LLM-Frontends: OpenWebUI vs. LibreChat

Ein LLM ohne Oberfläche ist ein API-Endpunkt. Für den täglichen Einsatz braucht es ein Frontend — Chat, Datei-Upload, Modellauswahl. OpenWebUI und LibreChat sind die beiden führenden Self-Hosted-Optionen.

OpenWebUI

OpenWebUI fühlt sich an wie ChatGPT, nur unter eigener Kontrolle. Es spricht mit Ollama oder OpenAI-kompatiblen Endpunkten, versteht Markdown, Code-Highlighting und kann Dateien direkt in den Chat ziehen.

Die RAG-Integration ist direkt: Dokumente werden beim Upload in Vektoren zerlegt und automatisch als Kontext herangezogen. Kein separates Vektor-DB-Setup nötig.

Was positiv auffällt: die Benutzerverwaltung. Rollen, Gruppen, Modellzugriff pro Benutzer steuerbar. Für Teams mit unterschiedlichen Anforderungsstufen ein entscheidendes Feature.

LibreChat

LibreChat ist schlanker, flexibler. Es unterstützt parallel mehrere Provider — OpenAI, Anthropic, Google, lokale Endpunkte — und schaltet nahtlos zwischen ihnen um. Die Oberfläche ist aufgeräumt, mehrsprachig, konfigurierbar.

Was LibreChat besser kann: Multi-Modell-Chats. Sie starten einen Prompt und leiten ihn parallel an Claude und ein lokales Modell — Antworten erscheinen nebeneinander. Für Vergleiche und Modell-Evaluation unersetzlich.

Was für wen?

Für den Team-Einsatz mit Dokumenten-RAG und Benutzerrollen: OpenWebUI. Für Modell-Vergleiche, Provider-Flexibilität und schnelles Experimentieren: LibreChat.

Beide laufen als Docker-Container, beide sind in 10 Minuten einsatzbereit. Wir betreiben beide — OpenWebUI als standardmäßiges Team-Tool, LibreChat für Entwicklung und Tests.

Fazit

Die Wahl ist kein Entweder-Oder. Beide ergänzen sich, beide sind quelloffen, beide bringen lokale LLMs auf ein brauchbares UI. Entscheidend ist, dass man überhaupt ein eigenes Frontend hat — und nicht am SaaS-Tropf hängt.