Mehr als die Hälfte von OpenAIs Umsatz stammt bereits von Unternehmen – warum führt Anthropic den Unternehmens-API-Markt dennoch mit 55 % an? Drei Kennzahlen erklären es

Anmerkung des Autors: Erstmals stammt mehr als die Hälfte der Einnahmen von OpenAI aus dem Enterprise-Geschäft. Bei den API-Ausgaben von Unternehmen liegt Anthropic dennoch vorn. Das ist kein Widerspruch: Die Zahlen messen schlicht nicht dasselbe.

Am 4. November 2026 erklärte OpenAI-Präsident Greg Brockman auf einer Technologiekonferenz des WSJ, dass OpenAI inzwischen mehr als die Hälfte seiner Einnahmen mit Unternehmenskunden erzielt. Nur einen Tag später schätzte Menlo Ventures in seinem Bericht „2026 State of Enterprise AI“: Von den Ausgaben für LLM-APIs in produktiven Unternehmensumgebungen entfallen 55 % auf Anthropic und 31 % auf OpenAI.

Wer beide Meldungen nebeneinander sieht, fragt sich schnell: „Wer gewinnt denn nun?“ Die Zahlen widersprechen sich nicht. Die Originalquellen von Reuters, TechCrunch, WSJ und Menlo bestätigen einander – der Unterschied liegt darin, was jeweils gemessen wird. Dieser Artikel erklärt den Wettbewerb zwischen OpenAI und Anthropic im Unternehmensmarkt anhand von drei Kennzahlen.

Das nehmen Sie mit: Nach der Lektüre können Sie Umsatzanteil, Anteil an den API-Ausgaben und Nutzungsrate von Produkten auseinanderhalten. Sie verstehen, warum Unternehmen Modelle mehrerer Anbieter gleichzeitig einkaufen, und können darauf aufbauend Ihre eigene Strategie für die Modellanbindung planen.

Über die Hälfte des OpenAI-Umsatzes stammt aus dem Unternehmensgeschäft: Das Wichtigste im Überblick

Zunächst zu den Angaben, die Brockman gemacht hat: Früher entfielen bei OpenAI rund 30 % des Umsatzes auf Unternehmen und 70 % auf Privatkunden. Inzwischen ist das Unternehmensgeschäft die größte Umsatzquelle. Wichtig dabei: Der Umsatz mit Privatkunden ist laut Brockman nicht zurückgegangen, sondern wächst weiterhin – das Unternehmensgeschäft wächst nur schneller.

Brockman räumte auch ein, dass sich OpenAI im Unternehmensmarkt in der ersten Hälfte des Jahres 2026 schwertat. Codex war damals zwar bereits verfügbar, doch im Markt für Agentic Coding war OpenAI kaum präsent. Die Wende kam im dritten Quartal. Als entscheidende Faktoren nannte er die Einführung von GPT-5.6 Sol und ChatGPT Work sowie den Ausbau des Unternehmensgeschäfts.

Zwei Fallstricke bei der Einordnung des OpenAI-Unternehmensumsatzes

Zwei Angaben können leicht missverstanden werden. Erstens beziehen sich die 70 % auf das Wachstum der annualisierten Umsatzrate (ARR) gegenüber dem Vorquartal – nicht auf einen Anstieg des Quartalsumsatzes nach GAAP um 70 %. Die ARR rechnet den Umsatz eines bestimmten Zeitraums in der Regel auf ein Jahr hoch und ist kein bereits erzielter Jahresumsatz.

Zweitens berichtete Reuters zunächst von einem annualisierten OpenAI-Umsatz von „knapp 70 Milliarden US-Dollar“ und später von „knapp 50 Milliarden US-Dollar“. Das bedeutet nicht, dass der Umsatz geschrumpft ist. Der Unterschied liegt in der buchhalterischen Behandlung von Umsätzen über Cloud-Partner: OpenAI verbucht bei Verkäufen über bestimmte Cloud-Kanäle nur den eigenen Anteil als Umsatz. Anthropic könnte dagegen den gesamten vom Kunden gezahlten Betrag als Umsatz erfassen. Die früher genannten 70 Milliarden US-Dollar beruhten auf einer ähnlichen Bruttobetrachtung, um einen direkten Vergleich mit Anthropic zu ermöglichen.

