Beste KI-Code-Editoren: Cursor vs Windsurf vs Replit

Das Erstellen einer App ohne Programmierkenntnisse ist derzeit sehr angesagt. Können diese Tools eine App erfolgreich erstellen und bereitstellen?

Wir haben 6 KI-Code-Editoren an 10 realen Herausforderungen der Webentwicklung getestet. Jede Aufgabe erforderte Implementierungen wie Backend, Frontend, Authentifizierung und Zustandsmanagement. Wir bewerteten die Korrektheit des Backends, das Verhalten des Frontends und die kombinierte Leistung und analysierten, wie jeder Agent während der Ausführung arbeitet.

Benchmark-Ergebnisse

Cursor erzielte die höchsten Backend- und Gesamtwerte und teilte sich mit Kiro Code die perfekte Frontend-Leistung. Kiro Code belegte insgesamt den zweiten Platz mit starker UI-Konsistenz. Antigravity zeigte bei Backend-Aufgaben starke Leistungen und behielt ein solides Frontend-Verhalten bei.

Roo Code und Replit zeigten eine ähnliche Backend-Leistung, obwohl Roo Code bei der Frontend-Evaluierung besser abschnitt. Windsurf belegte sowohl bei Backend- als auch bei Frontend-Werten den letzten Platz.

Einblicke in die Tools

Wir haben KI-Code-Editoren an verschiedenen realen Aufgaben getestet (siehe Aufgabe 6 auf Github als Beispiel) und untersucht, wie sie arbeiten.

Cursor

Cursor wendet konsequent die kleinste mögliche Lösung an. Wenn Abhängigkeiten der Authentifizierung kollidierten, entfernte es die fehlerhafte Abstraktionsschicht, anstatt das gesamte Subsystem neu zu gestalten. Die Architektur blieb intakt; nur die fehlerhafte Komponente wurde geändert.

Dieses Muster spiegelt eine konservative Ingenieursneigung wider. Cursor geht davon aus, dass das System größtenteils korrekt ist, und isoliert den Fehler. Es bevorzugt inkrementelle Stabilität gegenüber einer kompletten Architektur-Neuschreibung.

Seine Preisstruktur untermauert diese Positionierung. Cursor bietet Abonnement-Stufen an und ermöglicht zudem eine nutzungsabhängige Erweiterung durch ein Pay-as-you-go-Modell und Cloud Agents. Dies richtet sich an ein professionelles Entwicklerpublikum: ein stabiles Basis-Abonnement und skalierbare Rechenleistung bei Bedarf. Es fungiert als Produktivitätsmultiplikator für bestehende Workflows, nicht als Full-Stack-Orchestrator.

Cursor's Stärke liegt in kontrollierter Iteration mit vorhersehbarem Risiko.

Kiro Code

Kiro reagiert anders auf Reibung. Wenn Inkompatibilitäten bei Abhängigkeiten auftraten, patchte es nicht um das Problem herum. Es ersetzte das Subsystem vollständig und normalisierte das Hashing im gesamten Codebase.

Dies ist eine strukturelle Neigung. Kiro optimiert für interne Konsistenz, auch wenn der Eingriff größer ist als streng notwendig. Es bevorzugt ein sauberes System gegenüber einem minimalen Diff.

Sein Preismodell untermauert dies. Kiro verwendet ein kreditbasiertes System, das an die Ausführung gebunden ist. Dies fördert gezielte, spezifikationsgesteuerte Durchläufe anstelle von kontinuierlichen Mikro-Iterationen. Das ökonomische Modell passt zum technischen Stil: strukturierte, intentionale Builds statt rasender Terminal-Anpassungen.

Kiro verhält sich wie ein spezifikationsgesteuerter Ingenieur, der Korrektheit durch Rekonstruktion statt durch Eindämmung bevorzugt.

Antigravity

Der entscheidende Unterschied bei Antigravity ist nicht, wie es Backend-Bugs behebt. Es ist, wie es Ergebnisse validiert. Da es mit dem Browser interagieren kann, bewertet es sichtbares Verhalten, statt nur bei der API-Korrektheit stehenzubleiben.

Wenn es Anpassungen vornimmt, geschieht dies über alle Oberflächen hinweg. Backend, Frontend und Live-Vorschau bilden eine einzige Feedback-Schleife. Seine Entscheidungen werden durch das geprägt, was der Benutzer sieht, nicht nur durch das, was die Logs sagen.

Antigravity wird derzeit kostenlos angeboten. Das ist wichtig. Das Fehlen einer nutzungsabhängigen Sperre fördert explorative, mehrschichtige Iterationen. Es wird weniger als Produktivitäts-Ergänzung positioniert, sondern eher als autonome Build-Oberfläche.

Antigravity verhält sich wie ein Full-Stack-Operator, der für den Benutzer sichtbare Korrektheit als das finale Signal behandelt.

