ChatGPT oder Claude für Architekten? Welche KI zu welchem Workflow passt, und warum Astra für 3D die Wahl ist (2026)

Ein Architekturbüro braucht 2026 beide Assistenten, aber nicht für dieselben Aufgaben. Claude ist die bessere Wahl für alles, was aus Text besteht: Wettbewerbsbeiträge, Baubeschriebe, Normen, Werkverträge, Skripte für Rhino und ArchiCAD. ChatGPT ist die bessere Wahl für Bilder und, seit dem Modell GPT-6 Astra, für alles Dreidimensionale. Astra ist für 3D so gut, dass sich der Workflow vom Grundriss zur begehbaren Unreal-Engine-Szene damit in einem Nachmittag aufsetzen lässt.

Diese Frage wird mir seit einem Jahr in Schulungen gestellt, meist von Büros mit fünf bis dreissig Leuten, die ein Abo kaufen wollen und nicht drei. Die Antwort hat sich in der ersten Septemberwoche verschoben. Anthropic hat Claude Fable 5.1 veröffentlicht, OpenAI zwei Tage später GPT-6 Astra, und ich habe beide eine Woche lang genau an den Aufgaben getestet, die im Büroalltag anfallen. Den Modellvergleich mit Benchmarks gibt es in GPT-6 Astra vs. Claude Fable 5.1; hier geht es um die Arbeit eines Architekturbüros, Aufgabe für Aufgabe.

Die kurze Antwort

Texte: Wettbewerbsbeiträge, Baubeschriebe, Offerten

Der grösste Zeitfresser in einem kleinen Büro ist nicht das Zeichnen, sondern das Schreiben: der Erläuterungsbericht zum Wettbewerb, der Baubeschrieb für die Baueingabe, die Offerte nach SIA 102, die Antwort auf die dritte Nachfrage der Bauherrschaft. Hier ist Claude klar vorne. Es schreibt längere Texte mit weniger Floskeln, hält eine Argumentation über zehn Seiten zusammen und, das ist der eigentliche Vorteil, es lernt den Ton des Büros. In einem Claude-Projekt liegen die letzten drei Erläuterungsberichte, das Leitbild und die Formulierungen, die das Büro nicht mehr lesen will. Jeder neue Text kommt dann in dieser Sprache, nicht in der eines Marketing-Chatbots.

ChatGPT schreibt auch gut, aber es klingt nach ChatGPT. Für die schnelle Mail an den Bauleiter spielt das keine Rolle. Für den Text, den eine Jury liest, schon.

Wo beide an Grenzen stossen: Ausschreibungen. Ein Leistungsverzeichnis nach BKP oder eBKP-H ist Struktur, nicht Prosa, und weder ChatGPT noch Claude kennen die aktuellen Positionen und Preise Ihrer Region. Beide helfen beim Formulieren der Positionen und beim Prüfen auf Lücken; die Mengen und Preise kommen aus Ihrer Software.

Normen und Verträge: die Frage, die am meisten kostet

Jedes Büro will dasselbe: «Was sagt die SIA 118 zur Mängelrüge?» oder «Welche Abstände gelten in dieser Zone?» fragen und eine Antwort mit Ziffer bekommen. Beide Assistenten liefern diese Antwort, überzeugend formuliert, und manchmal ist die Ziffer erfunden. Die Modelle wissen nicht, was sie nicht wissen. Es gibt noch keinen dokumentierten Fall, in dem ein Büro wegen einer erfundenen Norm gehaftet hat; ich möchte nicht, dass ein Leser dieses Beitrags der erste ist.

Die Lösung ist einfach und funktioniert mit beiden: Laden Sie die Norm oder das Baureglement als PDF hoch und verlangen Sie die Antwort mit Seitenverweis. Dann kann das Modell nur zitieren, was im Dokument steht, und Sie prüfen die Stelle in dreissig Sekunden. Bei dieser Aufgabe ist Claude besser. Es findet in einem Werkvertrag mit 280 Seiten die eine Klausel auf Seite 180, während ChatGPT bei sehr langen Dokumenten eher zusammenfasst, als zu suchen. ChatGPT hat dafür die Nase vorn bei gescannten Dokumenten: alte Pläne, handschriftliche Anmerkungen, Tabellen in Baubewilligungen aus den Neunzigern liest es zuverlässiger.

Bilder: Moodboards, Varianten, Renderings

Hier ist es umgekehrt. ChatGPT erzeugt Bilder direkt im Gespräch, Claude gar nicht. Für Moodboards, für die schnelle Fassadenvariante in drei Materialien, für den Himmel im Rendering und für das Auffüllen eines Bildrands ist ChatGPT das Werkzeug, und für die meisten Büros reicht es zusammen mit den generativen Funktionen in Photoshop. Wer täglich visualisiert, hat ohnehin Midjourney oder ein Stable-Diffusion-Plugin in Revit oder SketchUp, und Twinmotion bringt in der Version 2026 einen KI-Entrauscher und Foto-Matching mit, ohne Ihre Szene zu verändern.

