# Übersicht gängiger KI-Plattformen (Stand April 2026) -  Arbeitsdokument

<p class="callout info">**Hinweis:**  
<span style="white-space: pre-wrap;">Diese Tabelle beschreibt </span>**Plattformen**, nicht Modellfamilien. Eine Plattform kann eigene Modelle anbieten, Drittmodelle bündeln oder vor allem die lokale Ausführung vereinfachen. ([Ollama Dokumentation](https://docs.ollama.com/api/introduction?utm_source=chatgpt.com "Introduction"))Kurze Einordnung</p>

## Übersicht gängiger KI-Plattformen mit Anbindung

<table id="bkmrk-plattformanbietertyp"><colgroup><col></col><col style="width: 102px;"></col><col></col><col></col><col></col><col></col><col></col></colgroup><tbody><tr><th>Plattform

</th><th>Anbieter

</th><th>Typ

</th><th>Typischer Einsatz

</th><th>Lokal / Cloud

</th><th>Anbindung / Ansprache

</th><th>Typische Besonderheiten

</th></tr><tr><td>**Ollama**

</td><td>Ollama

</td><td>Laufzeitumgebung und Modellplattform

</td><td>Lokales Ausführen von LLMs, optional Cloud-Nutzung

</td><td>**Lokal und Cloud**

</td><td>**Lokale REST-API**

<span style="white-space: pre-wrap;"> über </span>

`<span class="editor-theme-code">localhost</span>`

<span style="white-space: pre-wrap;">, zusätzlich </span>

**OpenAI-kompatible Endpunkte**

; dadurch oft auch über Tools nutzbar, die OpenAI-kompatible APIs erwarten. Lokal ist standardmäßig keine Authentifizierung nötig. (

[Ollama Dokumentation](https://docs.ollama.com/api/introduction?utm_source=chatgpt.com "Introduction")

)

</td><td>Lokaler Betrieb, OpenAI-Kompatibilität, Tool-Support

</td></tr><tr><td>**LM Studio**

</td><td>LM Studio

</td><td>Desktop-Plattform für lokale Modelle

</td><td>Modelle lokal laden, testen und per UI oder lokaler API nutzen

</td><td>**Vor allem lokal**

</td><td>**Lokaler API-Server**

<span style="white-space: pre-wrap;"> auf </span>

`<span class="editor-theme-code">localhost</span>`

<span style="white-space: pre-wrap;"> oder im Netzwerk; nutzbar per </span>

**REST API**

<span style="white-space: pre-wrap;">, über eigene Client-Bibliotheken und über </span>

**OpenAI-**

<span style="white-space: pre-wrap;"> sowie </span>

**Anthropic-kompatible Endpunkte**

. (

[LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/server?utm_source=chatgpt.com "LM Studio as a Local LLM API Server")

)

</td><td>Starker Fokus auf lokale/private Nutzung

</td></tr><tr><td>**OpenRouter**

</td><td>OpenRouter

</td><td>Modell-Router / Unified API

</td><td>Zugriff auf viele Modelle über eine einheitliche API

</td><td>**Cloud**

</td><td>**Einheitliche API**

<span style="white-space: pre-wrap;">, die ausdrücklich mit dem </span>

**OpenAI SDK**

<span style="white-space: pre-wrap;"> nutzbar ist; OpenRouter beschreibt die Schemas als sehr ähnlich zur OpenAI Chat API. (</span>

[OpenRouter](https://openrouter.ai/docs/quickstart?utm_source=chatgpt.com "OpenRouter Quickstart Guide | Developer Documentation")

)

