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App-Entwicklung in Zahlen: Dauer, Kosten und Änderungen im Vergleich (2026)

Für eine individuelle Web-App nennen Agenturen und Freelancer am häufigsten 8–16 Wochen und 20.000–50.000 US$. Auf Chattee hatte die Hälfte der Projekte, die eine laufende App erreichten, diese spätestens 15 Min. nach dem ersten Prompt. Hier steht, woher beide Zahlen kommen – und was sie nicht sagen.

Datenstand:

Chattee in Zahlen

Median 15 Min. vom ersten Prompt bis zur laufenden App auf Chattee, ggü. 8–16 Wochen für eine individuelle Web-App von einer Agentur (GoodFirms 2026) Eine Änderung dauert im Median 3,1 Min., mindestens 90 % weniger als die typische Spanne von einem Tag bis zu einer Woche vom Commit bis zur Produktion (DORA 2025) Mindestens 80 % günstiger als eine individuelle Web-App für 20.000–50.000 US$ (GoodFirms 2026), inklusive 3 Monaten Chattee Pro und bis zu 37 Stunden deiner eigenen Zeit Abgerundet, Stand: 

Wie lange dauert die App-Entwicklung?

Mit Agentur oder Freelancer. In der GoodFirms-Umfrage 2026 unter 300+ Webagenturen und Freelancern ist die häufigste Laufzeit für eine individuelle Webanwendung 8–16 Wochen (35,5 % der Antworten), für eine einfache Website oder ein MVP 2–4 Wochen (71 %).1 Auswertungen abgeschlossener Projekte bestätigen die Größenordnung: In der ISBSG-Datenbank dauerte das mittlere kleine Projekt 3 Monate vom Start bis zum Abschluss,2 und die auf Clutch bewerteten Webprojekte liefen typischerweise 9 Monate.3 Woraus sich Laufzeit und Preis eines Agenturprojekts zusammensetzen, beschreibt unser Ratgeber App erstellen lassen.

Warum so lange, wenn der Code selbst gar nicht so viel Arbeit ist? EntwicklerInnen verbringen nur etwa 11–15 % ihrer Arbeitszeit mit dem Schreiben von Code – in einer großen Studie bei Microsoft rund 84 Minuten am Tag – und den Rest mit Meetings, Abstimmung, Reviews, Einrichtung und Warten.45 Bain schätzt, dass das Schreiben von Code 25–35 % der Zeit von der Idee bis zum Produktstart ausmacht.6 Die Kalenderzeit vergeht rund um den Code, nicht in ihm.

Mit Chattee. Wir haben jedes Projekt gemessen, das zwischen dem 16. April 2026 und dem 17. September 2026 auf Chattee gestartet wurde: die Zeit vom ersten Prompt bis zum ersten funktionierenden Build – dem ersten abgeschlossenen Lauf der KI, der Anwendungscode geschrieben hat, deployt und im Browser erreichbar. Gemessen wird Kalenderzeit: Den Plan lesen und freigeben, Rückfragen der KI beantworten und Pausen zählen mit. Bei den Projekten, die einen erreichten, lag der Median bei 15 Min. (neun von zehn innerhalb von 34 Min.); 94 % von ihnen hatten innerhalb einer Stunde eine laufende App, 98 % innerhalb eines Tages. Die reine Arbeitszeit der KI, ohne Wartezeiten, lag im Median bei 12 Min..

Unser interner Benchmark zeigt in dieselbe Richtung. In 18 vollständigen Neuentwicklungen seit dem 11. September 2026, mit der damaligen Konfiguration des Produktivsystems – Apps mit Frontend, Backend und Datenbank – dauerte der mittlere Build 26 Min., zwischen 16 Min. und 41 Min.. Seine Prompts sind genau spezifiziert und Rückfragen werden sofort beantwortet; er misst also die Maschine, nicht den Kalender eines Menschen.

Die Rechnung. 8 Wochen sind 80.640 Minuten. Geteilt durch den Median von 15 Min. ist das 5.412× schneller. Auf der Startseite steht 10×: Wir vergleichen mit dem schnellen Ende der Agenturspanne und runden auf eine Stufe einer festen Leiter ab (siehe So rechnen wir).

Wie schnell lässt sich eine laufende App ändern?

