Kurz gesagt. Wähle Open WebUI für ein schnelles, auf Ollama ausgerichtetes Setup, LibreChat für Teams und mehrere Anbieter und AnythingLLM für Dokumentenchats oder eine Desktop-App. Alle drei sind Open-Source-Oberflächen für selbst gehostete KI-Chats. Open WebUI läuft in einem Container, LibreChat braucht einen Docker-Stack mit sechs Diensten und AnythingLLM bereits vor dem Laden eines Modells 2 GB RAM.
Der Vergleich LibreChat vs. Open WebUI ist für viele der Ausgangspunkt, und AnythingLLM taucht als dritte Option regelmäßig daneben auf. Die Schwerpunkte unterscheiden sich: Open WebUI richtet sich eher an Ollama und lokale Modelle, LibreChat an viele Anbieter und gemeinsam arbeitende Teams. Bei AnythingLLM stehen deine eigenen Dokumente im Mittelpunkt. Dieser Vergleich behandelt Funktionen, RAG, Benutzer, Docker-Ressourcen und die jeweiligen Stärken der drei Projekte.
LibreChat vs. Open WebUI vs. AnythingLLM auf einen Blick
Bei AnythingLLM vs. Open WebUI geht es hauptsächlich um Dokumente oder Modelle. Open WebUI vs. LibreChat stellt eine einfache Local-first-Lösung einer breiteren Anbieterauswahl gegenüber. Die Tabelle zeigt, wie die Projekte bei den Kriterien abschneiden, die für die meisten Self-Hosting-Entscheidungen zählen.
| Kriterium | Open WebUI | LibreChat | AnythingLLM |
|---|---|---|---|
| Am besten geeignet für | Auf Ollama ausgerichtete Setups und lokale Modelle | Teams mit vielen Anbietern | Dokumentenchats und eine Desktop-Option |
| Backends | Ollama, OpenAI-kompatible APIs, Anthropic | Jede OpenAI-kompatible API sowie Ollama, Groq, DeepSeek und weitere | Ollama, OpenAI, Anthropic, Google, Azure, Bedrock |
| RAG und Dokumentenchats | Hybride Suche (BM25 plus Vektoren) mit Reranking | Dateisuche mit optionaler RAG-API | Workspaces mit jeweils eigenen Dokumenten |
| Mehrbenutzerbetrieb und Authentifizierung | Rollen, Gruppen, OIDC, LDAP, SCIM 2.0 | Mehrbenutzerbetrieb mit OIDC, SAML, LDAP und Social Logins | Nur Docker-Edition, mit rollenbasierten Berechtigungen |
| Agenten und Tools | Python-Tools, MCP, OpenAPI-Server | Agenten, MCP, Code-Interpreter | @agent-Builder, Agent-Flows, MCP |
| Installationsaufwand | Ein Container | Docker-Stack mit sechs Diensten | Ein Docker-Container oder eine Desktop-App mit Ein-Klick-Installation |
| Ressourcenbedarf | Ein Container, SQLite oder PostgreSQL | MongoDB, Meilisearch, PostgreSQL mit pgvector | 2 GB RAM, 2 Kerne, 5 GB Speicherplatz vor dem Laden eines Modells |
| Lizenz | Open WebUI License (Branding muss erhalten bleiben) | MIT | MIT |
Was ist Open WebUI?
Open WebUI ist eine selbst gehostete, anbieterunabhängige Chatoberfläche für Ollama und jede OpenAI-kompatible API. Das Frontend ist bei selbst gehosteten KI-Setups mit lokalen Modellen weitverbreitet und erlaubt dir, das Modell mitten in einer Unterhaltung zu wechseln.
Seine Stärken liegen bei Retrieval und Zugriffskontrolle. Die RAG-Pipeline kombiniert die BM25-Stichwortsuche mit Vektorsuche und Cross-Encoder-Reranking; ChromaDB und PGVector sind die offiziell gepflegten Vektorspeicher. Die Benutzerverwaltung umfasst Rollen, Gruppen und Zugriffsrechte pro Modell. Für die Identitätsverwaltung stehen OIDC, LDAP und SCIM 2.0 bereit.
Der Großteil des Codes steht unter der Open WebUI License. Sie schreibt vor, dass das Open WebUI-Branding erhalten bleibt. Eine vollständige Installationsanleitung findest du in unserem Guide zum Self-Hosting von Open WebUI mit Ollama.
Was ist LibreChat?