</td><td>Ein API-Zugang für viele Modelle und Provider

</td></tr><tr><td>**Perplexity API**

</td><td>Perplexity

</td><td>Such- und Antwortplattform / API

</td><td>Websuche, Recherche, Sonar, Agenten-Workflows

</td><td>**Cloud**

</td><td>**REST und SDKs**

<span style="white-space: pre-wrap;">; Perplexity nennt vier Kern-APIs: </span>

**Agent**

<span style="white-space: pre-wrap;">, </span>

**Search**

<span style="white-space: pre-wrap;">, </span>

**Sonar**

<span style="white-space: pre-wrap;"> und </span>

**Embeddings**

<span style="white-space: pre-wrap;">. Die </span>

**Sonar API**

<span style="white-space: pre-wrap;"> ist zusätzlich mit </span>

**OpenAI-kompatiblen Clients**

<span style="white-space: pre-wrap;"> nutzbar. (</span>

[Perplexity](https://docs.perplexity.ai/docs/getting-started/overview?utm_source=chatgpt.com "Perplexity API")

)

</td><td>Fokus auf webgestützte Antworten und Recherche

</td></tr><tr><td>**OpenAI Platform**

</td><td>OpenAI

</td><td>Modell- und API-Plattform

</td><td>Produktive KI-Anwendungen, Agenten, multimodale Workflows

</td><td>**Cloud**

</td><td>**REST, Streaming, Realtime APIs**

<span style="white-space: pre-wrap;"> sowie offizielle </span>

**SDKs**

<span style="white-space: pre-wrap;">; zentrale Schnittstelle ist die </span>

**Responses API**

. (

[OpenAI Entwickler](https://developers.openai.com/api/reference/overview/?utm_source=chatgpt.com "API Overview | OpenAI API Reference")

)

</td><td>Herstellerplattform mit breiter Tool- und Agentenunterstützung

</td></tr><tr><td>**Claude Platform**

</td><td>Anthropic

</td><td>Modell- und API-Plattform

</td><td>Claude-basierte Anwendungen und Assistenzsysteme

</td><td>**Cloud**

</td><td>**Messages API**

<span style="white-space: pre-wrap;"> plus offizielle </span>

**SDKs**

; Anthropic dokumentiert den Einstieg über API-Key, Quickstart und Client-SDKs. (

[Claude API Docs](https://docs.anthropic.com/en/docs/welcome?utm_source=chatgpt.com "Intro to Claude - Claude API Docs")

)

</td><td>Herstellerplattform für Claude-Modelle

</td></tr><tr><td>**Gemini API / Google AI Studio**

</td><td>Google

</td><td>Modell- und Entwicklerplattform

</td><td>Prototyping, multimodale Anwendungen, API-Nutzung

</td><td>**Cloud**

</td><td>**REST API**

<span style="white-space: pre-wrap;"> und offizielle </span>

**SDKs**

; Google AI Studio dient als schneller Einstieg und zur API-Key-Erstellung. (

[Google AI for Developers](https://ai.google.dev/gemini-api/docs?utm_source=chatgpt.com "Gemini API | Google AI for Developers")

)

</td><td>Schneller Einstieg über AI Studio

</td></tr><tr><td>**Vertex AI**

</td><td>Google Cloud

</td><td>Enterprise-AI-Plattform

</td><td>Produktive KI-Anwendungen, verwaltete Bereitstellung

</td><td>**Cloud**

</td><td><span style="white-space: pre-wrap;">Typisch über </span>

**Google-Cloud-/Vertex-AI-APIs**

<span style="white-space: pre-wrap;"> und SDKs; Anthropic dokumentiert Claude-Integrationen ausdrücklich auch über </span>

**Google Vertex AI**

. (

[Anthropic](https://www.anthropic.com/learn/build-with-claude?utm_source=chatgpt.com "Anthropic Academy: Claude API Development Guide")

)

</td><td>Enterprise-Betrieb und Multi-Modell-Umgebungen

</td></tr><tr><td>**Hugging Face Inference Providers**

</td><td>Hugging Face

</td><td>Modell-Hub und Inferenzplattform

</td><td>Modelle testen, serverless nutzen oder produktiv anbinden

</td><td>**Cloud**

</td><td><span style="white-space: pre-wrap;">Zugriff über </span>

**einheitliche API**

<span style="white-space: pre-wrap;"> und </span>

**Client-SDKs**

<span style="white-space: pre-wrap;">; Hugging Face nennt ausdrücklich einen </span>

