Die kurze Regel: Chat, Projekt oder Work
Nutzen Sie einen einfachen Chat, wenn die Frage für sich allein steht. Nutzen Sie ein Projekt, wenn die Arbeit über längere Zeit weiterläuft, mehr als ein Ergebnis liefert oder von denselben Dateien und Quellen abhängt. So zieht die Projektdokumentation von OpenAI die Trennlinie. Wechseln Sie zu Work, wenn ChatGPT eine größere Aufgabe bis zu einem Ergebnis führen soll, das Sie prüfen können.
Die beiden Optionen schließen sich nicht aus. Ein Projekt hält zusammengehörige Chats, Dateien und Anweisungen beisammen, und eine Work-Aufgabe kann trotzdem die Präsentation oder Analyse erstellen. Die Frage ist, wo der dauerhafte Kontext liegt. Wenn Sie denselben Hintergrund nächste Woche wieder in einen neuen Chat einfügen würden, gehört er in ein Projekt.
Dieser Artikel behandelt den Assistenten ChatGPT, einschließlich Chat und Work. Er behandelt nicht die API, die in den hier verwendeten Seiten nicht beschrieben wird.
Was ein Projekt enthält und was nicht
Ein ChatGPT-Projekt bündelt Chats, hochgeladene Dateien, Anweisungen und verbundene Quellen. Projektanweisungen gelten für alle Chats darin. Für ein wöchentliches Briefing heißt das: Zielgruppe, Format und Hausregeln werden einmal festgehalten statt jedes Mal neu getippt.
Eine Grenze ist für Teams wichtig, deren Dateien auf geteilten Laufwerken oder Laptops liegen. ChatGPT-Projekte geben nicht automatisch direkten Zugriff auf lokale Ordner. In der Desktop-App kann eine eigene Projektart, das lokale Projekt, einen oder mehrere Ordner anbinden. ChatGPT kann dann Dateien darin lesen und ändern. Remote-Projekte unterstützen derzeit einen Ordner.
Das Anheften eines Projekts oder Chats ändert nur, wo es in der Seitenleiste erscheint. Es fügt keinen Kontext hinzu und ändert nichts daran, worauf ChatGPT zugreifen kann.
Eine wiederkehrende Aufgabe, Schritt für Schritt
Nehmen Sie eine wöchentliche Synthese oder einen Vergleich von Optionen. Legen Sie ein Projekt für das Thema an. Fügen Sie das stabile Material hinzu: die Vorlage, den Styleguide, die Quelldokumente und Anweisungen dazu, wer das Ergebnis liest und welches Format erwartet wird. Starten Sie dann für jedes eigenständige Ergebnis einen eigenen Chat, etwa für die Notiz einer Woche oder einen Vergleich. Die Dokumentation empfiehlt das, damit jeder Chat fokussiert bleibt und das Projekt die Arbeit ordnet.
Dateien, die nur für eine Anfrage gelten, können Sie direkt an diesen Chat anhängen statt an das Projekt. Plugins holen Kontext und Aktionen aus anderen Diensten wie Google Drive oder Slack. Sie rufen eines auf, indem Sie @ und seinen Namen eingeben. Die Verfügbarkeit hängt von Ihrem Tarif, den Einstellungen des Workspace und dem Plugin selbst ab.
Wenn sich die Aufgabe tatsächlich wiederholt, bietet Work geplante Aufgaben und wiederverwendbare Skills. Das Beispiel von OpenAI selbst verlangt eine aktualisierte Wochenagenda aus Neuigkeiten in Slack und Drive, die als Entwurf kommt, bevor etwas geteilt wird. Cloud-Ausführungen eignen sich für geplante Website-Prüfungen, weil der Computer dafür nicht eingeschaltet sein muss.
Chat, Work oder Codex für das gewünschte Ergebnis
Die Dokumentation richtet die Wahl am Ergebnis aus. Chat eignet sich für eine Frage, ein Brainstorming oder einen kurzen Entwurf. Work eignet sich für ein klar umrissenes Ergebnis wie eine Präsentation, eine Tabelle, einen Bericht oder einen Plan. Codex eignet sich für Entwickleraufgaben wie Debugging oder die Prüfung eines Pull Requests. Work kann Dateien, Plugins und freigegebene Tools nutzen und hält an, um Informationen oder eine Freigabe zu erfragen.