In einem Entwicklungsteam. Das Forschungsprogramm DORA fragt jedes Jahr Tausende Teams, wie lange eine Änderung vom Commit bis zum Betrieb in Produktion braucht. 2025 lauteten die Antworten:7

Durchlaufzeit einer Änderung Anteil der Antworten
Weniger als eine Stunde 9,4 %
Eine Stunde bis ein Tag 15 %
Ein Tag bis eine Woche 31,9 %
Eine Woche bis ein Monat 28,3 %
Ein bis sechs Monate 13,2 %
Mehr als sechs Monate 2 %

Das mittlere Team liegt zwischen einem Tag und einer Woche, und 75,6 % der Teams brauchen einen Tag oder länger. Diese Uhr läuft erst, wenn die Änderung geschrieben ist: Beschreiben, Einplanen und Programmieren kommen noch dazu.

Auf Chattee. Eine Änderung ist eine Nachricht im Chat des Projekts; die KI ändert den Code, baut ihn und deployt ihn. Gemessen an jeder abgeschlossenen Änderung an einer bestehenden App seit dem 16. April 2026 dauerte sie im Median 3,1 Min. von der Nachricht bis zum fertigen Lauf (neun von zehn innerhalb von 10 Min.). Bei den 60 Änderungen an laufenden Apps in unserem Benchmark lag der Median bei 3,1 Min. inklusive Deployment und Prüfungen; davon arbeitete die KI selbst 0,9 Min..

Die Rechnung. Gemessen an einem Tag – dem schnellen Ende der Spanne, in der das mittlere Team liegt – spart ein Median von 3,1 Min. 99,7 % der Zeit. Auf der Startseite stehen 90 %, abgerundet auf die Leiter und gedeckelt bei dem Wert, den wir festgelegt haben, bevor wir die Daten gesehen haben.

Kosten im Vergleich: Agentur, Freelancer und Chattee

Mit Agentur oder Freelancer. Laut GoodFirms-Umfrage 2026 kostet eine individuelle Webanwendung am häufigsten 20.000–50.000 US$ (35,5 % der Antworten), eine einfache Website oder ein MVP 1.000–3.000 US$.1 In einer zweiten GoodFirms-Umfrage gaben 66 % der Softwarefirmen an, für kleine bis mittelgroße Projekte typischerweise 30.000–100.000 US$ zu berechnen.8 Die auf Clutch bewerteten Projekte kosteten im Schnitt 66.499 US$, die meisten davon blieben aber unter 10.000 US$.3

Die Tagessätze erklären die Spanne. Freiberufliche SoftwareentwicklerInnen in Deutschland, Österreich und der Schweiz verlangen im Median 90 €/Std.; die Hälfte von 2.337 Profilen verlangt 80–100 Euro pro Stunde.9 Über alle Fachrichtungen lag der Stundensatz von Freelancern 2026 im Schnitt bei 103 €/Std..10 IT-Freelancer auf Malt berechneten in den drei Monaten vor unserer Abfrage im Schnitt 690 € pro Tag,11 und IT-Dienstleister verlangen für EntwicklerInnen mit mehr als drei Jahren Erfahrung rund 805 € pro Tag.12 Unser kostenloser App-Kostenrechner setzt für einen Agenturtag 1.100 € an und für einen Freelancer-Tag 650 €. Wofür in einem Angebot bezahlt wird und welche Posten oft fehlen, zeigt unser Ratgeber zu den Kosten von Individualsoftware.

Auf Chattee. Der Pro-Plan kostet 49 € im Monat und enthält 250 Build-Credits (Lite: 19 € mit 100; Business: 99 € mit 600). Eine kleine Änderung braucht etwa 2–3 Credits, eine vollständige App mit Backend und Datenbank etwa 45–75. In unseren Daten brauchte der erste Build im Median 50 Credits, und 100 % der ersten Builds passten in einen Monat Pro.

Die Rechnung. Wir vergleichen mit dem unteren Ende des häufigsten Agenturpreises, 20.000 US$: 17.702 € zum Referenzkurs der Europäischen Zentralbank von 1,1298 US-Dollar je Euro am 1. Oktober 2026.13 Damit die Ersparnis mindestens 80 % beträgt, darf Chattee höchstens 20 % davon kosten, also 3.540 €. Wir rechnen 3 Monate Pro (147 €) – weit mehr, als ein mittlerer Build braucht. Bleiben 3.393 €: 37 Stunden deiner eigenen Zeit, bewertet mit dem Freelancer-Median von 90 €/Std.. Investierst du weniger eigene Zeit, ist die Ersparnis größer. Mit deinen eigenen Zahlen rechnet der ROI-Rechner.