Warum Anthropic bei Unternehmens-APIs vorn liegt: Drei Kennzahlen, die man nicht verwechseln darf

Der entscheidende Punkt: „Mehr als die Hälfte von OpenAIs Umsatz stammt von Unternehmen“ und „Anthropic führt den Markt für Unternehmens-APIs an“ beantworten zwei völlig unterschiedliche Fragen. Zusammen mit der Plattformnutzung in Unternehmen laut Morning Consult sind also drei verschiedene Kennzahlen im Umlauf.

Ein Vergleich macht den Unterschied deutlich: Dass mehr als die Hälfte von OpenAIs Umsatz aus dem Unternehmensgeschäft stammt, bedeutet, dass „das Unternehmensstück von OpenAIs eigenem Kuchen größer geworden ist“. Anthropics Anteil von 55 % an den API-Ausgaben bedeutet dagegen, dass „Anthropic sich das größte Stück vom Kuchen der Unternehmens-APIs gesichert hat“. Die erste Kennzahl umfasst verschiedene Einnahmen aus dem Unternehmensgeschäft, etwa mit ChatGPT Business, Enterprise, API und Codex. Die zweite betrachtet nur Modellaufrufe über APIs in Produktionsumgebungen.

Wichtig ist außerdem: OpenAI hat nicht veröffentlicht, wie viel Business, Enterprise, API, Codex und Work jeweils zum Umsatz beitragen. „Unternehmensumsatz“ lässt sich daher weder mit den Abo-Einnahmen von ChatGPT Enterprise gleichsetzen noch unmittelbar als API-Umsatz betrachten.

Anteil an den API-Ausgaben von Unternehmen: Anthropic steigt von 40 % auf 55 %

Menlo Ventures schätzt die LLM-API-Ausgaben von Unternehmen für Produktionsumgebungen im Jahr 2026 wie folgt ein. Es handelt sich um Schätzwerte, die nach Rundung nicht unbedingt zusammen 100 % ergeben.

Die Zeile zu den Open-Source-Modellen ist besonders interessant: Ihr Anteil an der Token-Nutzung ist bereits auf 19 % gestiegen, ihr Ausgabenanteil liegt aber nur bei rund 4 %. „Viel genutzt“ bedeutet also nicht automatisch „hohe Ausgaben“. Das zeigt auch, dass sich die kommerzielle Wettbewerbsfähigkeit eines Modells nicht allein anhand des Preises oder der Zahl der Aufrufe beurteilen lässt.

🎯 Technischer Tipp: Marktanteile zeigen nur, wofür sich Unternehmen insgesamt entscheiden. Sie ersetzen keine Tests im eigenen Anwendungsfall. Rufen Sie über APIYI apiyi.com mit demselben API-Schlüssel Modelle der Claude- und GPT-Reihe auf und vergleichen Sie Qualität und Kosten anhand realer Aufgaben, bevor Sie sich entscheiden.

OpenAI und Anthropic im Wettbewerb um Unternehmen: Bei der Plattformnutzung sieht die Rangliste anders aus

Betrachtet man, welche KI-Plattformen in Unternehmen zugelassen sind oder bereits genutzt werden, ergibt sich eine ganz andere Rangliste. Morning Consult befragte vom 21. bis 24. Juli 2026 insgesamt 3003 US-amerikanische Unternehmensentscheider und veröffentlichte die Ergebnisse am 3. August.

