Wichtigste Erkenntnisse
- Die Unterstützung für lokale LLMs ist das entscheidende Kriterium für datenschutzkritische Arbeit. Wenn Ihr Code proprietär, NDA-gebunden oder reguliert ist, lautet die Frage nicht, wie gut die Autovervollständigung ist — sondern ob das Tool auf einem lokalen LLM laufen kann, damit der Code Ihren Rechner nie verlässt.
- Am besten für lokale LLMs: Continue.dev — kostenlos, quelloffen (Apache 2.0) und mit Ollama, LM Studio und llama.cpp als nativen Zielen entwickelt. Alle Funktionen arbeiten lokal, ohne dass ein Konto erforderlich ist.
- Ausgereiftester Editor: Cursor — rund 20 $/Monat für die Pro-Stufe, das beste Autovervollständigungserlebnis und Unterstützung für lokale LLMs über einen benutzerdefinierten OpenAI-kompatiblen Endpunkt. Closed Source.
- Standard für das GitHub-Ökosystem: GitHub Copilot — rund 10 $/Monat, enge GitHub-Integration, aber reine Cloud: Es hat keinen lokalen LLM-Modus, sodass der Code-Kontext an den Anbieter gesendet wird.
- Bester Codebasis-Kontext für Teams: Sourcegraph Cody — projektweiter Kontext für Refactoring, dazu Team-Administration und Audit-Protokolle. Unterstützung für lokale LLMs über Ollama; die Standardstufe liegt bei etwa 9 $/Nutzer/Monat und eine Enterprise-Stufe kostet mehr.
- Ein lokales LLM braucht eine GPU. Lokale Coding-Modelle wollen ungefähr 8 GB VRAM oder mehr — Qwen2.5 Coder 7B passt auf kleinere Systeme, 14B ist der mittelgroße Standard und Modelle der 33B-Klasse wollen 24 GB. Ohne GPU ist ein Cloud-Tool die einzige Option.
- Cloud-Tools gewinnen weiterhin bei reiner Qualität und Einrichtungsgeschwindigkeit. Top-Cloud-Coding-Modelle führen lokale Optionen bei schwierigen Problemen an, und ein Cloud-Tool ist in Minuten produktiv, verglichen mit der längeren Einrichtung eines lokalen LLM-Stacks.
- Preise ändern sich mit Tarifüberarbeitungen. Behandeln Sie jede Zahl hier als Momentaufnahme von Mai 2026 und bestätigen Sie den aktuellen Tarif und die Stufe auf der Anbieter-Preisseite.
Kurzfakten
- Beste Unterstützung für lokale LLMs: Continue.dev — native Integration von Ollama, LM Studio und llama.cpp; die Einrichtung dauert rund 5 Minuten.
- Beste Autovervollständigungs-UX: Cursor — ein VS-Code-Fork; ein lokales LLM über einen benutzerdefinierten Endpunkt braucht rund 15 Minuten zur Konfiguration.
- Einziges reines Cloud-Tool hier: GitHub Copilot — kein lokaler LLM-Modus; der Code-Kontext geht an den Anbieter.
- Am besten für Teams: Sourcegraph Cody — projektweiter Kontext, Admin-Konsole und Audit-Protokolle.
- Hardware-Untergrenze für lokale LLMs: rund 8 GB VRAM; Qwen2.5 Coder 14B ist das mittelgroße Standard-Coding-Modell.
- Quelloffen: nur Continue.dev (Apache 2.0); die IDE-Erweiterungen von Cursor, GitHub Copilot und Cody sind closed.
- Preisrealität 2026: Abonnements für Entwickler-Tools ändern sich mit Tarifüberarbeitungen — behandeln Sie Zahlen als Momentaufnahme von Mai 2026.