Für eine einfache Website für 1.000–3.000 US$ ist die Ersparnis kleiner; die Startseite behauptet sie dafür nicht.

Unsere Daten

  • Registrierte NutzerInnen: 1.325 (die Startseite rundet auf 1.300+ ab). Konten mit bestätigter E-Mail-Adresse, die nicht gesperrt sind und seit dem Start von Chattee als App-Builder angelegt wurden – ohne die Konten unseres eigenen Teams und ohne Konten aus Aktionen auf Deal-Plattformen. Konten, die schon bestanden, als die E-Mail-Bestätigung Pflicht wurde, zählen als bestätigt; gelöschte Konten zählen nicht.
  • Länder: 112+ – die Länder, aus denen unsere NutzerInnen kommen. Als Land gilt das Rechnungsland oder das Land, das unser Server bei der Registrierung ermittelt hat. NutzerInnen, deren Land wir nicht kennen, zählen nicht mit, die echte Zahl kann also nur höher sein.
  • Projekte und Änderungen: Projekte, die zwischen dem 16. April 2026 und dem 17. September 2026 gestartet wurden, sodass jedes mindestens 14 Tage Zeit für den Build hatte. Unsere eigenen Projekte, Vorlagen und Kopien von Vorlagen zählen nicht, und messen lassen sich nur Projekte, die es noch gibt. 29 % dieser Projekte erreichten einen funktionierenden Build.

Was unabhängige Studien über KI und Entwicklungstempo sagen

Studie Design Ergebnis
Peng et al., 202314 Randomisierte Studie, eine Programmieraufgabe; AutorInnen von GitHub und Microsoft 55,8 % schneller mit GitHub Copilot
Paradis et al., 202415 Randomisierte Studie mit EntwicklerInnen bei Google, eine komplexe Aufgabe Etwa 21 % schneller, mit breitem Konfidenzintervall
Cui et al., 202616 Drei Feldexperimente, 4.867 EntwicklerInnen 26,08 % mehr abgeschlossene Aufgaben
METR, 202517 Randomisierte Studie, erfahrene EntwicklerInnen in ihren eigenen, ausgereiften Repositorys 19 % langsamer mit KI-Tools – erwartet hatten sie 24 % schneller
METR, 202618 Folgestudie mit mehr EntwicklerInnen 18 % weniger Zeit für Teilnehmende der ersten Studie, 4 % für neue; keines der Ergebnisse statistisch eindeutig
McKinsey, 202319 Interne Laborstudie Bei manchen Aufgaben bis zu doppelt so schnell, bei komplexen weniger als 10 % Zeitersparnis
DORA, 202420 Umfrage Mit jeweils 25 % mehr KI-Nutzung 1,5 % weniger Liefergeschwindigkeit und 7,2 % weniger Stabilität

Diese Studien messen KI, die EntwicklerInnen beim Schreiben von Code hilft. Chattee übernimmt den Build selbst – Plan, Code, Datenbank, Deployment und Prüfungen –, deshalb spart es Kalenderzeit, nicht Tippzeit. Darum sind die Gewinne bei neuen Apps der Art, die Chattee baut, am größten, und darum widersprechen Studien, die in großen, ausgereiften Codebasen wenig oder keine Beschleunigung finden, dem nicht. Bain sieht dasselbe Muster in Unternehmen: Teams, die nur Coding-Assistenten einführen, gewinnen 10–15 %, Teams, die den ganzen Prozess umstellen, 25–30 %.6 Und die oft zitierte Behauptung, Low-Code mache Entwicklung zehnmal schneller, geht auf einen Forrester-Bericht von 2015 zurück, der auf vier Kundenbeispielen beruht.21

