KI-Projekte verstehen – Unterschiede zwischen Claude, ChatGPT, Mistral und Custom GPTs

Die Art, wie wir mit Künstlicher Intelligenz arbeiten, verändert sich gerade grundlegend. Statt klassischer Frage-Antwort-Chats entstehen neue Formen der Zusammenarbeit. Mit Projekten in Claude, ChatGPT und Mistral werden KI-Tools zu echten Arbeitsumgebungen. Dokumente, Anweisungen und Kontext lassen sich dauerhaft verknüpfen. So bleibt die KI im Thema, versteht Ziele besser und liefert konsistente Ergebnisse. Was früher ein einmaliger Prompt war, wird heute ein kontinuierlicher Prozess. Besonders spannend: Diese Projekte erfordern keine eigene KI-Entwicklung wie bei Custom GPTs. In diesem Artikel zeigen wir, wie die projektbasierten Ansätze der führenden LLM-Plattformen funktionieren, worin sie sich unterscheiden und welche Rolle sie für moderne Content-Strategien spielen können.

Was sind KI-Projekte in LLMs überhaupt?

KI-Projekte in Large Language Models sind mehr als nur Chatverläufe mit Kontext. Sie sind dedizierte Arbeitsräume, die speziell dafür entwickelt wurden, um die Zusammenarbeit mit generativen KI-Systemen strukturierter, reproduzierbarer und nachhaltiger zu gestalten. Ob bei Claude, ChatGPT oder Mistral, die Idee ist ähnlich: Statt bei jeder neuen Anfrage von vorne zu beginnen, speichert die KI Projektinformationen wie Dokumente, Anweisungen und bisherige Gespräche. So bleibt der Bezug zum Ziel des Projekts erhalten.
Diese neue Form der Interaktion markiert einen Wandel: von der reaktiven Nutzung einzelner Prompts hin zur aktiven Steuerung komplexer Arbeitsprozesse. Für Content-Strategien, Analyseprojekte oder kreative Konzepte bedeutet das eine deutliche Zeitersparnis und oft auch eine höhere Qualität. Die KI wird dadurch weniger zum Tool und mehr zur konstant mitdenkenden Partnerin.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Stell dir vor, du entwickelst eine Artikelreihe für einen B2B-Blog. In einem Claude-Projekt kannst du deinen Redaktionsplan, Personas, bestehende Inhalte und SEO-Vorgaben als Dokumente hinterlegen. Claude kennt dadurch Zielgruppe, Tonalität und Formatvorgaben und liefert dir auf dieser Basis regelmäßig neue Artikelentwürfe, ohne dass du jedes Mal neu briefen musst. Änderungen am Stil oder der Strategie setzt du zentral, für das ganze Projekt, um.

So funktionieren Projekte bei Claude, ChatGPT und Mistral im Vergleich

Obwohl alle drei Plattformen ähnliche Ziele verfolgen, unterscheiden sich Claude, ChatGPT und Mistral in ihrer Umsetzung von Projekten teils deutlich. Die Gemeinsamkeit: Alle bieten einen persistenten Arbeitsraum, in dem sich Dokumente, Anweisungen und Kontexte miteinander verknüpfen lassen. Der Unterschied liegt vor allem in der Tiefe der Integration und der Flexibilität im Umgang mit Informationen.

Claude (Anthropic)

• Derzeit die ausgereifteste Projektfunktion.
• Beliebig viele Dokumente pro Projekt einbindbar
• Systemanweisungen für Ziel, Tonalität und Rolle definierbar
• KI berücksichtigt alle Inhalte aktiv bei der Antwortgenerierung
• Projektverlauf bleibt erhalten (Kontext und Stil)
• Ideal für Content-Prozesse, wiederkehrende Aufgaben und Teamarbeit

ChatGPT (OpenAI, Beta)

• Noch in der Entwicklung, aber mit klarer Richtung.
• Dateien, Notizen und Aufgaben in Projekten organisierbar
• Kontext bleibt über Sessions hinweg erhalten
• Eingeschränkte Steuerung der KI-Rolle und Dokumentgewichtung
• Integration mit Tools wie DALL·E oder Code Interpreter möglich
• Eher geeignet für einfache Prozesse und persönliche Projekte

Mistral Workspaces

• Stärker auf Organisation als auf Automatisierung fokussiert.
• Dokumentenzentrierte Struktur mit Whiteboard-Charakter
• Ideen, Aufgaben und Dateien lassen sich visuell organisieren
• KI ist eingebettet, aber (noch) weniger steuerbar als bei Claude
• Gut für kollaborative Planung, Ideensammlungen und einfache Workflows
• Aktuell noch keine persistente KI-Rolle oder tiefer Kontextzugriff

Was unterscheidet Projekte von Custom GPTs?

Auf den ersten Blick wirken Projekte und Custom GPTs ähnlich: Beide sollen die Zusammenarbeit mit einer KI strukturierter machen. Der Unterschied liegt im Ansatz und in der Kontrolle darüber, wie die KI arbeitet.