Eine Warnung aus der Praxis: KI-Bilder sind Stimmung, keine Planung. Ein Bild, das eine Bauherrschaft im Wettbewerb gesehen hat, wird zur Erwartung. Zeigen Sie nichts, was Sie nicht bauen können.

3D: Vom Grundriss zur begehbaren Unreal-Szene

Das ist der Teil, der sich im September verändert hat, und der Grund, warum ein Büro, das visualisiert, ChatGPT braucht. GPT-6 Astra ist für 3D so gut, wie ich es keinem Sprachmodell zugetraut hätte.

Mein Test lief so: ein Grundriss als PDF, ein Einfamilienhaus mit drei Zimmern, Büro und Innenhof, dazu ein kurzer Brief zur Materialisierung. Astra liest den Plan als Plan, nicht als Bild. Es schreibt Python-Skripte für Blender, startet Blender im Hintergrund, baut Wände, Öffnungen, Decken und Dach als einzelne, benannte, editierbare Objekte, rendert eine Vorschau, schaut sie an, misst nach und korrigiert. Die Wandstärken stimmten mit dem Plan überein, die Türen sassen, wo sie eingezeichnet waren, und die Küche war eingerichtet.

Dann der Schritt, der bisher Handarbeit war: Astra hat den Export nach Unreal Engine 5 selbst geschrieben. Nicht über Datasmith, sondern als eigene Brücke aus FBX-Geometrie und einer Beschreibungsdatei mit Positionen, Materialien, Lichtern und Kameras. In Unreal hat es Einheiten und Achsen umgerechnet, Materialien und Kollisionen angelegt, eine Figur in Augenhöhe gesetzt und Türen, Schubladen und Geräte bedienbar gemacht. Am Ende lief eine eigenständige Anwendung mit 60 Bildern pro Sekunde, durch die man mit Tastatur oder VR-Brille geht. Vom Grundriss bis dahin: ein Nachmittag, und ich habe dabei vor allem zugeschaut.

Drei weitere Dinge, die für Architekten zählen:

• Aus Fotos wird Raum. Aus ein paar Fotos eines Bestandsobjekts baut Astra ein proportional stimmiges Modell. Für Umbauten ohne Pläne ist das der schnellste Weg zu einer ersten Massenstudie, die man in Blender oder per Export weiterbearbeitet.
• Parametrik statt fertiger Meshes. Wer Astra bittet, ein Geometry-Nodes-System mit offenen Parametern zu bauen, etwa für eine Fassadenteilung mit Dichte, Raster und Zufallswert, bekommt ein System, das das Büro danach selbst dreht. Das ist näher an Grasshopper als an einem Bildgenerator.
• Die Bauherrschaft läuft durch den Entwurf. Die Unreal-Szene lässt sich auf eine Quest-Brille bringen oder im Sitzungszimmer am Bildschirm zeigen. Was früher ein Auftrag an ein Visualisierungsstudio war, ist jetzt ein Zwischenstand, den man am Freitag für den Montag baut.

Was Astra nicht ersetzt: das Auge. Materialien, Lichtstimmung, die Präzision einer Detailplanung und normgerechte Masse prüft weiterhin ein Mensch. Die erste Ausführung in einer abgeschotteten Umgebung stürzte bei mir ab, die Blender-5-Schnittstelle produziert Warnungen, und jede grössere Szene kostet spürbar Kontingent. Astra denkt lange, bevor es baut, und die Wochenlimits im ChatGPT-Abo sind schnell erreicht.

Claude Fable 5.1 kann Blender auch, über eine Blender-Schnittstelle, mit Blick in den Viewport und eigener Fehlerkorrektur, und es ist dabei schneller und günstiger. Für Landschaften aus GIS-Daten oder für ein Video aus einer Adresse ist es eine gute Wahl. Bei der räumlichen Genauigkeit aus Referenzen liegt Astra aber eine Klasse darüber, und genau darauf kommt es in der Architektur an.

BIM, Rhino, ArchiCAD: Skripte und Schnittstellen

Wer im Büro Grasshopper, Dynamo, pyRevit oder GDL schreibt oder schreiben lassen will, ist mit Claude besser bedient. Über Schnittstellen arbeitet Claude direkt in Rhino und schreibt Grasshopper-Definitionen für Fassadenteilungen, Schalen-Relaxation oder Solaranalysen, prüft das Ergebnis im Viewport und korrigiert. Für ArchiCAD gibt es eine Anbindung, über die Claude Elemente und Eigenschaften direkt im Modell abfragt und ändert, ohne GDL zu schreiben. Und für IFC-Modelle existiert ein Weg über Blender und das Bonsai-Add-on, der heute noch ein Prototyp ist, aber zeigt, wohin es geht.