In Grossunternehmen liegt die Nutzungsrate von Claude bei nur 20% und damit deutlich unter der von Copilot, Gemini und ChatGPT Enterprise. Das scheint im Widerspruch zu Anthropics Anteil von 55% an den API-Ausgaben zu stehen. Tatsächlich liegt auch hier der Unterschied in der Messmethode.

Die Nutzungsrate erfasst, ob eine Plattform zugelassen ist oder verwendet wird. Ein Unternehmen, das allen Beschäftigten Zugang zu Copilot gibt, hat in dieser Tabelle dasselbe Gewicht wie ein Unternehmen, das monatlich einen grossen Teil seines Budgets für die Claude API ausgibt. Copilot und Gemini erreichen dank der bestehenden Vertriebswege von Microsoft 365 und Google Workspace leichter eine hohe Verbreitung. Die API-Ausgaben zeigen dagegen eher, für welche Modelle Entwicklungsteams ihr Budget im Produktivbetrieb tatsächlich ausgeben – insbesondere für Agenten und Programmieraufgaben. Die von Morning Consult ermittelte Nutzungsrate darf daher keinesfalls als Marktanteil bei Modell-APIs interpretiert werden.

Wie der API-Markt für Unternehmen wirklich funktioniert: Mehrere Anbieter nebeneinander

OpenAI und Anthropic als Entweder-oder-Entscheidung zu betrachten, geht an der Realität des Unternehmensmarkts vorbei. Laut Morning Consult setzen nur 27% der Grossunternehmen auf eine einzige zentrale KI-Plattform. 44% haben im vergangenen Jahr mindestens eine Plattform hinzugefügt, während nur 5% die Zahl ihrer Plattformen reduziert haben.

Auch die Pläne für die nächsten 12 Monate zeigen: Unternehmen wollen beides zugleich.

• Weiter ausbauen: 56% werden die Zahl der freigegebenen Plattformen möglicherweise erhöhen, 45% könnten verstärkt Open-Source- oder selbst gehostete Modelle nutzen.
• Gleichzeitig konsolidieren: 47% könnten Plattformen zusammenführen und deren Zahl reduzieren, 36% möglicherweise ihre derzeitige Hauptplattform ersetzen.
• Eigene Fähigkeiten aufbauen: 66% planen, interne KI-Fähigkeiten auf Basis von Basismodellen zu entwickeln.

Unternehmen führen also laufend neue Modelle ein und möchten zugleich Governance, Beschaffung und Abrechnung vereinheitlichen. Für Entwicklungsteams ist es daher am sinnvollsten, Modelle auf Architekturebene austauschbar zu halten, statt die Geschäftsprozesse fest an einen Anbieter zu binden.

Warum Unternehmen bereit sind, für Modellqualität zu zahlen

Dass Anthropic bei den API-Ausgaben vorne liegt, hat mit den Beschaffungsprioritäten der Unternehmen zu tun. Unter den Faktoren, auf die Grossunternehmen am meisten Wert legen, stehen Genauigkeit und Qualität der Ausgabe an erster Stelle. Sicherheit, Datenschutz und rechtliche Compliance folgen dicht dahinter. Die Gesamtbetriebskosten (TCO) liegen unter 12 Faktoren dagegen nur auf Platz 8.

Diese Zahlen erklären ein wichtiges Phänomen: Im Wettbewerb um Unternehmens-APIs gewinnt nicht unbedingt der Anbieter mit dem niedrigsten Einzelpreis. Wenn Modelle für mehrstufige Agent-Aufgaben und produktiven Code eingesetzt werden, sind die Kosten für die Nacharbeit nach einem Fehler oft deutlich höher als die Preisunterschiede bei den Token. Auch Menlo weist darauf hin, dass Anthropics wachsender Marktanteil eng mit der Leistung der Opus-Reihe bei länger laufenden Aufgaben und der Programmierung zusammenhängt.

