Wann Sie welche Option wählen sollten
Klare Orientierung basierend auf Ihrer spezifischen Situation und Ihren Bedürfnissen.
Unsere Empfehlung
Ein 30-Aufgaben-Eval auf DeepSeek V4 Pro (max Reasoning) bei Composio: pi löste 21/30 Aufgaben, Codex 20/30 — bei identischen 0,031 $ pro gemeinsam gelöster Aufgabe. Aber Codex verbrauchte ~2,4-mal weniger Tokens pro Aufgabe (383.722 vs. 924.990; pi mittelte 16,3 Turns und lief einfach weiter). Im Databricks-Benchmark über eine Millionen-Zeilen-Codebasis (Opus 4.8, xhigh) hatte pi die höchste Bestehensquote aller getesteten Harnesses — bei ~3-mal weniger Context pro Turn und etwa der halben Kosten gegenüber Claude Code und Codex. Lesson from both runs: dünner Overhead heißt nicht automatisch schlanke Sessions — ein dünner Harness gewinnt erst, wenn das Modell weniger Turns braucht. Preismodell: pi selbst ist gratis, die Modelle bezahlt man beim Provider des Vertrauens — subscription-OAuth via /login (Anthropic-Abo direkt, API-Keys für 15+ Provider), günstig bis DeepSeek und GLM; Codex rechnet pro Request ab, im Plus-Plan grob 20 Codex-Requests im Monat, im Pro-Plan 900 (geteilt mit Codex Desktop, Modelle GPT-5.x mit 128k Kontext und 32k Output). Empfehlung: Wer Codex hat, lässt es für delegierte, unbeaufsichtigte und parallele Läufe laufen (Sandbox, Cloud, Subagenten, CI/Slack sind eingebaut); wer pi nimmt, holt sich Auditierbarkeit und Modell-Hoheit — und ersetzt damit keine TypeScript-Kultur, Verifizierung ist Eigenbau. Für 2026 ist die ehrliche Empfehlung beides zu testen: die zehn eigenen Tasks auf beiden Harnesses laufen lassen und Tokens pro Aufgabe zählen, statt Marketing-Benchmarks zu vertrauen. Glossar-Bezug: [Agent Harness](/de/glossar/agent-harness) · [Model Context Protocol](/de/glossar/model-context-protocol) · [Context Engineering](/de/glossar/context-engineering)
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