Empfehlung der Redaktion: Continue.dev
Für Entwickler, die ein KI-Coding-Tool wollen, das auf einem lokalen LLM läuft, ist Continue.dev die Wahl — es ist kostenlos, quelloffen und mit Ollama und LM Studio als primären Zielen entwickelt. Es unterstützt VS Code, JetBrains-IDEs und Vim gleichermaßen, alle Funktionen arbeiten mit lokalen Modellen vollständig offline, und für die rein lokale Nutzung ist kein Konto erforderlich. Wenn Sie das ausgereifteste Editor-Erlebnis wollen und dafür zahlen, ist Cursor die bessere Wahl; wenn Ihr Code öffentlich ist und Sie im GitHub-Ökosystem leben, ist GitHub Copilot der einfachste Weg. Wählen Sie Continue.dev, wenn der Code auf dem eigenen Rechner zu halten und nichts zu zahlen beide Prioritäten sind.
📌Note: Diese Empfehlung der Redaktion spiegelt ausschließlich die Fähigkeit für lokale LLMs und den Preis wider. PromptQuorum ist an keinem Affiliate-Programm beteiligt, und die Links unten tragen keine Affiliate-Tags — es sind schlichte Referenzlinks, die keine Provision verdienen.
So schneiden die vier KI-Coding-Tools 2026 ab
Unterstützung für lokale LLMs, IDE-Abdeckung und Open-Source-Status stammen aus der veröffentlichten Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Die Preisangabe ist eine Momentaufnahme von Mai 2026 der Standard-Einzelnutzer- oder Pro-Nutzer-Stufe — Anbieter überarbeiten Tarife, bestätigen Sie also die aktuelle Zahl und Stufe auf der Anbieter-Preisseite, bevor Sie ein Abonnement abschließen. Die Unterstützung für lokale LLMs reicht von nativ (Continue.dev) über die Konfiguration eines benutzerdefinierten Endpunkts (Cursor) und die Ollama-Konfiguration (Cody) bis hin zu keiner (GitHub Copilot).
📍 In einem Satz
Bei KI-Coding-Tools entscheidet die Frage, ob das Tool auf einem lokalen LLM läuft, ob Ihr Code auf Ihrem Rechner bleibt — prüfen Sie das zuerst, vergleichen Sie dann Autovervollständigungsqualität und Preis.
💬 In einfachen Worten
Jedes KI-Coding-Tool braucht ein Modell, mit dem es denkt. Manche können ein Modell nutzen, das auf Ihrem eigenen Rechner läuft, sodass Ihr Code das Haus nie verlässt. Andere nutzen nur das Cloud-Modell des Anbieters, was bedeutet, dass Ihr Code hochgeladen wird. Entscheiden Sie, welches davon Sie brauchen, bevor Sie irgendetwas anderes vergleichen.
| Tool | Lokales LLM | Preis (Mai 2026) | Quelloffen | IDEs | Am besten für |
|---|---|---|---|---|---|
| Continue.dev | Nativ — Ollama, LM Studio, llama.cpp | Kostenlos | Ja — Apache 2.0 | VS Code, JetBrains, Vim | Local-First-Entwickler |
| Cursor | Über benutzerdefinierten OpenAI-kompatiblen Endpunkt | ~20 $/Monat (Pro) | Nein — closed | Cursor (VS-Code-Fork) | Ausgereiftestes Editor-Erlebnis |
| GitHub Copilot | Nein — reine Cloud | ~10 $/Monat | Nein — closed | VS Code, JetBrains, Vim | Integration ins GitHub-Ökosystem |
| Sourcegraph Cody | Über Ollama-Konfiguration | ~9 $/Nutzer/Monat Standard; Enterprise-Stufe kostet mehr | Teilweise — CLI offen, IDE-Erweiterungen closed | VS Code, JetBrains, Neovim | Teams, die projektweiten Kontext brauchen |
Welches Tool sollten Sie wählen?
