Modelle
Modell-APIs: Anthropic hat OpenAI in zwei Jahren überholt
Zwischen 2023 und 2025 stieg Anthropic von 12 % auf 40 % der API-Ausgaben von Unternehmen, OpenAI fiel von 50 % auf 27 %. Open Source schrumpft.
Der Markt für Modelle hat sich viel schneller wieder konzentriert als erwartet. Laut dem am 9. Dezember 2025 veröffentlichten Bericht State of Generative AI in the Enterprise von Menlo Ventures entfielen auf Anthropic 2023 12 % der Unternehmensausgaben für LLM-APIs, 2024 24 % und 2025 40 %. Im selben Zeitraum fiel OpenAI von 50 % auf 27 %, während Google von 7 % auf 21 % stieg.
Wie Menlo misst
Die Marktanteile sind geschätzte Dollarbeträge auf Basis der API-Nutzung in der Produktion. Menlo befragte zwischen dem 7. und 25. November 2025 495 Entscheider für Unternehmens-KI in den USA, gewichtete ihre Antworten nach dem Umfang der jeweiligen Anwendung und glich sie, soweit verfügbar, mit öffentlichen Finanzdaten ab. Derselbe Bericht beziffert die Ausgaben für Foundation-Model-APIs 2025 auf 12,5 Mrd. $ von insgesamt 37 Mrd. $, die für generative KI ausgegeben wurden.
Code treibt den Wandel
Der Aufstieg von Anthropic kommt zuerst aus der Softwareentwicklung. Allein im Coding-Markt beziffert Menlo seinen Anteil an den Ausgaben auf 54 %, gegenüber 21 % für OpenAI, nach 42 % sechs Monate zuvor. Der Bericht führt einen Großteil dieses Zugewinns auf die Beliebtheit von Claude Code zurück. Coding ist zur größten Abteilungskategorie der KI geworden: 4 Mrd. $ bzw. 55 % der Abteilungsausgaben. Laut Menlo nutzen inzwischen 50 % der Entwickler täglich KI-Coding-Tools, in Organisationen des obersten Quartils sind es 65 %.
Bei der Nutzung bestätigt die Stack-Overflow-Umfrage 2026 den Vorsprung: Claude Code ist dort der am häufigsten genannte Agent (siehe unsere Analyse).
Open Source gegen den Strom
Entgegen der Vorstellung, sinkende Preise würden offene Modelle begünstigen, fiel ihr Anteil von 19 % im Jahr 2024 auf 11 % im Jahr 2025. Menlo macht dafür teilweise die Stagnation von Llama verantwortlich, das seit Llama 4 im April 2025 keine größere Veröffentlichung mehr hatte. Chinesische offene Modelle machen nur 1 % der gesamten API-Nutzung aus, rund 10 % des Open Source in Unternehmen.
Außerhalb großer Unternehmen sieht das Bild anders aus: Bei Start-ups und unabhängigen Entwicklern wachsen Qwen, DeepSeek, Kimi, MiniMax und GLM schnell. Die neuesten „Flash“-Modelle von DeepSeek und MiniMax weisen in dieselbe Richtung (siehe unseren Artikel und die Seite zu Open-Source-Modellen).
Ein Lieferrisiko
Die drei größten Anbieter vereinen 88 % der API-Ausgaben. Ein Produkt, das auf einem einzigen Modell aufbaut, erbt die Ausfälle, die Preise und die rechtlichen Risiken dieses Anbieters. Menlo weist außerdem darauf hin, wie einfach die meisten Architekturen noch sind: Nur 16 % der Unternehmensimplementierungen sind echte Agenten, die planen, handeln, Feedback beobachten und sich anpassen; der Rest sind feste Workflows rund um einen Modellaufruf.
Was das für Entwickler ändert
- Eine Abstraktionsschicht bauen: Wer Modellaufrufe isoliert, kann zwischen Claude, GPT oder einem offenen Modell wechseln, ohne die Anwendung neu zu schreiben.
- Mit den eigenen Aufgaben testen: Der Unterschied bei den Marktanteilen spiegelt vor allem das Coding wider; für andere Einsatzzwecke kann die Rangfolge anders aussehen.
- Die Kosten pro Aufgabe verfolgen, nicht nur den Preis pro Token: Ein teureres Modell kann eine Aufgabe mit weniger Aufrufen erledigen.
Die Grenzen
Menlo Ventures ist Investor bei Anthropic, was der Bericht selbst offenlegt. Die Stichprobe beschränkt sich auf US-Unternehmen, und die Zahlen stammen von Ende 2025: Beide Labore haben seither neue Modelle veröffentlicht. Schließlich handelt es sich um geschätzte Ausgaben, nicht um von den Anbietern gemeldete Umsätze.
Quelle: Menlo Ventures, 2025: The State of Generative AI in the Enterprise, 9. Dezember 2025.
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