LibreChat ist eine Webanwendung für selbst gehostete KI, die viele Anbieter hinter einer Chatoberfläche bündelt. Benutzerdefinierte Endpoints verbinden jede OpenAI-kompatible API, darunter Ollama und Groq. Presets speichern deine Unterhaltungseinstellungen und laden sie später erneut, damit du Parameter nicht jedes Mal neu eingeben musst.
Die Teamfunktionen stammen aus dem zugehörigen Stack. LibreChat speichert Daten in MongoDB und nutzt Meilisearch für die Unterhaltungssuche, während eine optionale RAG-API auf PostgreSQL mit pgvector läuft. Darauf bauen Agenten, MCP-Server und ein Code-Interpreter auf. Dafür ist der Stack größer: Die standardmäßige docker-compose.yml definiert sechs Dienste.
Was ist AnythingLLM?
AnythingLLM ist eine MIT-lizenzierte Anwendung von Mintplex Labs für selbst gehostete KI. Sie organisiert alles in Workspaces, die jeweils eigene Dokumente und Unterhaltungen enthalten. Die Anwendung ist in zwei Editionen erhältlich.
Die Desktop-Edition lässt sich mit einem Klick unter macOS, Windows oder Linux installieren. Sie ist für einen einzelnen Benutzer gedacht, bietet keine Browseroberfläche und sollte laut Dokumentation nicht öffentlich über das Internet erreichbar sein.
Die Docker-Edition hostest du auf einem Server. Sie ergänzt eine Browseroberfläche, Mehrbenutzerrollen, einbettbare Chat-Widgets und White-Labeling. LanceDB dient standardmäßig als Vektordatenbank. Wenn du im Chat @agent eingibst, öffnet sich der Agent-Builder.
Funktionen von LibreChat vs. Open WebUI: Modelle, RAG, Benutzer und Agenten
Beim Funktionsvergleich von Open WebUI vs. LibreChat decken beide die Grundlagen ab, setzen in der Tiefe aber andere Schwerpunkte. Open WebUI dokumentiert mehr Retrieval-Optionen, während LibreChat Anbieter-Endpoints, Presets und Agenten in den Mittelpunkt stellt.
Ollama, vLLM und OpenAI-kompatible APIs verbinden
Open WebUI verbindet sich direkt mit Ollama sowie mit jeder OpenAI-kompatiblen API und deckt damit auch vLLM-Server ab. Ein praktisches Beispiel: Läuft Ollama auf einem anderen Server, setzt du im Container OLLAMA_BASE_URL. LibreChat erreicht dieselben Backends über benutzerdefinierte Endpoints in seinen Konfigurationsdateien. AnythingLLM wählt Anbieter pro Workspace aus.
Dokumentenupload und RAG
Open WebUI bietet die meisten Retrieval-Optionen: hybride Suche, mehrere Extraktions-Engines und verschiedene Vektorspeicher. LibreChat leitet Uploads über seine RAG-API und pgvector. AnythingLLM behandelt Dokumente als Kern des Modells und bietet konfigurierbares Chunking sowie eine Auswahl des Embedding-Modells.
Benutzerverwaltung und SSO
LibreChat und Open WebUI dokumentieren beide OIDC und LDAP. Open WebUI ergänzt SCIM 2.0-Provisioning und optionale MFA, LibreChat bietet zusätzlich SAML, Social Logins und Passkeys. AnythingLLM unterstützt mehrere Benutzer nur in der Docker-Edition. Wenn SSO eine feste Anforderung ist, teste deinen Identitätsanbieter mit jedem Projekt, bevor du dich festlegst.
Agenten und Tools
LibreChat-Agenten bündeln Anweisungen, Dateien und Tools in wiederverwendbaren Assistenten. Open WebUI stellt Python-Tools und OpenAPI-Toolserver bereit. AnythingLLM enthält integrierte Skills und Agent-Flows. Alle drei unterstützen MCP.
Docker-Setup und Ressourcenanforderungen
Open WebUI braucht einen Container, AnythingLLM ebenfalls einen Container und mindestens 2 GB RAM. LibreChat benötigt sechs Dienste. Diese Angaben berücksichtigen das Modell nicht, das zusätzlichen Arbeitsspeicher belegt.