Ihre Datenschutzanforderung entscheidet, ob ein lokales LLM zwingend ist; Budget und Teamgröße lösen die verbleibenden Gleichstände auf. Finden Sie die Zeile, die zu Ihrer Situation passt.
| Ihre Situation | Wählen Sie das |
|---|---|
| Mein Code ist proprietär und muss auf meinem Rechner bleiben | Continue.dev + ein lokales LLM |
| Ich will die beste kostenlose Option ohne Konto | Continue.dev |
| Ich will den ausgereiftesten Editor und zahle dafür | Cursor (~20 $/Monat) |
| Mein Code ist öffentlich und ich lebe im GitHub-Ökosystem | GitHub Copilot (~10 $/Monat) |
| Mein Team braucht projektweiten Kontext für Refactoring | Sourcegraph Cody |
| Ich habe keine GPU und kann kein lokales LLM betreiben | GitHub Copilot oder Cursor (Cloud-Modelle) |
| Ich bin unsicher und will einen sicheren, kostenlosen Ausgangspunkt | Continue.dev — kostenlos, dann ein kostenpflichtiges Tool ergänzen, wenn Sie darüber hinauswachsen |
Continue.dev: Das beste Coding-Tool für lokale LLMs
Continue.dev ist die Wahl, wenn Sie ein KI-Coding-Tool wollen, das auf einem lokalen LLM läuft, denn es wurde mit Ollama, LM Studio und llama.cpp als nativen Zielen statt als nachträglicher Ergänzung entwickelt. Es ist kostenlos, quelloffen unter Apache 2.0 und funktioniert in VS Code, JetBrains-IDEs und Vim — alle Funktionen laufen mit einem lokalen Modell vollständig offline.
- Unterstützung für lokale LLMs: native Integration von Ollama, LM Studio, llama.cpp und jedem OpenAI-kompatiblen Endpunkt — richten Sie es in einer Konfigurationsdatei auf Ihren lokalen Endpunkt aus, und es funktioniert, in rund 5 Minuten.
- Preis: kostenlos, ohne Premium-Stufe; quelloffen unter der Apache-2.0-Lizenz.
- IDEs: VS Code, JetBrains (IntelliJ, PyCharm, GoLand und andere) und Vim werden alle gleichermaßen unterstützt.
- Datenschutz: im Modus mit lokalen Modellen gibt es null Netzwerkaufrufe — geeignet für Air-Gapped- und NDA-gebundene Arbeit; für die rein lokale Nutzung ist kein Konto erforderlich.
- Warum Continue.dev wählen: Sie besitzen eine GPU, legen Wert darauf, den Code auf Ihrem Rechner zu halten, und wollen nichts zahlen.
- Warum Continue.dev überspringen: Wenn Sie das ausgereifteste IDE-Erlebnis oder starke Funktionen zur Team-Zusammenarbeit wollen, passen Cursor oder Cody besser; fortgeschrittene Einrichtungen erfordern das Bearbeiten einer JSON-Konfiguration.
💡Tip: Kombinieren Sie Continue.dev mit Qwen2.5 Coder für lokales Coding. Das 7B-Modell passt auf kleinere GPUs, das 14B-Modell ist der mittelgroße Standard, und ein Modell der 33B-Klasse will rund 24 GB VRAM. Stimmen Sie das Modell zuerst auf Ihre GPU ab.
Cursor: Der ausgereifteste Editor
Cursor ist die Wahl, wenn Sie das ausgereifteste KI-Coding-Erlebnis wollen und dafür rund 20 $/Monat zahlen. Es ist ein VS-Code-Fork mit eingebauter KI, die Autovervollständigungsqualität ist die stärkste der vier, und es unterstützt ein lokales LLM über einen benutzerdefinierten OpenAI-kompatiblen Endpunkt.
- Preis: eine eingeschränkte kostenlose Stufe und eine Pro-Stufe für rund 20 $/Monat als Momentaufnahme von Mai 2026.
- Unterstützung für lokale LLMs: verfügbar, indem Sie Ihr lokales Modell als benutzerdefinierten OpenAI-kompatiblen API-Endpunkt konfigurieren — machbar, aber fummeliger als Continue.dev, rund 15 Minuten zur Einrichtung.
- Editor: ein VS-Code-Fork, stark optimiert; die Autovervollständigung ist die ausgereifteste in diesem Vergleich, und der agentische Composer-Modus bewältigt mehrstufige Bearbeitungen.
