KI-Plattformen im Vergleich

Drei Plattformen.
Welcher Ansatz passt zu Ihnen?

schorn.ai, Open WebUI und LibreChat im Vergleich für den Büroalltag: von gemeinsamen Unterlagen und Besprechungen bis zu Agenten und dem Betrieb auf Ihrer eigenen Infrastruktur.

Funktionen vergleichen

Stand: 29. Oktober 2026Herausgeber: schorn.ai

KI im Büro einsetzen

schorn.ai

Eine KI-Arbeitsumgebung für kleine und mittlere Unternehmen. Verbindet Agenten, gemeinsame Dokumentenablagen und Transkriptoren in Arbeitsplätzen.

Wenn Ihr Team mit Unternehmenswissen arbeiten und zwischen eigenem Server und Box wählen möchte.

schorn.ai kennenlernen

Modelle selbst betreiben

Open WebUI

Eine erweiterbare KI-Oberfläche mit direkter Ollama-Anbindung, Wissenssammlungen und Werkzeugen. Für eigene Modelle und externe APIs.

Wenn Sie Ihre KI-Umgebung selbst zusammenstellen und betreiben möchten.

Open WebUI kennenlernen

Anbieterübergreifend arbeiten

LibreChat

Eine gemeinsame Chat-Oberfläche für verschiedene KI-Anbieter. Mit konfigurierbaren Agenten, Dateisuche und angebundenen Werkzeugen.

Wenn Sie mehrere KI-Anbieter und eigene Agenten in einer Oberfläche nutzen möchten.

LibreChat kennenlernen

Ausgewählte Kriterien für kleine und mittlere Unternehmen: Wissen gemeinsam nutzen, Besprechungen nachbereiten und KI auf eigener Infrastruktur betreiben.

Was Ihr Büro im Alltag braucht.

Die wichtigsten Büroabläufe auf einen Blick. Klappen Sie einen Eintrag auf, um die Umsetzung und die zugehörige Quelle zu sehen.