Work läuft im Web in einer verwalteten Cloud. In der Desktop-App können Sie es auch lokal ausführen, wofür eine verfügbare Desktop-Umgebung nötig ist. Work und Codex teilen sich die Nutzungslimits, und längere Aufgaben können mehr Credits verbrauchen. Halten Sie die Aufgabe daher klar begrenzt. Die Hinweise von OpenAI empfehlen, die zu nutzenden Quellen zu nennen und festzulegen, wann für eine Prüfung angehalten wird.
Das Ergebnis prüfen, bevor es weitergeht
OpenAI rät, das erste Ergebnis als Entwurf zu behandeln. Prüfen Sie Zahlen, Namen, Daten und Aussagen. Öffnen Sie erzeugte Dateien und sehen Sie sich jedes Tabellenblatt, jede Folie und jede Seite an. Vergewissern Sie sich, dass das Modell das richtige und aktuellste Quellmaterial genutzt hat. Sie können auch fragen, welche Quellen und Annahmen es verwendet hat und worauf es nicht zugreifen konnte. Bitten Sie es, eine Lücke klar zu benennen.
Stellenanzeigen zeigen, wie manche Arbeitgeber diese Gewohnheit beschreiben. Eine Content-Stelle bei Socure beschreibt, wie Deep Research von ChatGPT Recherche und Entwürfe beschleunigt, während menschliche Prüfung und redaktionelle Qualität im Mittelpunkt bleiben. Eine Stellenanzeige für Legal Operations bei Datadog nennt ChatGPT unter den Tools des Teams und verlangt ein sicheres Urteilsvermögen beim Einsatz von KI mit sensiblen Daten. Das sind Signale aus Stellenanzeigen, keine Belege für Ergebnisse.
Teilen, Daten und offene Punkte
Die Dokumentation beschreibt das Teilen von Codex-Threads in der Desktop-App unter macOS. Eine geteilte Momentaufnahme ist schreibgeschützt. Bei einem persönlichen Konto kann sie jeder mit dem Link öffnen. Bei einem Workspace-Konto können das nur angemeldete Mitglieder, und ein Administrator kann Workspace-Links deaktivieren. Eine Momentaufnahme kann trotzdem sensible Inhalte wie Dateipfade enthalten. Prüfen Sie sie deshalb vor dem Versand. Links lassen sich unter den Datenkontrollen ansehen und widerrufen.
Die hier verwendeten Seiten behandeln weder das Teilen von Projekten im Team noch Regeln zu Aufbewahrung und Modelltraining. Klären Sie diese Punkte für Ihren Tarif. Die Funktionen hängen von Tarif, Plattform, Region, Rollout und Einstellungen des Workspace ab, und Administratoren können den Zugriff auf Work, Plugins und die Browsernutzung steuern.
Der Eintrag bei usedby zeigt Free für 0 US-Dollar, Go für 8 US-Dollar, Plus für 20 US-Dollar und Pro für 100 US-Dollar pro Monat, geprüft am 4. Oktober 2026. Er zählt außerdem 44 Unternehmen, davon neun nur aus Stellenanzeigen. Das ist eine Zählung in einer Datenbank, kein Marktanteil.
Methodik und Grenzen
2026-10-15
Diese datierte Momentaufnahme zählt unterschiedliche Unternehmen in öffentlichen Kundenbelegen. „Bestätigt“ steht für eine Fallstudie, eine namentliche Kundenstimme oder eine Pressequelle, „Beobachtet“ für einen Eintrag beim Anbieter und „Signal“ für eine Stellenanzeige. Alle drei zählen, ihre Beweiskraft ist aber unterschiedlich. Entfernte Einträge und Einträge ohne Nachweisstufe sind ausgeschlossen. Die Beispiele sind eine begrenzte Auswahl, die innerhalb von 90 Tagen geprüft wurde. Angaben zum Anbieter sind belegte Datensätze, die innerhalb von 60 Tagen geprüft wurden. Die Abdeckung ist ungleichmäßig, und fehlende Belege bedeuten „unbekannt“. Diese Zahlen messen weder Marktanteile noch Produktleistung. Erfassungsdaten sind keine Einführungsdaten.