**OpenAI-kompatiblen Endpoint**

<span style="white-space: pre-wrap;"> für Inference Providers. (</span>

[Hugging Face](https://huggingface.co/docs/inference-providers/index?utm_source=chatgpt.com "Inference Providers")

)

</td><td>Viele Modelle, viele Inferenzpartner

</td></tr><tr><td>**IONOS AI Model Hub**

</td><td>IONOS

</td><td>Europäische Modell- und API-Plattform

</td><td>API-Zugriff auf Modelle in europäischer Cloud

</td><td>**Cloud**

</td><td>**API-first**

<span style="white-space: pre-wrap;">; IONOS bietet eine reguläre API sowie eine </span>

**OpenAI-kompatible API**

. (

[docs.ionos.com](https://docs.ionos.com/cloud/ai/ai-model-hub/faqs?utm_source=chatgpt.com "FAQ | Products")

)

</td><td>Europäischer Fokus, OpenAI-Kompatibilität

</td></tr><tr><td>**STACKIT AI Model Serving**

</td><td>STACKIT

</td><td>Europäische AI-Serving-Plattform

</td><td>Sichere Modellnutzung in der STACKIT Cloud

</td><td>**Cloud**

</td><td><span style="white-space: pre-wrap;">Modelle sind über </span>

**API**

<span style="white-space: pre-wrap;"> nutzbar; STACKIT nennt die Schnittstelle ausdrücklich </span>

**OpenAI-kompatibel**

. (

[Docs](https://docs.stackit.cloud/products/data-and-ai/ai-model-serving/?utm_source=chatgpt.com "AI Model Serving")

)

</td><td>Europäische/souveräne Cloud-Ausrichtung

</td></tr><tr><td>**Amazon Bedrock**

</td><td>AWS

</td><td>Voll gemanagte GenAI-Plattform

</td><td>Zugriff auf viele Foundation Models in AWS

</td><td>**Cloud**

</td><td>**AWS API**

<span style="white-space: pre-wrap;">, </span>

**API Keys**

<span style="white-space: pre-wrap;">, regionale Endpunkte und </span>

**AWS SDKs**

<span style="white-space: pre-wrap;"> wie Boto3; Amazon dokumentiert zusätzlich OpenAI-kompatible Service-Endpunkte in Teilen des Angebots. (</span>

[AWS Dokumentation](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/welcome.html?utm_source=chatgpt.com "Amazon Bedrock API Reference")

)

</td><td>Viele Drittmodelle unter AWS-Steuerung

</td></tr><tr><td>**noris network KI as a Service**

</td><td>noris network

</td><td>Infrastruktur- und Serviceplattform

</td><td>KI-Betrieb für Unternehmen, souveräne Hosting-/Cloud-Umgebungen

</td><td>**Cloud / Private Cloud / Managed**

</td><td><span style="white-space: pre-wrap;">Anbieter beschreibt </span>

**KI as a Service**

<span style="white-space: pre-wrap;">, Private-Cloud- und GPU-nahe Betriebsmodelle; die konkrete technische Ansprache ist eher </span>

**projekt- bzw. serviceabhängig**

<span style="white-space: pre-wrap;"> als über eine standardisierte öffentliche Entwickler-API dokumentiert. (</span>

[STACKIT](https://www.stackit.de/en/product/stackit-ai-model-serving/?utm_source=chatgpt.com "STACKIT AI Model Serving: Deploying AI models securely")

)

</td><td>Fokus auf Betrieb, Hosting und Souveränität

</td></tr></tbody></table>

## Praktische Kurzregel für „API, n8n etc.“

<table id="bkmrk-anbindungsarttypisch"><colgroup><col></col><col></col><col></col></colgroup><tbody><tr><th>Anbindungsart

</th><th>Typische Plattformen

</th><th>Einordnung

</th></tr><tr><td>**Direkt per REST/API**

</td><td>OpenAI, Anthropic, Gemini, Perplexity, OpenRouter, Bedrock, IONOS, STACKIT

</td><td>Standardweg für Anwendungen und Automatisierung. (

[OpenAI Entwickler](https://developers.openai.com/api/reference/overview/?utm_source=chatgpt.com "API Overview | OpenAI API Reference")