Dokumentiert vorhanden
In geprüften Quellen nicht belegt

schorn.ai, Open WebUI und LibreChat: Funktionsvergleich
Kriterium	schorn.ai	Open WebUI	LibreChat
Vorkonfigurierte Hardware mit KI	Dokumentierte Funktion:Als schorn.ai Box erhältlich Die Box ist eine optionale Betriebsvariante mit vorkonfigurierter Hardware und schorn.ai. Alternativ nutzen Sie Ihren eigenen Server. Quelle	In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert Die geprüfte Installationsdokumentation beschreibt Software für eigene Infrastruktur. Ein Hardwarepaket vom Plattformanbieter ist dort nicht belegt. Quelle	In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert Docker-Installation auf eigener Infrastruktur ist dokumentiert. Ein vorkonfiguriertes Hardwarepaket von LibreChat selbst ist dort nicht belegt. Quelle
Transkript-Editor mit SRT-Export	Dokumentierte Funktion:Anhören, korrigieren, exportieren Transkripte abschnittsweise anhören, bearbeiten und als geprüft markieren. Der SRT-Export übernimmt gespeicherte Korrekturen und vorhandene Zeitmarken. Quelle	In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert Spracheingabe und Sprachgespräche sind dokumentiert. Ein eigener Transkript-Editor mit Abschnittskorrektur und SRT-Export ist in der geprüften Dokumentation nicht belegt. Quelle	In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert Audio-Uploads lassen sich mit eingerichtetem STT als Text verarbeiten. Ein eigener Transkript-Editor mit Abschnittskorrektur und SRT-Export ist dort nicht belegt. Quelle
Wiederverwendbare Transkriptoren	Dokumentierte Funktion:Je Fachbereich konfigurierbar Modell, Fachbegriffe und Arbeitsplatz als Transkriptor speichern, kopieren und in Agenten sowie Dokumentenablagen wiederverwenden. Quelle	In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert Zentrale Einstellungen für Spracherkennung sind dokumentiert. Wiederverwendbare Transkriptoren je Fachbereich zur Zuordnung an Agenten und Ablagen sind in den geprüften Quellen nicht belegt. Quelle	In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert STT-Anbieter und persönliche Spracheinstellungen sind dokumentiert. Wiederverwendbare Transkriptoren je Fachbereich zur Zuordnung an Agenten und Ablagen sind dort nicht belegt. Quelle
Gemeinsame Datei- und Ordnerablagen	Dokumentierte Funktion:Ablagen für Ihr Team Dateien in gemeinsamen Ablagen mit Ordnernavigation und Suche unabhängig von einem Chat öffnen. Bearbeiterrechte steuern Änderungen. Quelle	Dokumentierte Funktion:Knowledge mit Ordnern Wissenssammlungen unterstützen verschachtelte Ordner, Suche, Dateivorschau sowie Lese- und Schreibfreigaben. Quelle	In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert Persönliche Projekte mit Referenzdateien und File Search sind dokumentiert. Eine gemeinsame, frei durchsuchbare Ordnerablage unabhängig vom Chat ist darin nicht belegt. Quelle
Betrieb & Einstieg	Dokumentierte Funktion:Eigener Server oder Box Auf eigener Infrastruktur betreiben oder als vorkonfigurierte schorn.ai Box mit Hardware beziehen. Quelle	Dokumentierte Funktion:Eigene Installation Unter anderem per Docker. Plattform und Modelldienste werden für die eigene Umgebung eingerichtet. Quelle	Dokumentierte Funktion:Docker Compose Empfohlener Einstieg mit Datenbank- und Suchdiensten. Einrichtung und Betrieb liegen beim eigenen Team. Quelle
Modellwahl	Dokumentierte Funktion:Lokal & extern Modelle zentral verwalten und pro Agent oder Agentenrolle passend zur Aufgabe auswählen. Quelle	Dokumentierte Funktion:Ollama & APIs Lokale Modelle über Ollama und externe Modelle über OpenAI-kompatible APIs anbinden. Quelle	Dokumentierte Funktion:Mehrere Anbieter Anbieter wie OpenAI und Anthropic sowie eigene Endpunkte, etwa für Ollama, konfigurieren. Quelle
Dokumentenwissen	Dokumentierte Funktion:Gemeinsame Ablagen Dateien in Ordnern organisieren, durchsuchen und gezielt als Wissensquelle mit Agenten verbinden. Quelle	Dokumentierte Funktion:Wissenssammlungen & RAG Dokumente als Kontext nutzen; mit Wissenssammlungen, hybrider Suche und Quellenbezügen arbeiten. Quelle	Dokumentierte Funktion:File Search & RAG Dateisuche für Agenten über einen separaten RAG-Dienst. Dateien lassen sich auch als Text einbinden. Quelle
Agenten	Dokumentierte Funktion:Rollen pro Aufgabe Ein Agent kann mehrere Rollen mit eigenen Prompts, Modellen und Werkzeugen passend zur Anfrage auswählen. Quelle	Dokumentierte Funktion:Modelle konfigurieren Modelle mit eigenen Anweisungen, Wissen und Werkzeugen für bestimmte Aufgaben ausstatten. Quelle	Dokumentierte Funktion:Eigene Agenten Agenten mit Anweisungen, Dateien und Werkzeugen zusammenstellen; Codeausführung und API-Aktionen anbinden. Quelle
Externe Werkzeuge	Dokumentierte Funktion:MCP je Agentenrolle Externe Werkzeuge über eine MCP-URL und bei Bedarf HTTP-Header gezielt einer Rolle zuordnen. Quelle	Dokumentierte Funktion:MCP & OpenAPI MCP nativ über Streamable HTTP. Weitere MCP-Transporte lassen sich über den mcpo-Proxy anbinden. Quelle	Dokumentierte Funktion:MCP MCP-Server unter anderem über stdio, SSE und Streamable HTTP konfigurieren. Quelle
Teams & Anmeldung	Dokumentierte Funktion:SAML & Arbeitsplätze SSO über SAML 2.0. Gruppen werden Benutzer-, Bearbeiter- oder Administratorrollen je Arbeitsplatz zugeordnet. Quelle	Dokumentierte Funktion:SSO, Gruppen & Rechte Unter anderem OIDC und LDAP; Rollen, Gruppen und Berechtigungen für einzelne Ressourcen. Quelle	Dokumentierte Funktion:SSO & Zugriffskontrolle Unter anderem OIDC, SAML und LDAP. Zugriffe auf Agenten, Prompts und MCP-Server sind konfigurierbar. Quelle
Sprache & Transkription	Dokumentierte Funktion:Eigene Transkriptoren Audio und Video hochladen oder im Browser aufnehmen. Transkripte prüfen, bearbeiten und als SRT exportieren. Quelle	Dokumentierte Funktion:Sprache im Chat Spracheingabe und Sprachausgabe über die konfigurierten Sprachdienste. Quelle	Dokumentierte Funktion:Diktieren & Audiodateien Im Chat diktieren und Audiodateien bei eingerichtetem Speech-to-Text-Dienst transkribieren. Quelle

Vorkonfigurierte Hardware mit KI

schorn.ai: Dokumentierte Funktion:Als schorn.ai Box erhältlich
Die Box ist eine optionale Betriebsvariante mit vorkonfigurierter Hardware und schorn.ai. Alternativ nutzen Sie Ihren eigenen Server.
Quelle
Open WebUI: In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert
Die geprüfte Installationsdokumentation beschreibt Software für eigene Infrastruktur. Ein Hardwarepaket vom Plattformanbieter ist dort nicht belegt.
Quelle
LibreChat: In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert
Docker-Installation auf eigener Infrastruktur ist dokumentiert. Ein vorkonfiguriertes Hardwarepaket von LibreChat selbst ist dort nicht belegt.
Quelle