- Datenschutz-Einschränkung: bei Cloud-Modellen werden Code-Kontext und Auswahl an die Server von Cursor gesendet; der Privacy Mode reduziert die Datenweitergabe, eliminiert sie aber nicht, und einige agentische Funktionen bevorzugen Cloud-Modelle.
- Warum Cursor wählen: Sie wollen das beste Editor-Erlebnis und akzeptieren ein Abonnement pro Person.
- Warum Cursor überspringen: Wenn Sie einen vollständig lokalen, kostenlosen, quelloffenen Workflow brauchen, passt Continue.dev besser; Cursor ist Closed Source und die IDE-Wahl ist auf den eigenen Fork beschränkt.
📌Note: Cursor unterstützt ein lokales LLM, aber einige agentische Funktionen (wie Composer) funktionieren besser mit Cloud-Modellen und greifen möglicherweise auf diese zurück. Für einen streng lokalen Workflow ohne Cloud-Fallback ist Continue.dev die berechenbarere Wahl.
GitHub Copilot: Der Standard für das GitHub-Ökosystem
GitHub Copilot ist die Wahl, wenn Ihr Code öffentlich oder bereits auf GitHub ist und Sie die einfachste Cloud-Option wollen — aber es ist reine Cloud, ohne lokalen LLM-Modus. Mit rund 10 $/Monat ist es das preisgünstigste kostenpflichtige Tool hier, und es lässt sich eng in den GitHub-Workflow integrieren.
- Preis: rund 10 $/Monat für den Einzelplan als Momentaufnahme von Mai 2026 — das günstigste kostenpflichtige Tool in diesem Vergleich.
- Unterstützung für lokale LLMs: keine. GitHub Copilot läuft nur auf Cloud-Modellen, sodass der Code-Kontext an den Anbieter gesendet wird — das ist die entscheidende Einschränkung für proprietären oder regulierten Code.
- IDEs: VS Code, JetBrains und Vim werden unterstützt, mit der engsten Passung innerhalb des GitHub-zentrierten Workflows.
- Datenschutz: der Code-Kontext wird an den Anbieter gesendet; eine Enterprise-Stufe ergänzt Compliance-Zusagen, aber die Daten verlassen weiterhin Ihr Netzwerk.
- Warum GitHub Copilot wählen: Ihr Code ist öffentlich oder quelloffen, Datenschutz ist nicht die Einschränkung, und Sie wollen eine reibungsarme GitHub-Integration.
- Warum GitHub Copilot überspringen: Wenn Ihr Code lokal bleiben muss, kann GitHub Copilot das nicht — wählen Sie stattdessen Continue.dev oder Cursor mit einem lokalen LLM.
⚠️Warning: GitHub Copilot hat keinen lokalen LLM-Modus. Wenn Ihre Arbeit proprietären Code, NDAs oder eine regulierte Branche betrifft, ist GitHub Copilot das falsche Tool — sein Code-Kontext verlässt immer Ihren Rechner. Verwenden Sie für solche Arbeit ein lokal-fähiges Tool.
Sourcegraph Cody: Die Wahl für projektweiten Kontext in Teams
Sourcegraph Cody ist die Wahl, wenn ein Team projektweiten Kontext braucht — es versteht das gesamte Projekt, worauf große Refactorings und mehrdateiige Änderungen angewiesen sind. Es unterstützt ein lokales LLM über die Ollama-Konfiguration und ergänzt Team-Administrationssteuerungen und Audit-Protokolle.
- Codebasis-Kontext: Cody liest über das gesamte Projekt hinweg und ist damit das stärkste der vier für Refactoring und mehrdateiige Bearbeitungen.
- Preis: eine Standardstufe für rund 9 $/Nutzer/Monat als Momentaufnahme von Mai 2026, mit einer Enterprise-Stufe, die mehr kostet — bestätigen Sie die aktuellen Stufen auf der Anbieter-Preisseite.
- Unterstützung für lokale LLMs: verfügbar über die Ollama-Konfiguration; Chat und Vervollständigungen können lokal laufen, obwohl Codys Design Cloud-first ist und lokal der sekundäre Weg ist.