Custom GPTs sind eigenständige, angepasste KI-Instanzen. Du definierst einmalig das Verhalten, die Sprache, den Wissensstand und ggf. Tools, auf die das Modell zugreifen darf. Das eignet sich vor allem für standardisierte Aufgaben: ein GPT für Rechtsfragen, ein anderer für Rezeptideen, ein dritter für Kundensupport. Anpassungen erfolgen über ein Setup-Interface, nicht über den Dialog selbst.
Projekte hingegen setzen auf Flexibilität. Statt eine eigene KI zu bauen, arbeitest du mit einem bestehenden Modell, aber in einem definierten Kontext. Du kannst Inhalte hinzufügen, Ziele anpassen und das Verhalten dynamisch über systemische Anweisungen steuern. Projekte sind lebendig, veränderbar und oft schneller einsatzbereit als Custom GPTs.

Wann lohnen sich Projekt?

Projekte mit KI lohnen sich immer dann, wenn du über mehrere Arbeitsschritte hinweg konsistent mit denselben Inhalten, Zielen oder Vorgaben arbeiten willst. Sie sind besonders hilfreich, wenn du wiederkehrende Aufgaben strukturieren oder komplexe Zusammenhänge abbilden möchtest ohne jedes Mal bei null zu starten.

Typische Einsatzszenarien:

• Content-Strategie & Redaktionsplanung: Inhalte entwickeln, aufeinander abstimmen und in einem klar definierten Stil verfassen lassen
• Kampagnenvorbereitung: Assets, Zielgruppenbeschreibungen und Messaging zentral speichern und über längere Zeit nutzen
• Recherche & Wissensmanagement: Quellen, Dokumente und Erkenntnisse zusammenführen, verarbeiten und fortlaufend verfeinern
• Workshop- oder Projektvorbereitung: Briefings, Ziele und Vorabinformationen konsolidieren, um strukturiert mit der KI zu arbeiten

Wann Projekte weniger geeignet sind:

• Wenn du nur einmalige Fragen hast oder spontane Ideen ausprobieren willst
• Wenn du möglichst viele Tools oder APIs gleichzeitig in einem Setup brauchst (hier bieten Custom GPTs mehr Optionen)
• Wenn du komplexe technische Anpassungen brauchst, die über Inhalte und Rollen hinausgehen

Projekte sind also kein Ersatz für spezialisierte GPTs, aber eine starke Ergänzung, wenn du mit einer KI systematisch an einem Thema arbeiten willst, ohne in die Tiefe der Modellanpassung einzusteigen.

Tipps für den Einstieg mit KI-Projekten

Der Einstieg in projektbasiertes Arbeiten mit LLMs ist überraschend einfach, wenn du ein paar Grundlagen beachtest. Hier sind fünf konkrete Empfehlungen für dein erstes KI-Projekt.

1. Starte mit einem klaren Ziel
   Definiere, was dein Projekt leisten soll: Blogartikel schreiben? Ein Konzept ausarbeiten? Eine Themenrecherche unterstützen? Je klarer das Ziel, desto besser kann die KI reagieren.
   
2. Bereite deine Inhalte vor
   Lade alle relevanten Dokumente hoch, etwa Briefings, Personas, Styleguides oder bisherige Texte. Die Qualität der Ausgangsdaten bestimmt die Qualität der KI-Antworten.
   
3. Verwende systemische Anweisungen
   Gerade bei Claude-Projekten ist das entscheidend: Lege die Rolle der KI fest („Du bist ein SEO-Experte“) und gib klare Vorgaben zum Ton, Stil oder Format.
   
4. Arbeite iterativ, nicht einmalig
   Projekte entfalten ihre Stärke über Zeit. Gib Feedback, passe Vorgaben an und nutze den Verlauf, um Ergebnisse gezielt weiterzuentwickeln.
5. Dokumentiere Änderungen
   Halte fest, welche Vorgaben du geändert hast, das schafft Transparenz und hilft, Ergebnisse später nachzuvollziehen oder zu reproduzieren.

Fazit: Projekte machen LLMs produktiver, wenn du sie richtig nutzt

Projekte in Claude, ChatGPT und Mistral zeigen, wohin sich die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz entwickelt: weg vom isolierten Prompt hin zu echten, strukturierten Workflows. Sie machen generative KI nicht nur nachvollziehbarer, sondern auch nachhaltiger nutzbar, besonders in Content-getriebenen Prozessen.
Ob du Projekte Claude übergibst, mit ChatGPT experimentierst oder Mistral als kollaboratives Planungstool nutzt: Der Schlüssel liegt in der richtigen Vorbereitung. Mit klaren Zielen, guten Ausgangsdaten und konsequenter Iteration entsteht ein produktiver KI-Arbeitsraum, ohne dass du dafür ein eigenes GPT bauen musst.
Custom GPTs haben ihre Stärken, besonders bei standardisierten Aufgaben. Doch für alle, die flexibel, strategisch und kontinuierlich mit KI arbeiten wollen, sind Projekte der wahrscheinlich bessere Einstiegspunkt.

Quellen: Mistral, Wired, Jeffrey Bowdoin, Social Media Examiner, Rag About It, ClickUp