Quelle der Diagrammdaten: Morning-Consult-Umfrage zu Unternehmens-KI 2026. Wer Qualitätsunterschiede zwischen Modellen für den eigenen Anwendungsfall prüfen möchte, kann über APIYI apiyi.com mehrere Modelle vergleichen.

OpenAIs Aufholjagd in der zweiten Jahreshälfte: Der Markt für Unternehmens-APIs verändert sich

Anthropics Vorsprung bedeutet nicht, dass der Markt bereits aufgeteilt ist. Das WSJ zitierte am 5. November Ausgabendaten von OpenRouter: Bei Unternehmen, die Modelle beider Anbieter nutzen, entfielen Anfang des Jahres rund drei Viertel der Ausgaben auf Anthropic. Bis September 2026 lagen beide ungefähr gleichauf.

Dabei ist zu beachten: OpenRouter ist eine Plattform, die Modelle verschiedener Anbieter bündelt. Ihre Daten stehen nicht für die gesamte Branche, und ihre Nutzerbasis besteht überdurchschnittlich stark aus Entwicklern und Start-ups. Die Zahlen eignen sich daher eher, um Trends zu beobachten, als um Marktanteile für die gesamte Branche abzuleiten.

Die Aufholjagd von OpenAI stützt sich vor allem auf Codex und die Agent-Produktlinie:

• Codex gewinnt schnell Nutzer: Die Zahl der wöchentlich aktiven Nutzer stieg von über 2 Millionen am 31. März auf über 5 Millionen am 2. Juni (das sind Zahlen vom Juni, nicht der aktuelle Stand im November).
• Von Entwicklern zur Wissensarbeit: Axios zufolge machen Wissensarbeiter rund 20 % der Codex-Nutzer aus. Ihre Zahl wächst mehr als dreimal so schnell wie die der Entwickler.
• Start von ChatGPT Work: Das am 9. Juli eingeführte Produkt ist für lang laufende Aufgaben mit mehreren Schritten und über verschiedene Anwendungen hinweg gedacht.
• Netzwerk für Unternehmenskunden: Im April stellte OpenAI Codex Labs gemeinsam mit Systemintegratoren wie Accenture, Capgemini, Infosys, PwC und TCS vor. Im Juni folgte das OpenAI Partner Network, in das 150 Millionen US-Dollar investiert werden.

Menlo schätzt, dass Claude Code und Codex zusammen rund 70 % des 34 Milliarden US-Dollar schweren Marktes für KI-Programmierwerkzeuge ausmachen – etwa 24 Milliarden US-Dollar. Programmier-Agenten sind damit zum wichtigsten Schauplatz im Kampf der beiden Anbieter um Unternehmensbudgets geworden.

Agenten verändern die API-Nutzung in Unternehmen

Von Menlo zitierte OpenRouter-Daten zeigen, dass Agenten bereits rund 80 % des gesamten Token-Verbrauchs auf der Plattform ausmachen. Seit sie im Februar 2026 den Verbrauch durch menschliche Nutzer überholt haben, ist ihr Verbrauch auf etwa das 37-Fache gestiegen; der menschliche Verbrauch wuchs im selben Zeitraum nur auf etwa das Fünffache. Der Token-Verbrauch hängt damit zunehmend nicht mehr von der Nutzerzahl ab, sondern vom Aufgabenvolumen, der Zahl paralleler Aufgaben und der Ausführungsdauer.

Das ist auch einer der Gründe, warum die KI-Ausgaben von Unternehmen die Erwartungen übertreffen. Menlo schätzt, dass sie im Durchschnitt das 4,7-Fache des Vorjahres erreichen, während die Unternehmen ursprünglich nur mit dem 1,9-Fachen gerechnet hatten. Für Entwicklungsteams werden die Überwachung der Nutzung und die Budgetkontrolle damit genauso wichtig wie die Modellauswahl.

