Fünf Abschaltungen in drei Wochen. Bei uns ist nichts ausgefallen.

Zwischen 5. und 26. August haben Anthropic, OpenAI und Google an fünf Terminen acht KI-Modelle und Schnittstellen abgeschaltet. Bei OptimusFlow Consulting ist kein einziger Workflow ausgefallen, weder bei uns noch bei Kunden.

Das Unbequeme daran: Nichts ist ausgefallen, weil jemand im August Arbeitstage damit verbracht hat. Und genau diese Arbeitstage stehen in keinem Angebot, das dir einen „fertigen KI-Workflow" verspricht.

Die Liste

Alle fünf Termine waren Wochen bis Monate vorher angekündigt. Keiner war eine Überraschung, jeder trifft trotzdem jeden, der nicht mitliest.

Am 5. August hat Anthropic Claude Opus 4.1 abgeschaltet. Am 10. August hat OpenAI die beiden Aliasse gpt-5.2-chat-latest und gpt-5.3-chat-latest beendet. Am 17. August hat Google drei stabile Imagen-4-Endpunkte vom Netz genommen. Alle Produktbild- und Social-Workflows, die diese Endpunkte nutzten, laufen seither ins Leere. Am 23. August ist Claude 3 Haiku auf Googles Vertex AI ausgelaufen. Und am 26. August hat OpenAI die komplette Assistants API abgeschaltet, mit Threads, Runs und allem, was darauf gebaut war. Ein Werkzeug, das die alten Gesprächsverläufe automatisch mitnimmt, gab es nicht.

Der nächste Termin steht schon: Am 30. November enden bei OpenAI die wiederverwendbaren Prompt-Objekte, die Evals-Plattform und der Agent Builder.

Für dich heißt das: Jeder KI-Workflow in deinem Betrieb hat ein Ablaufdatum. Es steht in der Doku des Anbieters, nicht in deinem Kalender.

Was ein Modellwechsel wirklich kostet

Die Modell-ID auszutauschen dauert eine Minute. Das ist nicht die Arbeit.

Die Arbeit beginnt danach. Ein neues Modell liest dieselbe Anweisung anders. Es hält sich an ein Format, das das alte ignoriert hat, oder umgekehrt. Es fasst kürzer zusammen, fragt nach, wo das alte geraten hat. Manchmal ist es schlicht ein Fehler: Anthropics Modelle ab Opus 4.7 lehnen den Parameter temperature mit HTTP 400 ab, den jede ältere Integration mitschickt. Wer Imagen durch Gemini ersetzt, bekommt ein anderes Antwortformat und ein Bild pro Aufruf statt vier.

In einem echten Workflow hängt selten nur ein Modell. Bei uns sitzen in einer Strecke oft drei: eines sortiert, eines schreibt, eines prüft. Wechselt das mittlere, muss das dritte weiter verstehen, was jetzt bei ihm ankommt. Das testet niemand mit einem einzelnen Prompt im Chatfenster.

Für dich heißt das: Ein Modellwechsel ist ein kleines Testprojekt, kein Klick in den Einstellungen. Wer ihn als Klick einplant, merkt den Unterschied erst im Posteingang der Kunden.

Konkret aus unserem August: Bei einem einfachen Workflow sind das ein paar Stunden. Bei einem komplexen ist es ein ganzer Arbeitstag, an dem jemand Testfälle durchspielt, Anweisungen nachschärft und die Übergaben zwischen den Modellen prüft. Wir machen das zuerst in unserer eigenen Testumgebung und rühren den Kunden-Workflow erst an, wenn dort alles durchläuft. Deshalb war bei uns nichts kaputt. Nicht weil die Anbieter rücksichtsvoll waren.

Der Nachteil, den wir vor dem Vertrag sagen

Ein KI-Workflow ist nach dem Go-live nicht fertig. Er braucht jemanden, der die Abschalttermine liest, die Wechsel testet und die Anweisungen nachzieht. Das kostet jeden Monat Geld, auch in Monaten, in denen nichts passiert.

Das ist ein echter Nachteil gegenüber einem Makro in Excel, das seit 2014 unverändert läuft. Wer diese laufende Betreuung nicht will, hat zwei ehrliche Optionen: den Workflow so einfach bauen, dass ein Mitarbeiter ihn selbst nachziehen kann, oder ihn nicht bauen.