- Team-Funktionen: eine Admin-Konsole, Audit-Protokolle und Sitzplatzverwaltung — der Grund, warum Cody zu Compliance-sensiblen Teams passt.
- IDEs: VS Code, JetBrains und Neovim; die CLI ist quelloffen, während die IDE-Erweiterungen closed sind.
- Warum Cody wählen: Sie leiten ein Team aus mehreren Entwicklern, das projektweiten Kontext, Administrationssteuerungen und Audit-Protokolle braucht.
- Warum Cody überspringen: Ein Einzelentwickler erhält von Continue.dev ein besseres Erlebnis mit lokalen LLMs und von Cursor einen besseren Editor — Codys Stärken liegen auf Team-Ebene.
💡Tip: Cody unterstützt ein lokales LLM über Ollama, ist aber von Design her Cloud-first — Inline-Vervollständigungen verwenden standardmäßig die Cloud, und Sie müssen das lokale Modell auswählen. Für einen Local-First-Workflow als Einzelperson ist Continue.dev die sauberere Passung; Cody verdient seinen Platz durch projektweiten Kontext auf Team-Ebene.
Entscheidungsdiagramm: Wählen Sie Ihr KI-Coding-Tool in vier Fragen
Vier Fragen, der Reihe nach, leiten die meisten Entwickler zu einem Tool.
📍 In einem Satz
Wählen Sie ein KI-Coding-Tool, indem Sie zuerst entscheiden, ob der Code lokal bleiben muss, zweitens, ob Sie eine GPU haben, drittens Einzelperson gegen Team, und zuletzt, ob Sie projektweiten Kontext brauchen.
💬 In einfachen Worten
Beginnen Sie mit der harten Regel: Muss der Code auf Ihrem Rechner bleiben? Wenn ja, brauchen Sie ein Tool, das ein lokales Modell ausführt, und eine GPU, auf der es läuft. Wenn nein, bleiben nur die Fragen, wie ausgereift Sie den Editor wollen und ob Ihr Team projektweites Verständnis braucht.
- 1. Muss Ihr Code auf Ihrem eigenen Rechner bleiben? Ja: Sie brauchen Unterstützung für lokale LLMs — weiter zu Frage 2. Nein: ein Cloud-Tool ist in Ordnung — überspringen Sie zu Frage 3.
- 2. Haben Sie eine GPU für ein lokales LLM? Ja: Continue.dev (kostenlos) oder Cursor (kostenpflichtig, mit einem benutzerdefinierten Endpunkt). Nein: ein lokales LLM ist nicht möglich — ein Cloud-Tool ist die einzige Option.
- 3. Einzelentwickler oder ein Team? Einzelperson: Cursor für den besten Editor, GitHub Copilot für die günstigste GitHub-integrierte Option. Team: weiter zu Frage 4.
- 4. Braucht das Team projektweiten Kontext und Audit-Protokolle? Ja: Sourcegraph Cody. Nein: GitHub Copilot für die Ökosystem-Passung, oder Continue.dev, falls Unterstützung für lokale LLMs weiterhin gewünscht ist.
Wo Sie sich anmelden & Preise
Melden Sie sich für jedes Tool auf der eigenen Website des Anbieters an und prüfen Sie, welche Stufe der beworbene Preis abdeckt. Die Links unten führen direkt zu jedem Anbieter; sie tragen keine Affiliate-Tags und verdienen keine Provision.
- Continue.dev: Installation von continue.dev — kostenlos und quelloffen, für die rein lokale Nutzung ist kein Konto erforderlich.
- Cursor: Abonnement auf cursor.com — eine eingeschränkte kostenlose Stufe existiert; die Pro-Stufe kostet rund 20 $/Monat als Momentaufnahme von Mai 2026.
- GitHub Copilot: Abonnement auf github.com/features/copilot — rund 10 $/Monat für den Einzelplan; reine Cloud, ohne lokalen LLM-Modus.
- Sourcegraph Cody: Anmeldung auf sourcegraph.com/cody — eine Standardstufe um 9 $/Nutzer/Monat und eine Enterprise-Stufe, die mehr kostet; bestätigen Sie die aktuellen Stufen.