Transkript-Editor mit SRT-Export

schorn.ai: Dokumentierte Funktion:Anhören, korrigieren, exportieren
Transkripte abschnittsweise anhören, bearbeiten und als geprüft markieren. Der SRT-Export übernimmt gespeicherte Korrekturen und vorhandene Zeitmarken.
Quelle
Open WebUI: In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert
Spracheingabe und Sprachgespräche sind dokumentiert. Ein eigener Transkript-Editor mit Abschnittskorrektur und SRT-Export ist in der geprüften Dokumentation nicht belegt.
Quelle
LibreChat: In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert
Audio-Uploads lassen sich mit eingerichtetem STT als Text verarbeiten. Ein eigener Transkript-Editor mit Abschnittskorrektur und SRT-Export ist dort nicht belegt.
Quelle

Wiederverwendbare Transkriptoren

schorn.ai: Dokumentierte Funktion:Je Fachbereich konfigurierbar
Modell, Fachbegriffe und Arbeitsplatz als Transkriptor speichern, kopieren und in Agenten sowie Dokumentenablagen wiederverwenden.
Quelle
Open WebUI: In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert
Zentrale Einstellungen für Spracherkennung sind dokumentiert. Wiederverwendbare Transkriptoren je Fachbereich zur Zuordnung an Agenten und Ablagen sind in den geprüften Quellen nicht belegt.
Quelle
LibreChat: In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert
STT-Anbieter und persönliche Spracheinstellungen sind dokumentiert. Wiederverwendbare Transkriptoren je Fachbereich zur Zuordnung an Agenten und Ablagen sind dort nicht belegt.
Quelle

Gemeinsame Datei- und Ordnerablagen

schorn.ai: Dokumentierte Funktion:Ablagen für Ihr Team
Dateien in gemeinsamen Ablagen mit Ordnernavigation und Suche unabhängig von einem Chat öffnen. Bearbeiterrechte steuern Änderungen.
Quelle
Open WebUI: Dokumentierte Funktion:Knowledge mit Ordnern
Wissenssammlungen unterstützen verschachtelte Ordner, Suche, Dateivorschau sowie Lese- und Schreibfreigaben.
Quelle
LibreChat: In geprüften Quellen nicht belegt:Nicht dokumentiert
Persönliche Projekte mit Referenzdateien und File Search sind dokumentiert. Eine gemeinsame, frei durchsuchbare Ordnerablage unabhängig vom Chat ist darin nicht belegt.
Quelle

Betrieb & Einstieg

schorn.ai: Dokumentierte Funktion:Eigener Server oder Box
Auf eigener Infrastruktur betreiben oder als vorkonfigurierte schorn.ai Box mit Hardware beziehen.
Quelle
Open WebUI: Dokumentierte Funktion:Eigene Installation
Unter anderem per Docker. Plattform und Modelldienste werden für die eigene Umgebung eingerichtet.
Quelle
LibreChat: Dokumentierte Funktion:Docker Compose
Empfohlener Einstieg mit Datenbank- und Suchdiensten. Einrichtung und Betrieb liegen beim eigenen Team.
Quelle

Modellwahl

schorn.ai: Dokumentierte Funktion:Lokal & extern
Modelle zentral verwalten und pro Agent oder Agentenrolle passend zur Aufgabe auswählen.
Quelle
Open WebUI: Dokumentierte Funktion:Ollama & APIs
Lokale Modelle über Ollama und externe Modelle über OpenAI-kompatible APIs anbinden.
Quelle
LibreChat: Dokumentierte Funktion:Mehrere Anbieter
Anbieter wie OpenAI und Anthropic sowie eigene Endpunkte, etwa für Ollama, konfigurieren.
Quelle

Dokumentenwissen

schorn.ai: Dokumentierte Funktion:Gemeinsame Ablagen
Dateien in Ordnern organisieren, durchsuchen und gezielt als Wissensquelle mit Agenten verbinden.
Quelle
Open WebUI: Dokumentierte Funktion:Wissenssammlungen & RAG
Dokumente als Kontext nutzen; mit Wissenssammlungen, hybrider Suche und Quellenbezügen arbeiten.
Quelle
LibreChat: Dokumentierte Funktion:File Search & RAG
Dateisuche für Agenten über einen separaten RAG-Dienst. Dateien lassen sich auch als Text einbinden.
Quelle

