Tests durchgelaufen. Replit hat bestätigt: Code-Editing-Fehler sind von 9% auf 0% gesunken. Null Prozent — das ist ernst. Als ich Leuten Programmieren beigebracht habe, war Refactoring immer ein schwieriges Thema. Man muss den Code verstehen, Muster erkennen, wissen, wie man ihn besser umschreibt. Jetzt macht das Modell das automatisch. Und macht es gut.

Bugs finden und beheben

Ich hatte einen Fall. Ein Freund hat eine Anwendung für ein Startup geschrieben. Production ist abgestürzt, Logs voller Fehler, niemand hat verstanden, was los war. Früher hätte ich mich hingesetzt und stundenlang damit beschäftigt. Jetzt kannst du die Logs einfach Claude zeigen. Cora (die machen einen KI-Assistenten für Entwicklung) hat einen Case geteilt: Ihr Modell basierend auf Claude Sonnet 4.5 hat einen Bug in 20 Minuten behoben. Die vorherige Version, Claude Opus 4.1, konnte mit diesem Bug überhaupt nicht umgehen. Bei CrowdStrike (das ist Cybersecurity) wurde mit Claude die Bearbeitungszeit von Schwachstellen um 44% reduziert. Gleichzeitig stieg die Genauigkeit um 25%. Das Modell findet Schwachstellen und behebt sie selbst, bevor jemand sie ausnutzen kann.

Test-Generierung

Tests schreiben ist langweilig. Aber notwendig. Claude Sonnet 4.5 generiert Tests mit einer Erfolgsquote von etwa 95%. Und 85% dieser Tests sind tatsächlich nützlich, nicht nur Formalität. Das Modell versteht die Projektstruktur, passt sich an das benötigte Framework an (Jest, pytest, JUnit), erstellt Mock-Objekte, deckt Edge Cases ab. Du kannst im TDD-Stil arbeiten: Erst Tests schreiben lassen, dann Code für diese Tests schreiben. Mir gefällt, dass das Modell Edge Cases findet, an die du selbst nicht denken würdest. Es kann 50+ Testfälle für eine einzelne Funktion generieren. Als ich Leuten beigebracht habe, habe ich immer gesagt: Tests sind wichtig, schreibt Tests. Aber alle haben verstanden, dass es Zeit braucht. Jetzt gibt es dieses Problem nicht mehr.

Code Review

Code Review war immer ein schmerzhaftes Thema. Ein Kollege könnte bei Kleinigkeiten herummäkeln oder ein ernstes Problem übersehen. Claude macht ein umfassendes Review in 2 Minuten. Zum Vergleich: GPT-5 macht dasselbe in 10 Minuten. Das Modell prüft:

• Code-Qualität (Benennung, Struktur)
• Sicherheit (Input-Validierung, Schwachstellen)
• Performance (Zeitkomplexität, Query-Effizienz)
• Übereinstimmung mit Projektstandards

Gleichzeitig verliert das Modell nicht den Fokus, wenn es mit mehreren Dateien arbeitet. Es sieht Verbindungen zwischen ihnen, versteht das große Ganze.

Was Claude besonders macht

Es gibt viele KI-Tools für Coding auf dem Markt. GitHub Copilot, Cursor, GPT-5, Gemini. Warum hebe ich speziell Claude hervor?

• Erstens — Performance. 77,2% auf SWE-bench ist das beste Ergebnis unter allen verfügbaren Modellen.
• Zweitens — Autonomie. Mehr als 30 Stunden ununterbrochene Arbeit. Das ist nicht "schreib eine Funktion", das ist "bau eine ganze Anwendung".
• Drittens — Computer Use. 61,4% im OSWorld-Test. Das Modell kann mit Browsern, Tabellen, beliebigen Programmen wie ein Mensch arbeiten.
• Viertens — production-ready Code. Nicht "scheint zu funktionieren", sondern funktioniert wirklich. Fehlerreduzierung auf Null.
• Fünftens — Tool-Koordination. Das Modell kann mehrere Befehle parallel ausführen, verschiedene Services koordinieren.
• Sechstens — Domain-Expertise. Es ist nicht nur gut in Code, sondern auch in Finanzen, Recht, Medizin. Experten in diesen Bereichen bestätigen das.
• Siebtens — Sicherheit. Niedrige Raten von Schmeichelei und Täuschung, Widerstandsfähigkeit gegen Prompt Injection Attacks.

Ehrlicher Vergleich mit Konkurrenten

Wir müssen ehrlich sein. Jedes Tool hat Vor- und Nachteile.

