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Dieser Leitfaden basiert auf dem Stand von September 2026. Preise, Modelle und Oberflächenbezeichnungen können sich ändern; die Informationen sind keine Live-Daten.

Vergleiche Umgebung, Modellzugriff, Funktionen und Abrechnung vor der Auswahl.

Cursor — KI-Code-Editor mit Agenten, Projektregeln und MCP.

Google Antigravity — Googles Agentenplattform für Editor, Terminal und Browser.

Geprüfte Funktionen. „Nicht geprüft“ bedeutet fehlende Belege, nicht fehlende Unterstützung. Funktionen können von Abo, Plattform und Agent abhängen.

KriteriumCursor 2026-09-21Google Antigravity 2026-09-21
UmgebungKI-native IDEKI-native IDE
PlattformenmacOS, Windows, Linux, WebmacOS, Windows, Linux
Geeigneter Einstieg fürTeams, die einen integrierten Editor mit gehosteten Agenten prüfen.Entwickler, die parallele Agenten und browsergestützte Entwicklung erproben.
PreismodellAbo + ModellkontingenteKostenpflichtig ab $20/MonatKostenloser Einstieg + Google-Abo-KontingenteKostenloser Zugang; Grenzen beachten
Kostenloser ZugangVerfügbar mit GrenzenVerfügbar mit Grenzen
ModellzugriffGehostete Modelle; Verfügbarkeit und Preise unterscheiden sich je Modell.Gehostete Gemini- und Claude-Modelle; die Preisseite nennt auch gpt-oss, das hier nicht zur GPT-Familie gezählt wird.
Agenten-WorkflowGeprüftGeprüft
CLI-OberflächeGeprüftGeprüft
MCPGeprüftNicht geprüft
SkillsGeprüftNicht geprüft
Regeln / AnweisungenNicht geprüftNicht geprüft
HooksGeprüftNicht geprüft
GedächtnisNicht geprüftNicht geprüft
Eigener API-SchlüsselNicht geprüftNicht geprüft
Lokale ModelleNicht geprüftNicht geprüft
Cloud-AgentenGeprüftNicht geprüft
Parallele AgentenNicht geprüftGeprüft
Vor dem Wechsel prüfenEin Abo bedeutet keine unbegrenzte Nutzung von Spitzenmodellen. Behalte enthaltene Kontingente und Zusatzkosten im Blick.Der kostenlose Zugang ist begrenzt. Bezahlte Vorteile hängen von Google-Abo und Konto ab.

Beide Werkzeuge am selben Projekt vergleichen

Nutze dieselbe kleine Repository-Aufgabe in beiden Umgebungen. Notiere Einrichtungszeit, Review-Schritte, Prüfungen und Verbrauch. Halte Aufgabe, Abnahmekriterien und Modellwahl möglichst vergleichbar.

Wähle anhand der Ergebnisse und deiner vorhandenen Werkzeuge. Verfügbare Funktionen beweisen weder Codequalität noch Zuverlässigkeit oder Geschwindigkeit auf deiner Codebasis.

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