LobeChat im Test

Du möchtest eine Chat-Oberfläche, die sich mit lokalen Modellen genauso verbindet wie mit den APIs von OpenAI, Anthropic oder Google, dabei ordentlich aussieht und auf eurer eigenen Hardware läuft. LobeChat deckt das ab. Mit Version 2.0 vom Januar 2026 richtest du Agenten ein, die in Gruppen zusammenarbeiten und zu festen Zeiten von selbst loslaufen. Der Name auf der Webseite und im Repository lautet inzwischen LobeHub, das Projekt dahinter ist dasselbe geblieben.

Wichtigste Funktionen

• Agenten-Gruppen: Mehrere Agenten übernehmen gemeinsam eine Aufgabe, LobeChat stellt die passende Gruppe zusammen und lässt Teilschritte parallel laufen. Für Recherchen oder Auswertungen, die aus mehreren Teilaufgaben bestehen, geht das schneller als ein einzelner Chat. Über die Terminplanung starten solche Läufe auch ohne dich, etwa jeden Montagmorgen.
• MCP-Plugins: LobeChat spricht das Model Context Protocol und installiert passende Plugins per Klick. Damit erreichen deine Agenten Dateiablagen, Datenbanken oder externe Dienste, ohne dass jemand dafür Code schreibt. Der Anbieter nennt über 10.000 Werkzeuge in seinem Verzeichnis.
• Über 70 Modellanbieter: LobeChat verbindet sich mit den APIs von OpenAI, Anthropic, Google, Mistral und Azure sowie mit lokalen Modellen auf eurer eigenen Hardware. Das Modell wechselst du pro Gespräch oder hinterlegst es fest je Agent.
• Sprachbedienung: Vorlesen und Diktieren sind eingebaut, im Browser wie in der Desktop-Anwendung. Ein zusätzlicher Sprachdienst ist dafür nicht nötig.
• Desktop, Browser und Smartphone: Neben der Web-Anwendung gibt es Programme für macOS und Windows sowie Apps für iOS und Android. Die Desktop-Anwendung verbindet sich direkt mit deiner eigenen Installation, die Mobil-Apps erst nach dem Freischalten eines Entwicklermodus.
• Einsehbares Gedächtnis: Agenten merken sich über Gespräche hinweg, wie du arbeitest. Dieser Speicher liegt als lesbarer Text vor, du kannst einzelne Einträge ändern oder löschen.

Preise und Tarife

Der Eigenbetrieb kostet keine Lizenzgebühr. Du brauchst dafür einen Server mit PostgreSQL-Datenbank und S3-kompatiblem Dateispeicher, dazu die Gebühren der Modell-APIs, die du einbindest, oder eine Maschine mit genug Grafikspeicher für lokale Modelle.

Die Cloud unter lobehub.com startet kostenlos mit 500.000 Credits im Monat, nach Angaben des Anbieters rund 200 Antworten eines großen Modells. Der Starter-Tarif kostet bei jährlicher Zahlung 8,51 Euro pro Monat (9,90 USD), bei monatlicher Zahlung 11,09 Euro (12,90 USD), und das Kontingent steigt dabei auf 5 Millionen Credits. Premium kostet jährlich gerechnet 17,11 Euro pro Monat (19,90 USD) mit 15 Millionen Credits, Ultimate 34,31 Euro (39,90 USD) mit 35 Millionen.

Für Unternehmen gibt es eine Enterprise-Fassung mit kommerzieller Lizenz, eigenem Erscheinungsbild und Nutzerverwaltung, deren Preis LobeHub nur auf Anfrage nennt. Die genannten Beträge sind Nettopreise, die Umsatzsteuer kommt für deutsche Kunden hinzu.

Für wen ist LobeChat geeignet?

• Teams, die eine ansehnliche Chat-Oberfläche selbst betreiben wollen: LobeChat sieht aus wie ein bezahltes Produkt und läuft trotzdem auf eigener Hardware. Wer Open WebUI zu nüchtern findet, bekommt hier eine deutlich aufwendiger gestaltete Oberfläche.
• Organisationen, die lokale und Cloud-Modelle nebeneinander nutzen: Über 70 angebundene Modellanbieter erlauben es, je nach Aufgabe innerhalb derselben Oberfläche zwischen einem lokal betriebenen Modell und einem Cloud-Modell zu wechseln. Vertrauliche Vorgänge laufen dann über das lokale Modell, alles andere über die Cloud-API.
• IT-Abteilungen mit vorhandener Anmeldeinfrastruktur: Die selbst betriebene Fassung übernimmt die Anmeldung aus Keycloak, Authentik, Okta, Microsoft Entra ID oder einem beliebigen anderen Dienst, der den Anmeldestandard OpenID Connect unterstützt. Nutzerkonten und Rechte bleiben dort, wo sie ohnehin gepflegt werden.

DSGVO und Datenschutz

LobeChat gibt es in 2 Betriebsarten, die datenschutzrechtlich nichts miteinander zu tun haben. Betreibst du die Software auf eigenen Servern, liegen Gespräche und hochgeladene Dateien in deiner eigenen Datenbank und deinem eigenen Dateispeicher. Mit einem lokal betriebenen Modell bleibt die gesamte Verarbeitung auf eurer eigenen Hardware. Wählst du stattdessen OpenAI, Anthropic oder Google als Modellanbieter, gehen die Anfragen an deren Rechenzentren, und den Auftragsverarbeitungsvertrag schließt du mit diesen Anbietern, nicht mit LobeHub.

Hinter der Cloud unter lobehub.com steht die LobeHub LLC, deren Nutzungsbedingungen den Vertrag dem Recht des US-Bundesstaates Delaware unterstellen und ausschließlich dortige Gerichte für zuständig erklären. Die Datenschutzerklärung nennt weder einen Serverstandort noch eine EU-Region, einen abrufbaren Auftragsverarbeitungsvertrag gibt es ebenfalls nicht, und die DSGVO kommt in dem Dokument an keiner Stelle vor. Immerhin bleiben Chatverläufe im Standard auf dem Gerät und wandern erst mit eingeschalteter Synchronisation in die Cloud. Chatinhalte verwendet LobeHub nach eigenen Angaben nicht zum Training.

Die selbst betriebene Fassung setzt du datenschutzkonform ein, sobald du Serverstandort und Modellanbieter selbst bestimmst. Die Cloud ist für personenbezogene Daten ohne belegten EU-Standort und ohne Auftragsverarbeitungsvertrag nicht geeignet. Weil LobeHub beide Wege unter demselben Produkt anbietet, führt dieser Eintrag die Ampel auf nicht DSGVO-konform.

Alternativen zu LobeChat

• Open WebUI: Mit über 147.000 GitHub-Sternen ist Open WebUI das größere Projekt und im Eigenbetrieb schneller eingerichtet. Der Aufbau ist schlichter, Agenten-Gruppen gibt es nicht, und die Lizenz untersagt seit 2025 das Austauschen der Open-WebUI-Marke ab 50 Nutzern.
• LibreChat: Das Projekt ist mit über 41.000 GitHub-Sternen kleiner, steht dafür unter der MIT-Lizenz ohne Zusatzbedingungen und ist stärker auf Unternehmens-Anforderungen mit Rollen und Rechten ausgerichtet. Stört dich die Lizenzfrage bei LobeChat, ist LibreChat die bessere Wahl.
• AnythingLLM: Verbindet Chat mit der Auswertung eigener Dokumente in einem Werkzeug. Das passt besser, wenn die Dokumentensuche im Vordergrund steht.