Was diese Zahlen nicht sagen

  • Ein erster funktionierender Build ist kein fertiges Produkt. Es ist eine App, die du öffnen und benutzen kannst; sie zu prüfen, mit echten NutzerInnen zu testen und zu verfeinern, braucht weitere Änderungen und mehr Zeit.
  • Kalenderzeit wird gemessen, wie sie verging. Projekte, deren BesitzerInnen den Plan erst Tage später freigegeben haben, stecken im Median.
  • Gemessen werden nur Projekte, die es noch gibt. Gelöschte Projekte sind nicht in den Medianen.
  • Draft ist nicht Produktion. Ein Build wird in seine Draft-Umgebung deployt; die Veröffentlichung auf Live ist ein eigener Schritt, und ein menschliches Code-Review ist nicht enthalten – die Durchlaufzeit eines Entwicklungsteams enthält meist eines.
  • Die Agenturzahlen sind Selbstauskünfte. Agenturen nennen sie für ihre eigenen Projekte; verglichen wird mit einer individuellen Web-App, nicht mit einer einfachen Website.
  • Euro werden zum Kurs eines einzigen Tages umgerechnet.
  • Länderdaten gibt es nur für einen Teil unserer NutzerInnen.
  • Der interne Benchmark ist unser eigener, mit wenigen, genau spezifizierten Aufgaben.
  • Keine dieser Zahlen ist eine Aussage über Codequalität oder Sicherheit.
  • Die Zahlen gelten für neue Web-Apps der Art, die Chattee baut – Dashboards, Portale, interne Tools, Landingpages, Apps mit Konten und Datenbank –, nicht für große oder bestehende Codebasen.

So rechnen wir

Erst die Definitionen, dann die Daten: Was wir messen und was jede Aussage höchstens behaupten darf (10×, 90 %, 80 %), stand fest, bevor wir die Daten angesehen haben. Jede Zahl auf der Startseite ist die größte Stufe ihrer Leiter – 2×, 3×, 5×, 10×, 20×, 50× für Tempo, 50 %, 60 %, 70 %, 80 %, 90 %, 95 % für Ersparnis –, die der gemessene Wert erreicht und die feste Obergrenze zulässt; erreichen die Daten nur eine niedrigere Stufe, steht dort die niedrigere Stufe, und wir wechseln nie zu einer freundlicheren Kennzahl. Unsere eigenen Zeiten und Kosten runden wir auf, Vergleichswerte und Ergebnisse ab. Der Median ist der mittlere Wert (bei gerader Anzahl der Mittelwert der beiden mittleren Werte); neun von zehn Werten liegen beim 90. Perzentil oder darunter. Wir aktualisieren die Zahlen mindestens einmal im Jahr. Diese Ausgabe verwendet Daten bis zum 1. Oktober 2026.

Häufige Fragen

Wie lange dauert die Entwicklung einer App?

Mit einer Agentur dauert eine individuelle Web-App laut GoodFirms-Umfrage 2026 am häufigsten 8–16 Wochen, eine einfache Website oder ein MVP 2–4 Wochen. Auf Chattee hatte die Hälfte der Projekte, die eine laufende App erreichten, diese spätestens 15 Min. nach dem ersten Prompt, Wartezeiten eingerechnet (Projekte, gestartet zwischen dem 16. April 2026 und dem 17. September 2026); 98 % von ihnen hatten sie innerhalb eines Tages. Das ist eine erste funktionierende Version, kein fertiges Produkt: Plane weitere Änderungen ein, die im Median je 3,1 Min. dauerten.

Was kostet eine Web-App bei einer Agentur und auf Chattee?

Laut GoodFirms-Umfrage 2026 unter 300+ Agenturen und Freelancern kostet eine individuelle Webanwendung am häufigsten 20.000–50.000 US$, eine einfache Website oder ein MVP 1.000–3.000 US$. Freiberufliche EntwicklerInnen in Deutschland, Österreich und der Schweiz verlangen im Median 90 €/Std.. Auf Chattee kostet die Software im Pro-Plan 49 € im Monat, und eine vollständige App mit Backend und Datenbank braucht typischerweise 45–75 der 250 monatlichen Credits.

Ist „10× schneller“ ein fairer Vergleich mit einer Agentur?

Nur mit seinen Einschränkungen, deshalb veröffentlichen wir sie. Verglichen wird die Kalenderzeit bis zur ersten funktionierenden App auf Chattee mit den 8 Wochen, die Agenturen am unteren Ende für eine individuelle Web-App nennen – ein Angebot, das auch Konzeption, Design, Tests und Launch bezahlt. Das gemessene Verhältnis ist 5.412×; die Startseite rundet es auf 10× ab.

Machen KI-Coding-Tools EntwicklerInnen schneller?