| Stack | Container | Datenbanken | Angegebenes Minimum (ohne Modelle) | Passendes Contabo Produkt |
|---|---|---|---|---|
| Open WebUI | Einer (main-Image, Port 3000 zu 8080) | SQLite oder PostgreSQL | Keine Angabe in der README | Core VPS der Einstiegsklasse mit entferntem API-Backend |
| LibreChat | Sechs (api, admin-panel, mongodb, meilisearch, vectordb, rag_api) | MongoDB, PostgreSQL mit pgvector | Keine Angabe auf der Quick-Start-Seite | Core VPS der Einstiegsklasse, für mehr Reserven ein größeres Modell |
| AnythingLLM | Einer (Docker-Edition) | Standardmäßig LanceDB | 2 GB RAM, 2 Kerne mit AVX2, 5 GB Speicherplatz | Core VPS der Einstiegsklasse mit entferntem API-Backend |
Für das LibreChat-Docker-Setup kopierst du .env.example nach .env und führst anschließend docker compose up aus. Die Oberfläche ist danach über Port 3080 erreichbar. Die standardmäßige Compose-Datei betreibt MongoDB ohne Authentifizierung im internen Docker-Netzwerk, veröffentliche den Port daher nie. Bei Open WebUI ergänzt der Image-Tag cuda GPU-Beschleunigung, während der Tag ollama Ollama im selben Container mitliefert.
Für die AnythingLLM-Docker-Edition gilt eine feste Voraussetzung: LanceDB braucht eine CPU mit AVX2, sonst wird der Container beim Start beendet. Führe vor dem Deployment grep -c avx2 /proc/cpuinfo aus. Liefert der Befehl 0 zurück, musst du die Vektordatenbank in .env wechseln. Falls Docker noch nicht auf deinem Server installiert ist, folge zuerst unserem Guide zur Installation von Docker unter Ubuntu.
Alternativen zu Open WebUI: Wann eine andere Lösung passt
LibreChat und AnythingLLM sind für die meisten Self-Hoster die stärksten Alternativen zu Open WebUI. Einige kleinere Projekte eignen sich für enger umrissene Aufgaben. Jedes davon ist eine selbst gehostete ChatGPT-Alternative.
- LibreChat: Wähle es, wenn viele Anbieter und gemeinsam arbeitende Teams wichtiger sind als der Komfort der Ollama-Integration.
- AnythingLLM: Wähle es, wenn Dokumente im Mittelpunkt stehen oder du eine Desktop-App möchtest.
- Libre WebUI: Ein Local-first-KI-Workspace unter der Apache-2.0-Lizenz. Trotz des ähnlichen Namens handelt es sich um ein anderes Projekt als LibreChat.
- LobeChat: Ein Open-Source-Framework für KI-Chats mit Unterstützung mehrerer Anbieter und einer Wissensdatenbank, gedacht für Benutzer, die ein Plugin-basiertes Ökosystem suchen.
Welche Lösung solltest du wählen: LibreChat, Open WebUI oder AnythingLLM?
Wähle Open WebUI für auf Ollama ausgerichtete Setups und LibreChat für Teams mit mehreren Anbietern. AnythingLLM passt, wenn Dokumente den Anwendungsfall bestimmen. Bei LibreChat vs. Open WebUI geben meist Teamgröße und Anbietermix den Ausschlag, bei AnythingLLM vs. Open WebUI sind es die Dokumente. Ordne deine Situation einem Szenario zu:
- Einzelner Benutzer mit Ollama: Open WebUI, weil ein Container und die Variable
OLLAMA_BASE_URLgenügen. - Team mit vielen Anbietern: LibreChat, weil Presets, Agenten und Anbieter-Endpoints an einem Ort liegen. In diesem Szenario gewinnt LibreChat den Vergleich Open WebUI vs. LibreChat.
- Fragen und Antworten zu Dokumenten: AnythingLLM, weil Workspaces die Dateien jedes Projekts getrennt halten.
- Minimale Ressourcen: Open WebUI oder AnythingLLM Docker, da beide nur einen Container benötigen.
- SSO-Anforderungen: Open WebUI, wenn du SCIM 2.0-Provisioning brauchst, LibreChat bei Bedarf an SAML.
Urteil zu Open WebUI
Die beste Local-first-Oberfläche, mit SCIM 2.0-Provisioning und den meisten Retrieval-Optionen. Sie passt besonders zu einzelnen Benutzern und allen, die Ollama betreiben. Wenn du das Branding entfernen möchtest, ist sie ungeeignet, denn die Lizenz verbietet das.
Urteil zu LibreChat
Die beste Wahl für ein Team, das mehrere Anbieter sowie Presets und Agenten nutzen möchte. LibreChat passt zu gemeinsam genutzten Deployments mit mehreren Modellanbietern. Für einen kleinen VPS ohne freien Arbeitsspeicher eignet es sich weniger, weil sechs Dienste laufen.
Urteil zu AnythingLLM
Die beste Option mit Dokumentenfokus und die einzige der drei Lösungen mit einer Desktop-Edition zur Ein-Klick-Installation. Sie passt zu Fragen und Antworten über Dokumente sowie zur Desktop-Nutzung durch eine einzelne Person. Für Teams mit SSO-Anforderungen eignet sie sich weniger. Teste die Anbindung vor deiner Festlegung.