GPT-5

Simon Willison (bekannter Entwickler, Schöpfer von Datasette) hat Claude getestet und gesagt: "Besseres Modell für Code als GPT-5-Codex." Aber es gibt eine Nuance. Das Every.to-Team hat beiden Modellen einen großen Pull Request zum Review gegeben. Claude hat es in 2 Minuten geschafft. GPT-5 Codex — in 10 Minuten. Aber GPT-5 hat einen komplexen Edge Case gefunden, den Claude übersehen hat. Die Schlussfolgerung ist einfach. Für schnelle Entwicklung — Claude ist eine großartige Wahl. Für kritischen Production-Code ist es besser, GPT-5 für das finale Review zu verwenden. Außerdem ist GPT-5 2,4-mal günstiger für Input-Tokens.

Gemini 2.5 Pro

Gemini liegt bei der Performance zurück — 63,8% auf SWE-bench versus 77,2% bei Claude. Aber es hat ein Kontextfenster von bis zu 2 Millionen Tokens. Das ist 10-mal mehr als bei Claude! Wenn du mit einer riesigen Codebasis arbeitest, wo du Hunderte von Dateien gleichzeitig laden musst — könnte Gemini bequemer sein. Außerdem ist es etwa doppelt so günstig.

GitHub Copilot

Copilot ist der Marktführer. 20 Millionen Nutzer, 90% der Fortune 100 Unternehmen. Jetzt bietet es Claude Sonnet 4.5 als eines der Modelle an. Copilot gewinnt bei Real-Time Completion und GitHub-Integration (PR Reviews, Issues, Actions). Fester Preis von $10-39 pro Monat statt Bezahlung pro Token. Wenn du im GitHub-Ökosystem bist — ist es eine gute Wahl.

Wie du anfangen kannst

Der Zugang zum Modell ist einfach. Web-Interface claude.ai:

• Kostenloser Plan — etwa 100 Nachrichten pro Tag
• Pro-Plan $20/Monat — etwa 45 Nachrichten alle 5 Stunden (bis zu 6.500 pro Monat)
• Max-Plan ab $100/Monat — 5-20-mal mehr als Pro

Für Entwickler via API:

• $3 pro Million Input-Tokens
• $15 pro Million Output-Tokens
• Prompt Caching gibt 90% Ersparnis ($0,30 statt $3)
• Batch Processing — 50% Rabatt ($1,50/$7,50)

IDE-Integration:VS Code — es gibt eine native Claude Code Extension plus Integration über GitHub Copilot. JetBrains IDEs (IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm) — Unterstützung für Claude Code und GitHub Copilot. Cursor — hat Claude Sonnet 4.5 für alle Nutzer ausgerollt. Cursors CEO sagte, es sei "state-of-the-art Performance". Nutzer berichten von 30% weniger Code-Überarbeitung im Vergleich zu normalem Cursor. Es gibt auch Integrationen mit Windsurf, Replit, Zed und anderen Editoren.

Real-World-Beispiele

Zahlen aus Tests sind eine Sache. Was passiert in der Realität?

• Devin AI (autonomer KI-Entwickler) — 18% Steigerung der Planungsgenauigkeit, 12% Verbesserung der End-to-End-Metriken.
• Vercel (Plattform für Next.js) — 17% Performance-Verbesserung bei Next.js-Aufgaben.
• Replit — Editing-Fehler von 9% auf 0% reduziert.

Simon Willison hat das Arbeiten mit Repositories getestet: Claude hat ein Repository geklont, Dependencies installiert, 466 Tests in 3 Minuten ausgeführt. Alles automatisch.

Sprachunterstützung

Claude Sonnet 4.5 unterstützt alle wichtigen Sprachen. Besonders gut in:

• Python — Django, Flask, FastAPI, Data Science Libraries (Polars, Pandas, NumPy). Arbeitet mit virtuellen Umgebungen, pip, poetry.
• JavaScript/TypeScript — exzellente Type Inference, Node.js Code-Ausführung, NPM-Paketinstallation.
• Frontend — React mit Hooks und funktionalen Komponenten, richtige Architektur, State Management, TypeScript. Auch Vue, Angular, Svelte.
• Java und C# — Enterprise-Code mit Pattern-Verständnis, Spring Framework, .NET.

Wie sich die Entwicklerrolle verändert

Viele befürchten, dass KI Programmierer ersetzen wird. Ich glaube das nicht. KI verändert, was ein Entwickler tut. Professor Armando Solar-Lezama vom MIT hat es gut ausgedrückt: "Code completion is the easy part; the hard part is everything else." Die echte Arbeit eines Programmierers ist:

• Architekturplanung
• Business-Anforderungen verstehen
• Technologien auswählen
• Kreative Problemlösung
• Team-Kommunikation
• Juniors mentoren
• Performance-Optimierung

KI übernimmt die Routine. Boilerplate-Code-Generierung, Tests, Refactoring, grundlegendes Debugging. Menschen fokussieren sich auf das, was echte Intelligenz erfordert.