Randomisierte Studien kommen zu unterschiedlichen Ergebnissen: von 55,8 % schneller bei einer klar umrissenen Aufgabe (Peng et al., 2023) bis 19 % langsamer für erfahrene EntwicklerInnen in großen, ausgereiften Codebasen (METR, 2025). Code zu schreiben macht nur etwa 11–15 % ihrer Arbeitszeit aus, deshalb verschiebt ein Tool, das nur das Tippen beschleunigt, kaum einen Liefertermin. Chattee übernimmt den ganzen Build und verkürzt deshalb die Kalenderzeit.

Quellen

Alle Quellen haben wir am 1. Oktober 2026 geprüft.

  1. GoodFirms (2026). Website Development Cost 2026 (Website Construction Cost Survey). https://www.goodfirms.co/resources/website-construction-cost-survey — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩ 2↩

  2. ISBSG (2010). Analysis of Project Duration by Size and Effort. https://isbsg.org/wp-content/uploads/2017/03/Analysis_of_Project_Duration_by_Size_and_Effort_2010.pdf — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  3. Clutch (2026). Web Development Company Pricing Guide 2026. https://clutch.co/web-developers/pricing — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩ 2↩

  4. Meyer, Barr, Bird, Zimmermann (IEEE TSE) (2019). Today Was a Good Day: The Daily Life of Software Developers. https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2019/04/devtime-preprint-TSE19.pdf — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  5. Kumar et al. (ICSE-SEIP) (2025). Time Warp: The Gap Between Developers' Ideal vs Actual Workweeks in an AI-Driven Era. https://arxiv.org/abs/2502.15287 — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  6. Bain & Company (2025). From Pilots to Payoff: Generative AI in Software Development. https://www.bain.com/insights/from-pilots-to-payoff-generative-ai-in-software-development-technology-report-2025/ — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩ 2↩

  7. DORA / Google Cloud (2025). State of AI-assisted Software Development. https://services.google.com/fh/files/misc/2025_state_of_ai_assisted_software_development.pdf — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  8. GoodFirms (2026). GoodFirms Survey: 91% of Software Companies Use AI to Cut Development Costs in 2026. https://www.globenewswire.com/news-release/2026/03/17/3257317/0/en/goodfirms-survey-91-of-software-companies-use-ai-to-cut-development-costs-in-2026.html — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  9. freelancermap (2026). Stundensatz Softwareentwickler: Das verlangen Freelancer. https://www.freelancermap.de/blog/stundensatz-softwareentwickler/ — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  10. freelancermap (2026). Freelancer-Kompass 2026 (Pressemitteilung). https://www.freelancermap.at/media/press_release/2026-03-17-PM-Einkommen.pdf — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  11. Malt (2026). Tarifbarometer IT. https://www.malt.de/t/tarifbarometer/it — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  12. CIO.de / Metrics (2026). IT-Berater-Tagessätze 2026: Das Ende der Preisrallye. https://www.cio.de/article/4141771/it-berater-tagessaetze-2026-das-ende-der-preisrallye.html — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  13. European Central Bank (2026). Euro foreign exchange reference rates: US dollar (EXR.D.USD.EUR.SP00.A). https://data.ecb.europa.eu/data/datasets/EXR/EXR.D.USD.EUR.SP00.A — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  14. Peng, Kalliamvakou, Cihon, Demirer (2023). The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot. https://arxiv.org/abs/2302.06590 — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  15. Paradis et al. (Google) (2024). How much does AI impact development speed? An enterprise-based randomized controlled trial. https://arxiv.org/abs/2410.12944 — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  16. Cui, Demirer, Jaffe, Musolff, Peng, Salz (Management Science) (2026). The Effects of Generative AI on High-Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers. https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.2025.00535 — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  17. Becker, Rush, Barnes, Rein (METR) (2025). Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity. https://arxiv.org/abs/2507.09089 — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  18. METR (2026). We are Changing our Developer Productivity Experiment Design. https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/ — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  19. McKinsey & Company (2023). Unleashing developer productivity with generative AI. https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  20. DORA / Google Cloud (2024). Accelerate State of DevOps Report 2024. https://services.google.com/fh/files/misc/2024_final_dora_report.pdf — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

  21. Rymer, Richardson (Forrester) (2015). Low-Code Platforms Deliver Customer-Facing Apps Fast, But Will They Scale Up?. https://www.forrester.com/report/LowCode-Platforms-Deliver-CustomerFacingApps-Fast-But-Will-They-Scale-Up/RES122546 — abgerufen am 1. Oktober 2026. ↩

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