Roo Code

Roo Code betont strukturierte Fertigstellung und explizite Zuordnung zu Akzeptanzkriterien. Bei den Benchmark-Aufgaben konzentrierte es sich darauf, sicherzustellen, dass jede Regel in der Spezifikation implementiert wurde: korrekte Statusübergänge, Berechtigungsgrenzen und das richtige Verhalten bei 404 vs. 403, wo erforderlich.

Wir haben die Cloud Agent-Laufzeit von Roo Code während dieses Benchmarks nicht verwendet. Allerdings bietet Roo Code einen optionalen Cloud-Ausführungsmodus mit stündlicher Preisgestaltung an. Dies ermöglicht es, Aufgaben in einer verwalteten Umgebung auszuführen, ohne den Editor selbst zu einem abonnementgesteuerten Tool zu machen.

Auch ohne Anmeldung für den Cloud Agent bietet Roo Code einen vollständigen Verlauf der Konversationen und detaillierte Nutzungsübersichten. Dies macht Kostenverfolgung und Auditierbarkeit unkompliziert. Für Benchmarks ist diese Sichtbarkeit nützlich.

Roo Code verhält sich wie ein compliance-orientierter Fertigsteller. Es optimiert darauf, jede aufgeführte Anforderung abzudecken und eine saubere, gut strukturierte Ausgabe zu produzieren.

Replit

Replit arbeitet in einem anderen architektonischen Kontext. Die IDE, Laufzeitumgebung, Vorschau und Hosting-Schicht sind in der Cloud vereint. Seine Entscheidungen drehen sich um Orchestrierung statt um lokale Refaktorisierung.

Bei der Benchmark-Aufgabe startete es Backend und Frontend parallel, verwaltete Workflows, startete Dienste neu, wenn der Zustand abwich, und überprüfte sowohl Vorschau als auch API-Verhalten. Die Umgebung ist Teil des Produkts.

Das Replit-Preismodell basiert auf Abonnements mit Credits, die auf seinen KI-Agenten und Plattformdienste angewendet werden. Dies spiegelt seine Positionierung als cloud-native Entwicklungsoberfläche wider, nicht als lokale IDE-Erweiterung.

Replit verhält sich wie ein Cloud-DevOps-Koordinator, der in den Coding-Loop eingebettet ist.

Windsurf

Windsurf eskaliert aggressiver in Logs als die meisten Tools. Es untersucht Fehlerzustände tiefgehend, isoliert Schema-Mismatches, passt Token-Strukturen an und testet Endpunkte programmatisch erneut, bevor es zu einem Schluss kommt.

Seine Validierung ist backend-zentriert und strukturiert. Es formalisiert Akzeptanzkriterien in wiederholbare Prüfungen, anstatt anzunehmen, dass eine visuelle Bestätigung ausreicht.

Windsurf verwendet ein gestaffeltes Kreditmodell mit Zusatzkäufen. Dies positioniert es zwischen leichter Experimentierung und professioneller Nutzung. Die ökonomische Struktur unterstützt strukturierte Diagnose-Durchläufe statt unbegrenzter explorativer Interaktion.

Windsurf verhält sich wie ein Backend-Ingenieur, der sich weigert, ohne formellen Beweis der Korrektheit zu einem Schluss zu kommen.

Die differenzierenden Faktoren zwischen KI-Coding-Tools

Die Benchmark-Scores sind ähnlich, da alle sechs coden können. Die bedeutende Trennung liegt woanders.

• Cursor optimiert für minimale Störung.
  • Wenn etwas kaputtgeht, ändert Cursor so wenig wie möglich. Es behält die Struktur bei, tauscht den fehlerhaften Teil aus und geht weiter. Es verhält sich wie ein sorgfältiger Ingenieur, der nicht riskieren möchte, andere Teile des Systems zu beschädigen.
• Kiro optimiert für strukturelle Kohärenz.
  • Wenn etwas kaputtgeht, ist Kiro eher bereit, das gesamte Subsystem zu ersetzen, um das Design sauber und konsistent zu halten. Anstatt zu patchen, baut es diese Schicht ordnungsgemäß neu auf. Es bevorzugt eine ordentliche Architektur gegenüber einer kleinen Reparatur.
• Antigravity optimiert für für den Benutzer sichtbare Korrektheit.
  • Antigravity kümmert sich darum, was der Benutzer tatsächlich sieht. Da es mit der UI interagieren kann, prüft es, ob Buttons, Abläufe und Seiten korrekt funktionieren, nicht nur ob das Backend mit 200 OK antwortet.
• Roo Code optimiert für Spezifikationsausrichtung.
  • Anstatt sich auf Logs oder die UI zu konzentrieren, prüft Roo Code, ob jede Regel in der Aufgabenbeschreibung implementiert ist. Wenn die Spezifikation beispielsweise besagt, dass „der Kunde eine 404 statt einer 403 erhalten muss", stellt Roo Code sicher, dass diese exakte Regel im Code existiert. Es verhält sich wie jemand, der jede Anforderung abhakt, um sicherzustellen, dass nichts fehlt.
• Replit optimiert für Cloud-Workflow-Orchestrierung.
  • Replit verwaltet den gesamten Systemlebenszyklus in seiner gehosteten Umgebung. Es startet Dienste, startet sie neu, prüft Vorschauen und verwaltet den Zustand. Es verhält sich wie ein Koordinator, der sicherstellt, dass der gesamte Stack innerhalb eines einzigen kontrollierten Arbeitsbereichs reibungslos läuft.
• Windsurf optimiert für diagnostische Gewissheit.
  • Windsurf gräbt sich tief in Logs und Fehlermeldungen ein. Es will den Beweis, dass das System korrekt ist. Es testet Endpunkte explizit und bestätigt, dass Regeln durchgesetzt werden, bevor es Erfolg meldet. Es verhält sich wie jemand, der Tests schreibt und ausführt, bevor er liefert.