Warum du deine KI-Chatoberfläche bei Contabo selbst hosten solltest
Ein Core VPS betreibt jede der drei Oberflächen für selbst gehostete KI, wenn die Modelle über eine entfernte API angebunden sind. Ein GPU VPS passt, wenn die Modelle auf demselben Host laufen. Beim Core VPS steht der Preis im Vordergrund, während der Performance VPS für KI-Workloads ausgelegt ist und schnellen NVMe-Speicher bietet. Das passt, wenn sich eine Vektordatenbank und hochgeladene Dokumente den Speicher teilen. Core VPS 6 bietet 6 vCPUs, 12 GB RAM und 100 GB NVMe-Speicher. Damit bleibt Platz für den vollständigen LibreChat-Stack.
Core VPS 4 bietet 4 vCPUs, 8 GB RAM und 100 GB NVMe-Speicher, genug für Open WebUI oder AnythingLLM als Frontend. Core VPS 8 bietet 8 vCPUs und 24 GB RAM. Darauf lassen sich kleine quantisierte Modelle über die CPU betreiben, wenn du langsame Antworten akzeptierst. Für interaktive Geschwindigkeit brauchst du einen GPU VPS, also einen virtuellen Server mit dedizierter NVIDIA-GPU.
Die Software ist kostenlos, daher fallen nur die festen monatlichen Serverkosten an. Die aktuellen Preise in USD und EUR findest du auf den Contabo Produktseiten.
FAQ: LibreChat, Open WebUI und AnythingLLM
Ist LibreChat oder Open WebUI besser für ein Team?
Beide eignen sich für Teams. Bei LibreChat vs. Open WebUI hängt die Wahl von deinen Anforderungen an die Identitätsverwaltung ab. Open WebUI ergänzt SCIM 2.0-Provisioning und Gruppen. LibreChat bietet SAML, Social Logins und Presets und passt zu Teams, die Agenten und viele Anbieter-Endpoints an einem Ort brauchen. Dafür läuft ein Docker-Stack mit sechs Diensten und MongoDB. Lege zuerst die Anforderungen an die Identitätsverwaltung fest.
Kann AnythingLLM Open WebUI ersetzen?
Ja, bei dokumentenbasierten Anwendungen. Im Vergleich AnythingLLM vs. Open WebUI unterstützt AnythingLLM Ollama, OpenAI, Anthropic und weitere Anbieter, Agenten mit MCP sowie Workspaces mit jeweils eigenen Dokumenten. Die Docker-Edition ergänzt Mehrbenutzerrollen. Open WebUI führt SCIM 2.0 und LDAP als unterstützte Funktionen auf. Prüfe daher, ob AnythingLLM mit deinem Identitätsanbieter funktioniert, bevor du ein ganzes Team umstellst.
Was funktioniert besser mit Ollama: Open WebUI oder LibreChat?
Open WebUI ist direkter auf Ollama zugeschnitten. Es basiert auf Ollama und OpenAI-kompatiblen APIs; die Umgebungsvariable OLLAMA_BASE_URL verweist auf einen Ollama-Server. Der Image-Tag ollama bündelt Ollama sogar im selben Container. Im Vergleich Open WebUI vs. LibreChat funktioniert LibreChat ebenfalls mit Ollama, du konfigurierst es dort aber als benutzerdefinierten Endpoint.
Brauche ich eine GPU, um eine KI-Chatoberfläche selbst zu hosten?
Nein. Die Chatoberfläche für selbst gehostete KI läuft auf einer CPU mit wenig Arbeitsspeicher: AnythingLLM nennt 2 GB RAM und 5 GB Speicherplatz ohne Modelle. Eine GPU ist nur relevant, wenn die Modelle auf demselben Server laufen. Ruft die Oberfläche eine entfernte API auf, genügt ein kleiner VPS. Für lokale Modelle mit interaktiver Geschwindigkeit brauchst du einen GPU VPS.
Welche ist die beste Alternative zu Open WebUI?
LibreChat ist die beste Alternative zu Open WebUI, wenn du viele Anbieter und Teamfunktionen brauchst. AnythingLLM passt am besten, wenn Dokumente dein Hauptanwendungsfall sind. Libre WebUI ist ein separates Apache-2.0-Projekt, das leicht mit LibreChat verwechselt wird. Wähle nach deiner Aufgabe: viele Anbieter, Dokumentenchats oder ein Local-first-Workspace.