Bei OptimusFlow Consulting ist eine Nachbetreuung von mindestens sechs Monaten deshalb bei jedem Projekt Pflicht. Danach gibt es zwei Wege, und der Unterschied ist größer, als er klingt. Wartung heißt: Der Workflow läuft weiter wie am ersten Tag. Wir wechseln das Modell, sobald der Anbieter die Abschaltung ankündigt, und testen den Wechsel in Ruhe, Wochen vor dem Termin. Weiterentwicklung heißt: Ein neues Modell bringt meist neue Fähigkeiten mit, längeren Kontext, besseres Lesen von Tabellen, verlässlichere Werkzeugaufrufe. Dann lässt sich der Prozess oft um einen Schritt verschlanken, der beim Bau noch nötig war.

Was wir nicht tun: bei jedem neuen Modell wechseln. Die Anbieter bringen alle paar Wochen ein besseres heraus, und der Fortschritt liegt meist in Bereichen, die ein Workflow zur Rechnungsprüfung nie braucht. Ein Modell, das seinen Job seit einem Jahr richtig macht, darf ihn weiter machen, bis der Anbieter es abschaltet. Das spart die Testtage und meist auch Geld, denn ältere Modelle sind selten die teureren.

Genauso wenig lassen wir Modelle über einen „latest"-Alias laufen, damit sie sich von selbst aktualisieren. Das erspart den Wechsel nicht, es verlegt ihn nur auf einen Tag, an dem niemand hinschaut.

Für dich heißt das: Wechsle nicht, weil ein Anbieter etwas Neues ankündigt. Wechsle, sobald er die Abschaltung deines Modells ankündigt, oder wenn ein neues eine Fähigkeit bringt, die deinen Prozess kürzer macht.

Wenn bei dir ein KI-Workflow läuft und du nicht sicher bist, welches Modell drinsteckt und wann es ausläuft: Jetzt unverbindliches Erstgespräch anfragen! Eine halbe Stunde reicht, um das Inventar aufzustellen.

Das Inventar, das den Wechsel von einem Tag auf Stunden bringt

Sechs Zeilen pro Workflow, einmal angelegt, bei jedem Wechsel abgehakt:

Trag die sechs Zeilen heute für deinen wichtigsten Workflow ein, den mit Kundenkontakt. Wenn du bei der ersten Zeile nachsehen musst, welche Modell-ID drinsteht, weißt du, warum der Rest so kurz wie möglich bleiben soll. Das Inventar anzulegen dauert kürzer als ein einziger ungeplanter Wechsel.

Der Punkt

Fünf Abschaltungen in drei Wochen sind kein Ausreißer, das ist der Takt, in dem die Anbieter jetzt aufräumen. Ein KI-Workflow ohne Betreuung ist deshalb kein Sparmodell, er verschiebt nur die Rechnung auf den Tag, an dem er stehen bleibt.

Wie viele KI-Workflows laufen bei dir gerade? Antworte auf diese Mail mit der Zahl. Wenn du erst nachzählen musst, ist das schon der erste Befund.

Bis nächste Woche Till

Redaktionsnotizen

• Anthropic, Model Deprecations: claude-opus-4-1-20250805 retired 05.08.2026; temperature/top_p/top_k ab Opus 4.7 → HTTP 400 — Doku
• OpenAI, Deprecations: gpt-5.2-chat-latest + gpt-5.3-chat-latest shutdown 10.08.2026 (angekündigt 08.05.); Assistants API shutdown 26.08.2026; /v1/prompts, Evals, Agent Builder 30.11.2026 — Doku, Migration Guide; kein automatischer Thread-Transfer: Airtable-Research 13.08./25.08.2026 (Toni-Factcheck)
• Google, Gemini API Deprecations: imagen-4.0-generate-001, -ultra-, -fast- shutdown 17.08.2026, Ersatz gemini-3.1-flash-image — Doku; Ein-Bild-pro-Aufruf und Formatwechsel: Firebase Migration
• Google Vertex AI Release Notes (Eintrag 23.02.2026): „Claude 3 Haiku is deprecated as of February 23, 2026 and will be shut down on August 23, 2026" — Release Notes
• Eigene Zahlen (Aufwand Stunden bis ein Arbeitstag, drei Modelle pro Strecke, sechs Monate Nachbetreuung, Testumgebung-vor-Kunde): OptimusFlow-Praxis, Till 27.08.2026
• Grader-Override F12 (Agentur-Wir): „Wir"-Stimme ist Hausstil (voice.md-Signaturphrasen „Wir bauen keine Spielereien"), OptimusFlow arbeitet als Team; nicht auf „Ich" umstellen.
• Terrain-Check: kein Preis-Vergleich, keine Agenten-Fehlerraten, kein Release als Kern (PUBLISHED.md 2026-08-20)

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