Wie schwache technische Signale Dokumentenbetrug sichtbar machen.
Funktion
Claude vs GPT vs Gemini: Welche KI gewinnt bei der Rechnungsextraktion?
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Letzte Aktualisierung:
January 9, 2026
5 Minuten
Automatisierung der Verwaltungsverwaltung ist nicht Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit. Inmitten der zeitaufwändigen Aufgaben steht das Extrahieren von Rechnungsdaten ganz oben auf der Liste. Large Language Model (LLM) mit Claude (Anthropic), GPT (Anthropic), GPT (Anthropic), GPT (OpenAI) und Gemini (Google DeepMind) sind die führenden Lösungen für die Entwicklung unstrukturierter Dokumente in entfernten Datenpositionen. Aber was ist das effizienteste? Um diese Frage zu beantworten, wir haben ihre Genauigkeit, Geschwindigkeit, Kosten, Sicherheit und Einfache Integration analysiert.
GPT, Claude oder Gemini im Vergleich: Welche KI überzeugt bei Rechnungsanalyse, Geschwindigkeit und Kosten?
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Grundlagen der Rechnungsextraktion
Was ist ein LLM, das auf Finanzdokumente angewendet wird?
Ein LLM (Large Language Model) ist ein Modell für künstliche Intelligenz, das darauf trainiert ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Wenn es auf den Bereich der Finanzdokumente angewendet wird, ist es in der Lage, genaue und strukturierte Informationen aus komplexen Inhalten zu extrahieren. Konkret können wichtige Felder wie das Datum, die Rechnungsnummer, die Beträge ohne Steuern, die Mehrwertsteuer oder der Gesamtbetrag einschließlich Mehrwertsteuer identifiziert werden. Er weiß auch, wie man den Kontext interpretiert, beispielsweise eine Kundennummer von einer Rechnungsnummer unterscheidet, und organisiert die extrahierten Daten in Standardformaten wie JSON, CSV oder XML, die direkt in einem ERP verwendet werden können.
OCR, Parsen und Datenstrukturierung
Das Extrahieren einer Rechnung umfasst im Allgemeinen zwei Hauptschritte. Der erste ist OCR (Optical Character Recognition), mit dem Sie ein gescanntes Bild oder eine PDF-Datei in einfachen Text konvertieren können, der von einem Computersystem verwendet werden kann. Die zweite Methode ist das Analysieren mit einem LLM, das den erhaltenen Text analysiert und in einem standardisierten Format strukturiert, sodass er in ein Management-Tool integriert werden kann. Dieses technologische Duo steht heute im Mittelpunkt vieler automatisierter Finanzabläufe.
Die Herausforderungen: Präzision, Geschwindigkeit und Sicherheit
Für Unternehmen beschränkt sich die Herausforderung nicht auf die reine Extraktion: Es geht darum, Lesefehler zu minimieren, eine große Menge an Dokumenten schnell zu verarbeiten und gleichzeitig die Vertraulichkeit und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO zu gewährleisten. Ein effizientes Tool muss daher technische Robustheit, Ausführungsgeschwindigkeit und Einhaltung der Datensicherheitsstandards kombinieren.
Vorstellung der drei getesteten Modelle
GPT (OpenAI): Vielseitigkeit und Reife
GPT zeichnet sich durch ein hervorragendes Kontextverständnis und die Fähigkeit aus, konsistent formatierte Ausgaben zu erstellen. Die umfangreiche Dokumentation und das ausgereifte Ökosystem erleichtern die Integration in bestehende Pipelines. Seine Grenzen liegen in der Abhängigkeit von einer externen OCR für gescannte Dokumente sowie in den Kosten, die im Falle einer massiven Verarbeitung hoch werden können.
Claude (Anthropisch): Strenge und Sicherheit
Claude zeichnet sich durch die Einhaltung von Formaten, den sorgfältigen Umgang mit sensiblen Daten und die Verwaltung komplexer Strukturen aus. Es eignet sich besonders für Umgebungen, in denen Konformität und Genauigkeit unerlässlich sind. Andererseits gibt es weniger native Integrationen mit OCR-Lösungen, die möglicherweise zusätzliche Anpassungen erfordern.
Zwillinge (Google DeepMind): Multimodalität und Integration
Gemini bietet einen entscheidenden Vorteil: Die Fähigkeit, Text und Bilder gleichzeitig zu verarbeiten, wodurch OCR mithilfe von Google Cloud Vision nativ integriert werden kann. Aufgrund seiner Verarbeitungsgeschwindigkeit und seiner reibungslosen Integration in das Google-Ökosystem ist es eine besonders wettbewerbsfähige Option. Die geschlossenere Umgebung und die Abhängigkeit von Google Cloud können jedoch die Implementierungsflexibilität einschränken.