Agenten

schorn.ai: Dokumentierte Funktion:Rollen pro Aufgabe
Ein Agent kann mehrere Rollen mit eigenen Prompts, Modellen und Werkzeugen passend zur Anfrage auswählen.
Quelle
Open WebUI: Dokumentierte Funktion:Modelle konfigurieren
Modelle mit eigenen Anweisungen, Wissen und Werkzeugen für bestimmte Aufgaben ausstatten.
Quelle
LibreChat: Dokumentierte Funktion:Eigene Agenten
Agenten mit Anweisungen, Dateien und Werkzeugen zusammenstellen; Codeausführung und API-Aktionen anbinden.
Quelle

Externe Werkzeuge

schorn.ai: Dokumentierte Funktion:MCP je Agentenrolle
Externe Werkzeuge über eine MCP-URL und bei Bedarf HTTP-Header gezielt einer Rolle zuordnen.
Quelle
Open WebUI: Dokumentierte Funktion:MCP & OpenAPI
MCP nativ über Streamable HTTP. Weitere MCP-Transporte lassen sich über den mcpo-Proxy anbinden.
Quelle
LibreChat: Dokumentierte Funktion:MCP
MCP-Server unter anderem über stdio, SSE und Streamable HTTP konfigurieren.
Quelle

Teams & Anmeldung

schorn.ai: Dokumentierte Funktion:SAML & Arbeitsplätze
SSO über SAML 2.0. Gruppen werden Benutzer-, Bearbeiter- oder Administratorrollen je Arbeitsplatz zugeordnet.
Quelle
Open WebUI: Dokumentierte Funktion:SSO, Gruppen & Rechte
Unter anderem OIDC und LDAP; Rollen, Gruppen und Berechtigungen für einzelne Ressourcen.
Quelle
LibreChat: Dokumentierte Funktion:SSO & Zugriffskontrolle
Unter anderem OIDC, SAML und LDAP. Zugriffe auf Agenten, Prompts und MCP-Server sind konfigurierbar.
Quelle

Sprache & Transkription

schorn.ai: Dokumentierte Funktion:Eigene Transkriptoren
Audio und Video hochladen oder im Browser aufnehmen. Transkripte prüfen, bearbeiten und als SRT exportieren.
Quelle
Open WebUI: Dokumentierte Funktion:Sprache im Chat
Spracheingabe und Sprachausgabe über die konfigurierten Sprachdienste.
Quelle
LibreChat: Dokumentierte Funktion:Diktieren & Audiodateien
Im Chat diktieren und Audiodateien bei eingerichtetem Speech-to-Text-Dienst transkribieren.
Quelle

Die Auswahl fokussiert Büroabläufe und ist keine vollständige Funktionsliste. Ein Strich bedeutet, dass der konkrete Ablauf in den geprüften Quellen nicht belegt ist; Erweiterungen oder andere Umsetzungen sind möglich. Hakerl beziehen sich auf dokumentierte Funktionen, nicht auf einen Leistungstest. Version, Einrichtung und angebundene Dienste beeinflussen die Verfügbarkeit. LibreChat dokumentiert auch „Latest (dev)“.

Vor der Entscheidung

Was neben den Funktionen zählt.

Testen Sie Ihre typischen Aufgaben mit denselben Modellen und Unterlagen. So erkennen Sie, welche Oberfläche und welcher Ablauf Ihrem Team helfen.

Bleiben die Daten beim eigenen Betrieb lokal?

Das hängt von den angebundenen Diensten ab. Lokale Modelle können Inhalte lokal verarbeiten; externe Modell-APIs, Websuche und MCP-Dienste können Daten an andere Systeme übertragen. Prüfen Sie deshalb bei jeder Plattform die gesamte Verarbeitungskette.

Welche Kosten sollte ich einplanen?

Berücksichtigen Sie Hardware oder Hosting, Modellnutzung, Einrichtung, Updates und Datensicherung. Dazu kommen je nach Angebot Support oder kommerzielle Leistungen. Bei schorn.ai ist die Box eine zusätzliche Kaufoption; die aktuellen Varianten finden Sie im Box-Vergleich.

Sind die Lizenzbedingungen gleich?

Nein. Open WebUI verwendet seit v0.6.6 eine eigene Lizenz mit Branding-Vorgaben und Ausnahmen. LibreChat steht unter der MIT-Lizenz. Informationen zum schorn.ai-Quellcode finden Sie auf unserer Open-Source-Seite. Prüfen Sie vor Anpassung oder Weitergabe die Bedingungen der jeweiligen Version.

Wie passt schorn.ai in Ihr Büro?

Sehen Sie sich Agenten, Dokumentenablagen und Transkription in einer persönlichen Demo an. Gemeinsam besprechen wir Ihre Aufgaben und die passende Betriebsvariante.

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Die drei Ansätze auf einen Blick