Preismodelle untermauern diese Verhaltensweisen. Abonnement-plus-Nutzungsmodelle begünstigen professionelle Stabilität. Kreditsysteme fördern gezielte Durchläufe. Kostenloser Zugang fördert explorative Iterationen. Cloud-Laufzeit-Abrechnung spiegelt Orchestrierung und Infrastruktur-Positionierung wider.

Das ist der Unterschied zwischen Tools, die Code generieren, und Tools, die unterschiedliche Ingenieursphilosophien verkörpern.

Tool-Preise

Kosten & Kreditnutzung bei den Tools

Neben dem technischen Verhalten prägt die Kostenstruktur, wie diese Agenten verwendet werden. Im Folgenden ist aufgeführt, was wir während dieses Benchmarks beobachtet haben.

• Roo Code (mit OpenRouter) verbrauchte 53,14 $ an Nutzungskosten.
• Replit verbrauchte während der Ausführung 55,04 $.
• Windsurf verwendete 256 Credits, was ungefähr der Hälfte seiner monatlichen Plan-Allokation von 15 $ (500 Credits) entspricht. Windsurf ermöglicht zudem den Kauf von 250 Credits für 10 $.
• Cursor verbrauchte 27,90 $, was innerhalb unseres 20 $-Mitgliedschafts-Tiers durch sein inkludiertes Nutzungsmodell gedeckt war.
• Kiro verwendete 136 Credits, die unter unserem 20 $-Mitgliedschaftsplan abgedeckt sind, der 1000 monatliche Credits beinhaltet. Im Pay-to-Use-Modell von Kiro kosten 100 Credits 4 $.
• Antigravity ist derzeit während seiner öffentlichen Vorschau völlig kostenlos.

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

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Methodik

Wir haben KI-Code-Editoren unter einem One-Shot-Ausführungs-Setup bewertet, um ihre autonomen Fähigkeiten ohne menschliches Eingreifen zu messen. Anschließend wurden die Agenten mit unseren Backend- und Frontend-Smoke-Tests bewertet, um die Infrastruktur-Bereitschaft und das Verhaltenskorrektheit zu messen.

Die Scores spiegeln wider:

• Ob der Agent ein ausführbares System produziert hat.
• Wie viele Backend-Anforderungen die Validierung bestanden haben.
• Wie viele Frontend-Verhalten korrekt waren.
• Die allgemeine Zuverlässigkeit über die Aufgaben hinweg.

Das Ziel war es, autonome Orchestrierung zu messen, nicht assistiertes Debugging.

Modellkonfiguration

Wir versuchten, Claude Opus 4.6 zu verwenden, da es eines der stärksten Modelle ist, die in den meisten getesteten Editoren verfügbar sind. Die Modellauswahl ist jedoch nicht bei allen Tools einheitlich konfigurierbar. Replit erlaubt keine Modellauswahl.

Jeder Agent wurde mit seiner Standardkonfiguration bewertet. Wir haben Temperatur, Retry-Richtlinien oder Reasoning-Parameter nicht angepasst. Keine Optimierung oder Prompt-Engineering wurde pro Tool angewendet.

Dies stellt sicher, dass der Benchmark widerspiegelt, wie diese Editoren out of the box funktionieren.

Unser Evaluierungsziel war es, Folgendes zu trennen und zu messen:

• Zuverlässigkeit der autonomen Orchestrierung
• Bau-Fähigkeit (kann der Agent ausführbaren Code produzieren?)
• Korrektheit des Backend-Verhaltens
• Korrektheit des Frontend-Verhaltens

Editor-Versionen (Ende Februar 2026)

• Cursor 2.5.25
• Kiro: 0.10.32
• Antigravity: 1.18.4
• Roo-code: 3.50.0
• Replit: 20. Februar 2026
• Windsurf: 1.9552.25

Für die Evaluierungsmethodik besuchen Sie KI Coding Benchmark Methodik.

FAQs

Mehr über KI-Coding:

• Vibe Coding
• Model Context Protocol (MCP)
• KI-Coding-Benchmark

Zitieren Sie diesen Benchmark

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Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Şevval Alper

KI-Forscher

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Şevval ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf KI-Codierungswerkzeuge, KI-Agenten und Quantentechnologien.

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