Wie Unternehmen mit einer Multi-Modell-Strategie für APIs auf Veränderungen im Wettbewerb reagieren

Da Unternehmen häufig mehrere Anbieter parallel nutzen, ist ein pragmatischer Ansatz für Entwickler, mit demselben Code jederzeit zwischen Modellen von OpenAI und Anthropic wechseln zu können. Das folgende Minimalbeispiel ruft Modelle verschiedener Anbieter über eine OpenAI-kompatible Schnittstelle auf:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Einheitliche APIYI-Schnittstelle: Modelle mehrerer Anbieter mit einem Schlüssel aufrufen
)

# Die tatsächlichen Modellnamen stehen in der Modellliste der Plattform
for model in ["gpt-6.1-sol", "claude-opus"]:
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "用三句话总结企业 API 选型要点"}]
    )
    print(model, "=>", resp.choices[0].message.content)

import time
import openai
from typing import List, Dict

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Einheitlicher Zugang für den direkten Vergleich
)

def compare_models(prompt: str, models: List[str]) -> List[Dict]:
    """Ruft mehrere Modelle für dieselbe Aufgabe auf und erfasst Laufzeit und Token-Verbrauch."""
    results = []
    for model in models:
        start = time.time()
        try:
            resp = client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "你是严谨的企业技术顾问"},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                max_tokens=800
            )
            results.append({
                "model": model,
                "latency_s": round(time.time() - start, 2),
                "prompt_tokens": resp.usage.prompt_tokens,
                "completion_tokens": resp.usage.completion_tokens,
                "answer": resp.choices[0].message.content
            })
        except Exception as e:
            results.append({"model": model, "error": str(e)})
    return results

if __name__ == "__main__":
    task = "审查以下函数的潜在并发问题，并给出修改建议：..."
    # Die tatsächlichen Modellnamen stehen in der Modellliste der Plattform
    for r in compare_models(task, ["gpt-6.1-sol", "gpt-6.1-terra", "claude-opus"]):
        print(r)

🚀 Schnell loslegen: Registrieren Sie sich bei APIYI auf apiyi.com und nutzen Sie das kostenlose Testguthaben, um Ihre eigenen Programmier-, Dokumentations- oder Agent-Aufgaben mit verschiedenen Modellen durchzuspielen. Die Plattform bietet eine OpenAI-kompatible Schnittstelle und rechnet nach Verbrauch ab. Um das Modell zu wechseln, müssen Sie nur den Parameter model ändern.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Die wichtigsten Erkenntnisse zum Wettbewerb zwischen OpenAI und Anthropic bei Unternehmens-APIs

• Drei Kennzahlen nicht verwechseln: Umsatzstruktur, Anteil an den API-Ausgaben und Nutzung einer Plattform haben völlig unterschiedliche Bezugsgrössen.
• Mehr als die Hälfte von OpenAIs Umsatz stammt aus dem Unternehmensgeschäft: Dieses wächst schneller, doch auch die Umsätze mit Privatkunden steigen weiter.
• Anthropic führt bei den API-Ausgaben: Menlo schätzt den Anteil auf 55 % – dank der Fähigkeiten von Opus bei langen Aufgaben und beim Programmieren.
• OpenAI holt in der zweiten Jahreshälfte auf: Codex und neue Modelle treiben das Wachstum an. Laut OpenRouter lagen beide Anbieter im September bereits ungefähr gleichauf.
• Unternehmen setzen meist auf mehrere Anbieter: Nur 27 % der grossen Unternehmen nutzen eine einzige Hauptplattform. Qualität und Sicherheit sind wichtiger als der Preis.
• So gelingt der Einstieg: Über APIYI apiyi.com lassen sich Modelle verschiedener Anbieter mit einem einzigen API-Schlüssel vergleichen. Entscheidend für die Auswahl sind eigene Tests, nicht Marktanteile.