Vergleichende Methodologie
Um diese drei Modelle zu evaluieren, haben wir einen Datensatz erstellt, der 300 PDF-Rechnungen in Textform und 200 gescannte Rechnungen umfasst, die sich in Bezug auf die Qualität (niedrige Auflösung, verzerrte Winkel usw.) durchweg unterscheiden. Zu den Bewertungskriterien gehörten die Genauigkeit der Extraktion, die multimodale Kapazität, die multimodale Kapazität, die Bearbeitungszeit, die Kosten pro Rechnung und die Einhaltung strukturierter Formate. Wir haben auch Compliance- und Sicherheitsaspekte berücksichtigt.
Ergebnisse der vergleichenden Analyse
Qualität der Extraktion
Bei textbasierten PDFs erreichte GPT eine Genauigkeit von 98%, dicht gefolgt von Claude (97%) und Gemini (96%). Claude zeichnete sich durch eine bessere Formatkonsistenz aus, während Gemini selbst bei atypischen Layouts sehr konsistent war.
Verwaltung gescannter Rechnungen
Gemini dominierte diesen Test dank seiner integrierten Vision mit einer Genauigkeit von 94%. GPT erreichte in Verbindung mit einer OCR wie Tesseract oder Google Vision 91%, während Claude, der ebenfalls auf eine externe OCR angewiesen ist, 90% erreichte, wobei die Toleranz gegenüber Scanfehlern geringer war.
Ausgabeformate und Zuverlässigkeit
Claude bot die beste Formatkonsistenz (JSON ist unter allen Umständen gültig). GPT zeigte hervorragende Ergebnisse, aber bei sehr hohen Volumen wurden einige Syntaxfehler festgestellt. Gemini hat sich als zuverlässig erwiesen, obwohl manchmal eine leichte Nachbearbeitung erforderlich ist.
Leistungen und Kosten
Um die Kosten für die Bearbeitung von 1.000 Rechnungen über die APIs ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) und Claude (Anthropic) abzuschätzen, haben wir eine gemeinsame Hypothese definiert, um die drei Modelle fair zu vergleichen.
Eine typische Rechnung enthält, sobald der Text mithilfe einer OCR extrahiert wurde, zwei Artikel, die an die Vorlage gesendet werden:
- Die Eingabe : Der Text der Rechnung zusammen mit einer Aufforderung, was im Durchschnitt etwa 2.000 Tokens entspricht.
- Die Ausgabe : Die Antwort des Modells in Form strukturierter Daten, meistens in JSON, die etwa 500 Token repräsentieren.
Somit beträgt der geschätzte Gesamtbetrag pro Rechnung ungefähr 2.500 Tokens. Dieses Volumen ist jedoch nur ein Durchschnittswert: Eine einfache einseitige Rechnung mit wenigen Zeilen ist leichter, während ein mehrseitiges Dokument mit vielen Artikeln schwerer zu verarbeiten ist.
Auf dieser Grundlage berechneten wir die Kosten für 1.000 Rechnungen, unter Verwendung der Tarife Pay-as-you-go (Pay-as-you-go), das im August 2025 für jede API in Kraft ist. Die Preise werden zunächst in Dollar angegeben und dann zu einem Richtkurs von in Euro umgerechnet 1$ = 0,92€.
| Model | Input Cost (2M tokens) | Output Cost (0.5M tokens) | Total Cost ($) | Total Cost (€) | Best For |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | |||||
| GPT-4o | $10.00 | $7.50 | $17.50 | ~€16.10 | Best performance/price balance, very fast. |
| GPT-4 Turbo | $20.00 | $30.00 | $50.00 | ~€46.00 | Highly complex tasks, maximum accuracy. |
RGPD-Sicherheit und EinhaltungClaude zeichnet sich durch eine strenge Richtlinie aus: Die Daten werden standardmäßig nicht für das Training verwendet. GPT ermöglicht ein Opt-Out, erfordert jedoch eine spezielle Konfiguration. Gemini hängt von den Google Cloud-Einstellungen ab, wobei temporärer Speicher möglich ist. Was die Zertifizierungen anbelangt, so entspricht Gemini der Norm ISO 27001, aber der Ort der Unterkunft kann je nach Region Fragen aufwerfen. Integration in eine GeschäftspipelineGPT und Claude bieten robuste APIs, die mit vielen Sprachen (Python, Node.js, Java, .NET) kompatibel sind, für gescannte Dokumente jedoch eine externe OCR benötigen. Gemini ist mit seiner integrierten Vision eine natürliche Wahl, wenn das Unternehmen bereits in Google Cloud tätig ist. Abschließende EmpfehlungenDie Wahl des Modells hängt vor allem von Ihrem Kontext ab. Für textbasierte PDFs sind GPT und Claude großartige Optionen. Wenn Sie eine große Menge gescannter Dokumente verarbeiten müssen, ist Gemini am besten geeignet. Und wenn Compliance und Sicherheit an erster Stelle stehen, ist Claude schließlich die beste Alternative.
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