Zwei praktische Hinweise: Keines der beiden Modelle liest DWG-Dateien direkt; als DXF exportiert klappt es. Und beide schreiben GDL oder Dynamo-Skripte, die zu achtzig Prozent stimmen. Die restlichen zwanzig Prozent findet, wer das Ergebnis im Programm testet und die Fehlermeldung zurückgibt.

Datenschutz: Was ein Schweizer Büro beachten muss

Ein Grundriss ist kein Personendatum. Ein Grundriss mit dem Namen der Bauherrschaft, der Parzellennummer und der Einsprache des Nachbarn ist eines, und die Baueingabe erst recht. Für solche Dokumente gelten drei Regeln:

1. Keine Gratisversion und kein Plus-Abo. ChatGPT trainiert in den Einzelabos standardmässig mit Ihren Eingaben, sofern Sie das nicht abschalten. Claude tut das in keinem Abo, ohne dass Sie etwas einstellen. In den Team- und Business-Abos beider Anbieter wird nicht trainiert.
2. Transfer in die USA prüfen. Weder OpenAI noch Anthropic bieten für ihre neusten Modelle eine eigene EU-Datenzone; Astra läuft zum Start nur in globalen und US-Zonen. Claude lässt sich über AWS oder Google in europäischen Regionen betreiben, was für ein Büro ohne IT aber selten praktikabel ist. Für den Alltag heisst das: Vertrag zur Auftragsbearbeitung abschliessen und den Transfer nach Artikel 16 DSG dokumentieren. Wie das geht, steht in KI und Datenschutz in der Schweiz.
3. Personendaten weglassen, wo es geht. Für die Normfrage, den Baubeschrieb und das 3D-Modell braucht das Modell keinen Namen. Wer die Bauherrschaft «Familie M.» nennt und die Parzelle weglässt, hat neunzig Prozent des Problems gelöst.

Das SIA-Regelwerk sagt zur KI bisher nichts. Die Verantwortung für den Inhalt bleibt beim Büro, egal wer den ersten Entwurf geschrieben hat.

Kosten und Limits

Die Abos sind nicht das Problem. Claude Team und ChatGPT Business kosten pro Sitz etwa so viel wie ein Mittagessen pro Woche. Das Problem sind die Kontingente der neuen Modelle. Astra ist im ChatGPT-Abo nach Nachrichten pro Woche limitiert, und eine 3D-Szene verbraucht davon viele; im teuersten Pro-Abo sind es zweihundert Nachrichten pro Woche, in den günstigeren Stufen deutlich weniger. Claude Fable 5.1 zählt im Claude-Abo doppelt und ist in den Pro- und Standard-Team-Sitzen nur über Guthaben verfügbar. Wer 3D ernsthaft nutzt, plant ein bis zwei teure Sitze dafür ein und lässt den Rest des Büros mit den Standardmodellen arbeiten, die für Text und Dokumente völlig ausreichen.

Ein Setup für ein Büro mit fünf bis dreissig Personen

Wer nur ein Abo will: Ein Büro, dessen Arbeit vor allem aus Text und Dokumenten besteht, nimmt Claude. Ein Büro, das viel visualisiert und den Weg vom Grundriss zur begehbaren Szene gehen will, nimmt ChatGPT. Für den allgemeinen Vergleich der beiden Assistenten ohne Branchenbezug lohnt sich ChatGPT vs. Claude für KMU.

Fazit

Die Frage «ChatGPT oder Claude?» hat für Architekten eine klare Antwort, nur ist es nicht ein Name. Claude ist der Assistent für die Sprache des Büros: für Texte, Normen, Verträge und Skripte. ChatGPT ist der Assistent für das Bild, und mit Astra zum ersten Mal für den Raum. Dass ein Sprachmodell aus einem Grundriss in einem Nachmittag eine Szene baut, durch die eine Bauherrschaft läuft, verändert nicht das Entwerfen, aber die Frage, wann und wie oft man einen Entwurf zeigt. Wer das im eigenen Büro sehen will: In unseren KI-Schulungen bauen wir genau diesen Workflow mit Ihren Plänen auf, und in der KI-Automatisierung machen wir daraus einen Ablauf, der ohne uns läuft.

Und die andere Richtung, wenn Sie wissen wollen, was dieselben Assistenten über Ihr Büro sagen: Wir haben 170 KI-Nennungen von Zürcher Architekturbüros ausgewertet. 52 Prozent stammen aus dem Gedächtnis des Modells, nur 27 Prozent aus der Website des Büros, der tiefste Wert aller zwölf gemessenen Branchen. Die Auswertung steht in Architekturbüro-Marketing Zürich 2026.