Adoption-Zahlen

Stack Overflow Developer Survey 2025: 84% der Entwickler nutzen oder planen, KI-Tools zu nutzen. 51% der professionellen Entwickler nutzen sie täglich. Google DORA Report 2025 (5.000 Befragte): 90% der Software-Entwickler nutzen KI-Tools. Median-Nutzung — 2 Stunden pro Tag. 80%+ berichten von Produktivitätswachstum. In Tests erledigen Entwickler Aufgaben 55% schneller. Java-Entwickler sehen bis zu 61% des Codes von KI generiert. Aber es gibt einen interessanten Punkt. Nur 24% berichten von hohem Vertrauen in KI. 46% misstrauen aktiv der Genauigkeit der Tools. Das Sentiment ist von 70%+ auf 60% im Jahr 2025 gesunken. Eine METR-Studie (Juli 2025) zeigte eine 19%ige Verlangsamung bei erfahrenen Entwicklern bei der Nutzung von KI. Obwohl Entwickler subjektiv eine 20%ige Beschleunigung fühlten. Was bedeutet das? Kontext ist wichtig. KI beschleunigt die Arbeit weniger erfahrener Entwickler. Für Experten ist KI noch eine Ergänzung, kein Ersatz.

Die Zukunft der Entwicklung

Anthropic entwickelt sich aggressiv. Drei große Releases in fünf Monaten im Jahr 2025. Das Unternehmen erreichte $5 Milliarden annual recurring revenue und verdreifacht das Personal bis Ende 2025. Neue Funktionen:

• Extended Thinking with Tool Use — das Modell kann zwischen Reasoning und Tool-Nutzung wechseln (Web Search, Code-Ausführung).
• Verbessertes Memory — lokaler Dateizugriff für Kontinuität zwischen Sessions.
• 65% Reduktion von "Scheming"-Verhalten — das Modell versucht seltener, Aufgaben auf nicht-standardmäßige Weise zu umgehen, statt richtige Lösungen zu finden.
• Claude Code — Hintergrundaufgaben via GitHub Actions, VS Code und JetBrains Integration, Auto-Response auf PR-Feedback.

Praktische Tipps

Wenn du dich entscheidest, Claude Sonnet 4.5 auszuprobieren, hier ist, was ich empfehle:

1. Fang mit Refactoring an. Low-Risk-Aufgabe, bei der du Qualität ohne Risiko bewerten kannst.
2. Nutze TDD. Lass zuerst Tests schreiben, dann Code. Die Qualität wird höher sein.
3. Gib Kontext. Je mehr das Modell über das Projekt versteht, desto besser das Ergebnis.
4. Kombiniere Tools. Claude für Refactoring, Copilot für Completion, GPT-5 für kritisches Review.
5. Lerne von KI. Schau zu, wie das Modell Probleme löst. Es wird deine Fähigkeiten verbessern.
6. Vertraue nicht blind. KI kann Fehler machen. Überprüfe immer den Code.
7. Automatisiere Routine. Code Review, Dokumentation, Tests — das ist für KI.

Zum Abschluss

Ich bin seit 10 Jahren in der IT. Ich habe viele Veränderungen gesehen. Aber was jetzt passiert, ist wirklich interessant. Als ich Freunden Programmieren beigebracht habe, habe ich grundlegende Dinge erklärt. Schleifen, Bedingungen, Funktionen. Das hat Monate gedauert. Jetzt kannst du dich auf Architektur und Business-Logik konzentrieren. KI übernimmt die Routine. Claude Sonnet 4.5 ist nicht nur verbessertes Autocomplete. Es ist ein Tool, das dir erlaubt, 10-mal mehr Arbeit zu machen. Fokussiere dich auf komplexe Aufgaben statt Boilerplate-Code zu schreiben. 75% der Entwickler nutzen KI. 80% wären verärgert, wenn sie sie nicht nutzen könnten. Das ist kein Trend. Das ist die neue Realität. Die Zukunft gehört denen, die die Symbiose von Mensch und KI nutzen. Nicht denen, die Veränderungen fürchten. Und nicht denen, die denken, KI macht alles selbst. Claude Sonnet 4.5 ist das mächtigste Tool für professionelle Entwicklung heute. 30+ Stunden autonome Arbeit, breite Ökosystem-Unterstützung, beste Performance. Die nächsten 18-24 Monate werden zeigen, ob sich das in nachhaltiges Produktivitätswachstum verwandelt oder ob Einschränkungen die Adoption verlangsamen. Für diejenigen, die bereit sind zu lernen und zu experimentieren, bieten KI-Tools echte Wettbewerbsvorteile. Die Frage ist nicht "wird KI Programmierer ersetzen". Die Frage ist, wie schnell du lernst, diese Tools zu nutzen. Die Zeit zu starten ist jetzt.