Fazit

Dass OpenAI mehr als die Hälfte seines Umsatzes mit Unternehmen erzielt und Anthropic bei Unternehmens-APIs führt, sind zwei Seiten desselben Wettbewerbs:

1. OpenAIs Wandel: Während zuvor rund 70 % der Umsätze von Privatkunden stammten, überwiegt heute das Unternehmensgeschäft. Dieses verdoppelte sich im dritten Quartal, vor allem dank Codex und ChatGPT Work.
2. Anthropics Vorteil: Bei den API-Ausgaben für den Unternehmenseinsatz in Produktionsumgebungen hält Anthropic weiterhin die Mehrheit. Ausschlaggebend ist die Modellqualität bei langen Aufgaben und beim Programmieren.
3. Der Ausblick: Unternehmen werden auch künftig meist mehrere Anbieter parallel nutzen. Im Wettbewerb werden Agent-Fähigkeiten, Sicherheit, Compliance und das Bereitstellungsökosystem im Mittelpunkt stehen – nicht einfach ein Preiskampf.

Für Entwickler und Verantwortliche im Unternehmenseinkauf gilt: Statt auf einen einzigen Anbieter zu setzen, sollten sie ihre Architektur so gestalten, dass sich Modelle austauschen lassen, und diese regelmässig anhand eigener Aufgaben bewerten. Über APIYI apiyi.com lässt sich schnell eine Umgebung zum Vergleich mehrerer Modelle aufbauen. Die Plattform bietet eine einheitliche Schnittstelle und ein kostenloses Kontingent für neue Nutzer. So können Sie Marktdaten durch eigene Tests ergänzen und eine fundierte Auswahl treffen.

📚 Quellen

1. Reuters: Über die Hälfte von OpenAIs Umsatz stammt von Unternehmen – und Aussagen zum Börsengang: Bericht über Brockmans Auftritt auf der WSJ-Technologiekonferenz
2. Link: reuters.com/legal/transactional/openai-ready-ipo-2027-now-counts-majority-sales-enterprises-brockman-says-2026-11-05/

3. Hinweis: Primärquelle zum Anteil des Unternehmensumsatzes, zum Wachstum im dritten Quartal und zur Zusammenarbeit mit JPMorgan

4. Reuters: OpenAIs annualisierter Umsatz liegt im September bei fast 50 Milliarden US-Dollar: Erläuterung zur angepassten Umsatzberechnung

5. Link: reuters.com/business/openais-annualized-revenue-20-billion-less-than-previously-signaled-ft-reports-2026-10-08/

6. Hinweis: Eine wichtige Quelle, um den Unterschied zwischen 50 und 70 Milliarden US-Dollar zu verstehen

7. Menlo Ventures: 2026 The State of Enterprise AI: Schätzung der Anteile an den API-Ausgaben von Unternehmen

8. Link: menlovc.com/perspective/2026-the-state-of-enterprise-ai/

9. Hinweis: Quelle für die Anteile von Anthropic (55 %) und OpenAI (31 %) sowie für den Trend bei Agent-Token

10. Morning Consult: State of Enterprise AI: Umfrage zur Nutzung von KI-Plattformen in US-Unternehmen

11. Link: morningconsult.com/articles/state-of-enterprise-ai

12. Hinweis: Daten zur Plattformnutzung, zu Strategien mit mehreren Anbietern und zu Beschaffungsfaktoren

13. WSJ: Schwieriges erstes Halbjahr für OpenAI und Aufschwung im Programmiergeschäft: Bericht mit Daten von OpenRouter zu Unternehmensausgaben

14. Link: wsj.com/tech/openai-had-rough-first-half-of-year-before-coding-takeoff-brockman-says-6c97d9e5
15. Hinweis: Ein Anhaltspunkt für die Entwicklung der Ausgaben für OpenAI und Anthropic bei gemeinsamen Unternehmenskunden

Autor: APIYI-Technikteam
Technischer Austausch: Kontaktiert uns gerne über die APIYI-Startseite apiyi.com. Weitere Anleitungen zur Anbindung findet ihr im Dokumentationszentrum unter docs.apiyi.com.