Die KI-Modelle hinter Lumi
Lumi arbeitet mit führenden KI-Modellen von Anthropic, OpenAI und Google. Statt jede Anfrage an dasselbe Modell zu schicken, wählt Smart Routing das Modell, das zu Ihrer Anfrage und zum aktuellen Stand Ihres Projekts passt, und nutzt dabei den Modell-Cache so weit wie möglich wieder. So erledigt jedes Modell die Aufgaben, die es am besten kann, und Sie sparen Chat-Guthaben.
So funktioniert Smart Routing
Versteht Ihre Anfrage
Vor jeder Antwort ermittelt Lumi, worum es geht: eine kleine Text- oder Stiländerung, eine neue Funktion, ein großes Refactoring oder die Planung von etwas Neuem.
Wählt das passende Modell
Anhand der Aufgabe und des aktuellen Kontexts, etwa angehängter Bilder, des Plan-Modus oder eines noch ungelösten Problems, wählt Lumi das Modell, das am besten dafür geeignet ist.
Nutzt den Modell-Cache wieder
Wenn Sie am selben Projekt weiterarbeiten, bleibt Lumi möglichst bei dem Modell, das Ihr Projekt bereits im Cache hat, und muss nicht alles erneut lesen. Antworten kommen schneller und verbrauchen weniger Chat-Guthaben. Ist ein Modell nicht erreichbar, wechselt Lumi automatisch zu einem Ersatzmodell.
Modelle, mit denen Lumi arbeitet
Stand: November 2026.
Anthropic
Claude Fable 5.1
Das leistungsstärkste Modell von Anthropic, gemacht für das schwierigste logische Denken und lange, mehrstufige Programmieraufgaben.
Claude Opus 5.5
Stark bei komplexer Frontend-Arbeit und mehrstufigen Änderungen in großen Codebasen.
Claude Sonnet 5.5
Ausgewogen und zuverlässig im Umgang mit Werkzeugen, gut geeignet für komplexe Funktionen und größere Refactorings.
OpenAI
GPT-6 Astra
Das leistungsstärkste Modell von OpenAI, ausgelegt auf tiefes logisches Denken bei schwierigen Problemen.
GPT-6.1 Sol
Stark beim logischen Denken, Planen und bei schwieriger Fehlersuche und damit gut geeignet für den Plan-Modus.
GPT-6.1 Terra
Schnelles logisches Denken mit großem Kontextfenster und Bildverständnis.
Gemini 4 Argon
Das leistungsstärkste Modell von Google, mit großem Kontextfenster und starkem multimodalem Verständnis.
Die Modelle im Vergleich
Wofür sich jedes Modell am besten eignet. Alle Modelle können rund 1 Million Token Kontext auf einmal verarbeiten. Kimi K3.1 Pro und Gemini 4 Carbon sind nur zum Vergleich aufgeführt.
| Modell | Anbieter | Am besten für | In Lumi |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | Anthropic | Das schwierigste logische Denken und lange, mehrstufige Programmieraufgaben | Ja |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | Komplexe Frontend-Arbeit und große Codebasen | Ja |
| Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | Zuverlässiger Umgang mit Werkzeugen für komplexe Funktionen und Refactorings | Ja |
| GPT-6 Astra | OpenAI | Tiefes logisches Denken bei schwierigen Problemen | Ja |
| GPT-6.1 Sol | OpenAI | Planung und schwierige Fehlersuche | Ja |
| GPT-6.1 Terra | OpenAI | Schnelles logisches Denken und Bildverständnis | Ja |
| Gemini 4 Argon | Großes Kontextfenster und multimodales Verständnis | Ja | |
| Kimi K3.1 Pro | Moonshot AI | Modell mit offenen Gewichten, stark beim Programmieren und 3D-Modellieren | Zum Vergleich |
| Gemini 4 Carbon | Lang laufende Aufgaben und Cybersicherheit, wird schrittweise freigegeben | Zum Vergleich |
Häufig gestellte Fragen
Kann ich das Modell selbst wählen?
Das ist nicht nötig. Lumi wählt für jede Anfrage automatisch das passende Modell, sodass Sie sich ganz darauf konzentrieren können, was Sie bauen möchten.
Welches KI-Modell ist am besten zum Programmieren?
Das hängt von der Aufgabe ab. Claude Opus 5.5 und Claude Fable 5.1 sind stark bei Frontend-Arbeit und großen Codebasen, GPT-6.1 Sol beim Planen und bei der Fehlersuche und Gemini 4 Argon bei großem Kontext und Bildern. Bei Lumi müssen Sie nicht selbst wählen: Smart Routing wählt für jede Anfrage das passende Modell.
Wie spart Lumi mein Chat-Guthaben?
Der Verbrauch hängt vom Modell und vom Aufwand einer Anfrage ab. Lumi nutzt den Modell-Cache so weit wie möglich wieder. Projektinhalte, die ein Modell bereits gelesen hat, werden nicht erneut verarbeitet, und weitere Anfragen im selben Projekt verbrauchen weniger Guthaben.
Warum nutzt Lumi nicht ein Modell für alles?
Jedes Modell hat andere Stärken bei Programmierung, logischem Denken, Bildverständnis und Geschwindigkeit. Wer das Modell an die Aufgabe anpasst, erzielt bessere Ergebnisse als mit einem einzelnen Modell.
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