)

</td></tr><tr><td>**OpenAI-kompatibel**

</td><td>Ollama, LM Studio, OpenRouter, Perplexity Sonar, Hugging Face Inference Providers, IONOS, STACKIT

</td><td>Besonders praktisch, weil viele vorhandene Tools und Clients weiterverwendet werden können. (

[Ollama Dokumentation](https://docs.ollama.com/api/openai-compatibility?utm_source=chatgpt.com "OpenAI compatibility")

)

</td></tr><tr><td>**SDKs / Client-Bibliotheken**

</td><td>OpenAI, Anthropic, Gemini, Hugging Face, AWS, LM Studio, Perplexity

</td><td>Sinnvoll für produktive Anwendungen statt reiner HTTP-Aufrufe. (

[OpenAI Entwickler](https://developers.openai.com/api/docs/libraries?utm_source=chatgpt.com "Libraries | OpenAI API")

)

</td></tr><tr><td>**n8n direkt**

</td><td><span style="white-space: pre-wrap;">Am einfachsten mit </span>

**OpenAI**

<span style="white-space: pre-wrap;"> über den offiziellen OpenAI-Node</span>

</td><td><span style="white-space: pre-wrap;">n8n hat einen offiziellen </span>

**OpenAI-Node**

<span style="white-space: pre-wrap;">; für andere Dienste ist meist der </span>

**HTTP Request Node**

<span style="white-space: pre-wrap;"> nutzbar, sofern sie eine REST-API anbieten. (</span>

[n8n Docs](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-langchain.openai/?utm_source=chatgpt.com "OpenAI node documentation")

)

</td></tr><tr><td>**n8n indirekt über OpenAI-Kompatibilität**

</td><td>Ollama, LM Studio, OpenRouter, Perplexity Sonar, IONOS, STACKIT, teils Hugging Face

</td><td>In der Praxis oft möglich, wenn in n8n ein OpenAI-kompatibler Endpoint oder notfalls der HTTP Request Node verwendet wird; offiziell dokumentiert ist bei n8n selbst vor allem der OpenAI-Node und der generische HTTP Request Node. (

[n8n Docs](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-langchain.openai/?utm_source=chatgpt.com "OpenAI node documentation")

)

</td></tr></tbody></table>

## <span style="white-space: pre-wrap;">Neutrale Formulierung </span>

> **Anbindung / Ansprache**  
> <span style="white-space: pre-wrap;">KI-Plattformen werden typischerweise über </span>**REST-APIs**<span style="white-space: pre-wrap;">, </span>**offizielle SDKs**<span style="white-space: pre-wrap;"> oder </span>**OpenAI-kompatible Schnittstellen**<span style="white-space: pre-wrap;"> angesprochen. Für Automatisierungswerkzeuge wie </span>**n8n**<span style="white-space: pre-wrap;"> ist dies relevant, weil entweder ein dedizierter Anbieter-Node genutzt werden kann oder ein generischer </span>**HTTP-Request-Ansatz**. OpenAI-kompatible Plattformen sind dabei besonders integrationsfreundlich, da bestehende Clients und Workflows häufig mit geringem Anpassungsaufwand weiterverwendet werden können. ([n8n Docs](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-langchain.openai/?utm_source=chatgpt.com "OpenAI node documentation"))

## <span style="white-space: pre-wrap;">Sehr kurze Fassung </span>

> **Plattformen**<span style="white-space: pre-wrap;"> sind von </span>**Modellfamilien**<span style="white-space: pre-wrap;"> zu unterscheiden. Während Modellfamilien die eigentlichen KI-Modelle bezeichnen, stellen Plattformen die Umgebung für Auswahl, Ausführung, Routing, Hosting oder API-Zugriff bereit. Manche Plattformen sind lokal ausgerichtet, andere bündeln viele Fremdmodelle oder bieten eigene Hersteller-APIs an. (</span>[Ollama Dokumentation](https://docs.ollama.com/api/introduction?utm_source=chatgpt.com "Introduction"))