- Zuerst kostenlos testen: Continue.dev ist kostenlos, und Cursor und Cody haben kostenlose Stufen — testen Sie gegen Ihren echten Workflow, bevor Sie zahlen.
⚠️Warning: Die Preise für Entwickler-Tools ändern sich mit Tarifüberarbeitungen. Jede Zahl in diesem Leitfaden ist eine Momentaufnahme von Mai 2026 — öffnen Sie die Anbieter-Preisseite, bevor Sie ein Abonnement abschließen, und bestätigen Sie, welche Stufe (Einzelnutzer, Pro-Nutzer oder Enterprise) der Preis abdeckt.
Häufige Fehler bei der Wahl eines KI-Coding-Tools
- Nach Autovervollständigungsqualität ranken, bevor man die Unterstützung für lokale LLMs prüft. Bei proprietärem oder reguliertem Code ist die Frage, ob das Tool lokal laufen kann, das entscheidende Kriterium. Bestätigen Sie das zuerst, vergleichen Sie dann die Qualität.
- Annehmen, GitHub Copilot habe einen lokalen Modus. Hat es nicht — GitHub Copilot ist reine Cloud. Für Code, der auf Ihrem Rechner bleiben muss, wählen Sie Continue.dev oder Cursor mit einem lokalen LLM.
- Ein kostenpflichtiges Tool kaufen, um ein lokales LLM auszuführen, das Continue.dev kostenlos ausführt. Wenn ein vollständig lokaler, quelloffener Workflow das Ziel ist, schafft Continue.dev das ohne Kosten. Zahlen Sie für Cursor oder Cody wegen ihres Editors oder ihrer Team-Funktionen, nicht allein für die lokale Fähigkeit.
- Versuchen, ein lokales LLM ohne GPU auszuführen. Lokale Coding-Modelle wollen rund 8 GB VRAM oder mehr. Auf einem Rechner ohne dedizierte GPU ist ein lokales LLM nicht praktikabel — verwenden Sie stattdessen ein Cloud-Tool.
- Das lokale Modell und die GPU nicht aufeinander abstimmen. Qwen2.5 Coder 7B passt auf kleinere GPUs, 14B ist der mittelgroße Standard, und ein Modell der 33B-Klasse will rund 24 GB VRAM. Wählen Sie das Modell, das Ihre GPU tatsächlich aufnehmen kann.
- Sich an einem alten Preis oder der falschen Stufe orientieren. Tarife für Entwickler-Tools ändern sich, und ein Pro-Nutzer-Preis ist kein Einzelnutzer-Preis. Bestätigen Sie die aktuelle Zahl und Stufe auf der Anbieter-Preisseite.
- Ein Team-Tool für Einzelarbeit wählen. Die Stärken von Sourcegraph Cody sind projektweiter Kontext und Audit-Protokolle — Funktionen auf Team-Ebene. Ein Einzelentwickler ist mit Continue.dev oder Cursor besser bedient.
Quellen
- Bester KI-Coding-Assistent für lokale LLMs — PromptQuorum-Vergleich von KI-Coding-Tools nach Unterstützung für lokale LLMs, mit geprüften Preisen und Einrichtungstests.
- Continue.dev — Dokumentation — offizielle Continue.dev-Dokumentation, einschließlich Ollama- und LM-Studio-Konfiguration.
- Cursor — Preise — offizielle Cursor-Preise und Stufendetails.
- GitHub Copilot — Tarife — offizielle GitHub-Copilot-Tarif- und Preisdetails.
- Sourcegraph Cody — Preise — offizielle Sourcegraph-Cody-Preise und Stufendetails.
FAQ
Welches KI-Coding-Tool hat die beste Unterstützung für lokale LLMs?
Continue.dev. Es wurde mit lokalen LLMs — Ollama, LM Studio und llama.cpp — als primären Zielen entwickelt, nicht als nachträglicher Ergänzung. Die Einrichtung dauert rund 5 Minuten: richten Sie es in einer Konfigurationsdatei auf Ihren lokalen Endpunkt aus. Alle Funktionen arbeiten lokal, es ist kostenlos und quelloffen unter Apache 2.0, und für die rein lokale Nutzung ist kein Konto erforderlich.
Kann Cursor auf einem lokalen LLM laufen?
Ja, indem Sie Ihr lokales Modell als benutzerdefinierten OpenAI-kompatiblen API-Endpunkt konfigurieren. Vervollständigungen werden dann zu Ihrem lokalen Modell geleitet. Das funktioniert, ist aber fummeliger als Continue.dev — rund 15 Minuten zur Einrichtung — und einige agentische Funktionen wie Composer bevorzugen Cloud-Modelle oder greifen auf diese zurück.
Unterstützt GitHub Copilot lokale LLMs?
Nein. GitHub Copilot ist reine Cloud und hat keinen lokalen LLM-Modus, sodass der Code-Kontext immer an den Anbieter gesendet wird. Für proprietären Code, NDA-gebundene Arbeit oder regulierte Branchen schließt das GitHub Copilot aus — wählen Sie stattdessen Continue.dev oder Cursor mit einem lokalen LLM. GitHub Copilot eignet sich für öffentlichen oder quelloffenen Code, bei dem Datenschutz nicht die Einschränkung ist.
Ist Continue.dev wirklich kostenlos?
Ja. Continue.dev ist echt kostenlos und quelloffen unter der Apache-2.0-Lizenz, ohne Premium-Stufe. Für einen Einzelentwickler, der ein lokales LLM nutzt, gibt es keinen Haken — kein Konto, kein Abonnement. Das Projekt finanziert die Entwicklung über optionale gehostete Dienste und Enterprise-Verträge, nicht indem es einzelnen lokalen Nutzern Gebühren berechnet.
Welche Hardware brauche ich, um ein lokales LLM zum Coden auszuführen?
Eine GPU mit rund 8 GB VRAM oder mehr. Qwen2.5 Coder 7B passt auf kleinere Systeme, das 14B-Modell ist der mittelgroße Standard, und ein Modell der 33B-Klasse will rund 24 GB VRAM. Auf einem Rechner ohne dedizierte GPU ist es nicht praktikabel, ein lokales Coding-LLM auszuführen, und ein Cloud-Tool ist die einzige praktische Option.
Welches Tool ist am besten für ein Entwicklerteam?
Sourcegraph Cody, wenn das Team projektweiten Kontext braucht. Cody liest über das gesamte Projekt hinweg, worauf große Refactorings angewiesen sind, und ergänzt eine Admin-Konsole und Audit-Protokolle für Compliance-sensible Teams. Seine Standardstufe liegt bei etwa 9 $/Nutzer/Monat als Momentaufnahme von Mai 2026, mit einer Enterprise-Stufe, die mehr kostet.
Cursor oder Continue.dev — welches sollte ich wählen?
Wählen Sie Continue.dev, wenn ein kostenloser, vollständig lokaler, quelloffener Workflow die Priorität ist — es läuft auf Ollama ohne Kosten und ohne Konto. Wählen Sie Cursor (rund 20 $/Monat), wenn Sie den ausgereiftesten Editor und die stärkste Autovervollständigung wollen und ein Abonnement pro Person akzeptieren. Cursor kann ein lokales LLM nutzen, aber Continue.dev ist die berechenbarere Local-First-Wahl.
Wann ist ein Cloud-KI-Coding-Tool die bessere Wahl?
Wenn Ihr Code öffentlich oder quelloffen ist, sodass Datenschutz keine Einschränkung darstellt, wenn Sie keine GPU haben, um ein lokales Modell auszuführen, oder wenn Einrichtungsgeschwindigkeit wichtiger ist als Lokalität — ein Cloud-Tool ist in Minuten produktiv. Top-Cloud-Coding-Modelle führen lokale Optionen außerdem bei schwierigen algorithmischen Problemen an. Für solche Arbeit ist GitHub Copilot oder Cursor mit Cloud-Modellen die praktische Wahl.