Ein Nutzer öffnet die ChatGPT-App und entdeckt neben dem bekannten Reiter „Chat“ plötzlich einen zweiten: „Work“. Er klickt darauf und fragt sich, was dieser neue Bereich können soll. In den folgenden Wochen stellt er fest: Hinter diesem Namen steckt mehr als eine simple Erweiterung des Chat-Modus.
Simon Willison, britischer Entwickler und Fürsprecher offener Daten, hat das Produkt seit der Ankündigung am 9. Juli 2026 intensiv getestet. Sein Fazit: ChatGPT Work kann viel – und verwirrt zugleich. Außerdem ist es eigentlich nicht ein Produkt, sondern zwei.
Zwei Produkte, ein Name: Work Cloud und Work Local
Willison nennt die beiden Varianten „Work Cloud“ und „Work Local“. Work Cloud läuft über chatgpt.com und die mobilen Apps. Work Local bekommst du über die Desktop-App, die früher Codex hieß. Sie kann auf Dateien auf deinem Computer zugreifen und Programme direkt ausführen. Für Nicht-Entwickler wirkt Work Local wie eine entschärfte Codex-Variante, sagt Willison. Sein Fokus liegt auf Work Cloud. Die schauen wir uns hier an.
Work kostet Geld. Das Produkt ist nur für Abonnenten ab 20 Dollar pro Monat verfügbar. Nutzer des kostenlosen Tarifs und die Go-Stufe für acht Dollar haben keinen Zugriff. Work ist also in den bestehenden Abos enthalten – ein separates Work-Abo gibt es nicht. Dafür bekommst du im 20-Dollar-Tarif einige Funktionen, die im normalen Chat fehlen.
ChatGPT Work im Vergleich zu ChatGPT Chat: Was wirklich neu ist
OpenAI selbst sagt: Chat ist für Antworten, Erklärungen und Brainstorming da, Work für Aufgaben mit klarem Ergebnis, etwa Briefings, Präsentationen oder Analysen. Willison findet diese Erklärung nutzlos. Diese Aufgaben hat er schon lange mit Chat erledigt. Die entscheidende Frage: Welche Fähigkeiten hat Work, die Chat nicht hat? In Tests hat er eine klare Liste zusammengestellt.
Da ist zunächst die Modellauswahl. In Work stehen GPT-5.6 Sol, Luna und Terra bereit, jeweils mit den Denkstufen Light, Medium, High, Extra High, Max und Ultra. Chat bietet GPT-5.6 Instant und bis zu High. Wer 100 Dollar im Monat zahlt, bekommt Extra High und Pro. Diese Aufteilung verwirrt, weil OpenAI nicht erklärt, welche Modelle dahinterstecken. Vermutlich ist Instant Sol, so Willison. Ultra wiederum delegiert offenbar besonders häufig an Sub-Agents.
Ein weiterer Unterschied betrifft die Abrechnung: Work-Sitzungen laufen gegen das Codex-Kontingent, Chat-Sitzungen haben ein eigenes Kontingent. Das könnte auch die unterschiedliche Modellauswahl erklären. Klar ist: Work ist kein bloßes Rebranding von Chat, sondern ein eigenständiges Werkzeug.
Code-Ausführung mit Internetzugang: Das Herzstück von Work Cloud
Was Willison an Work Cloud am meisten interessiert, ist die Code-Ausführungsumgebung. Schon 2023 hatte OpenAI mit dem Code Interpreter Maßstäbe gesetzt. Doch in Chat darf diese Umgebung nicht mit dem Internet kommunizieren. Pakete installieren? Teilweise, aber unzuverlässig. In Work Cloud ist das anders: Die Umgebung kann im Standardfall auf alle Domains zugreifen. Du kannst GitHub-Repositories klonen, Abhängigkeiten installieren und mit Web-APIs arbeiten.
Dazu kommt ein unsichtbarer Chrome-Browser. Work öffnet Webseiten, füllt Formulare aus und macht Screenshots. Verlangt eine Seite eine Anmeldung, kannst du selbst übernehmen. Passwörter und Zwei-Faktor-Codes bleiben in deiner Hand, das Modell sieht sie nicht. Willison hat den Browser sogar JavaScript-Code gegen das DOM einer Webseite ausführen lassen, um alle Überschriften zu extrahieren. Das funktionierte reibungslos.
Auch der Dateispeicher ist neu: Chat-Sitzungen bekommen jedes Mal einen frischen, isolierten Speicherbereich. Work-Sitzungen behalten ihre Ordner im gemeinsamen /workspace-Verzeichnis. Willison hat dort inzwischen 171 Ordner. Verschiedene Sitzungen können auf dieselben Dateien zugreifen, solange sie laufen. So lässt sich eine Arbeit ohne Unterbrechung über mehrere Sitzungen fortsetzen. Im bisherigen Chat-Modell gab es das nicht.
ChatGPT Sites, Sub-Agents und geplante Aufgaben: Work wird zum Baukasten
Work kann komplette Websites erstellen und veröffentlichen – über Cloudflare Workers. Diese Seiten dürfen HTML und JavaScript enthalten und serverseitige Funktionen nutzen, etwa mit den Datenbanken D1 und R2. Willison hat auf diese Weise ein Verzeichnis über „Pelican in her Piety“-Darstellungen in London gebaut – ein mittelalterliches Motiv, das man dann plötzlich überall entdeckt. Die Seite ist standardmäßig privat, kann aber öffentlich gemacht werden. In Team-Plänen auch bestimmten Personen zugänglich.
Außerdem lassen sich in Work Sub-Agents starten, also parallele Teil-Agenten, die mit Sol, Luna oder Terra arbeiten. Chat kann das nicht. Und schließlich gibt es geplante Aufgaben: Du kannst Work anweisen, jeden Morgen um 8 Uhr zu einem bestimmten Thema zu suchen und dich nur bei relevanten Neuigkeiten zu melden. Willison hat herausgefunden, dass diese Funktion auch in Chat verfügbar ist. Mit den Fähigkeiten von Work wird sie aber nützlicher – etwa wenn eine geplante Aufgabe stündlich eine ChatGPT-Site aktualisieren soll.
Sicherheitsbedenken und eine unnötig verschleierte Dokumentation
So begeistert Willison von den Möglichkeiten ist, so kritisch sieht er die Sicherheitslage. Er warnt vor einer „tödlichen Dreifaltigkeit“ bei Agenten-Systemen: Zugriff auf private Daten, Konfrontation mit unvertrauenswürdigen Inhalten und ein Kanal, um gestohlene Daten nach außen zu schicken. ChatGPT Work vereine diese drei Elemente. Offen ist, wie OpenAI die Sitzungen vor Prompt-Injection-Angriffen schützt – also davor, dass manipulierte Webseiten oder Dokumente das System dazu bringen, Dinge zu tun, die es nicht tun sollte.
Willison vermutet, dass ein ähnlicher automatischer Review-Mechanismus wie bei Codex greift, aber OpenAI schweigt sich aus. Diese Intransparenz zieht sich durch das gesamte Produkt: Die Dokumentation erkläre, wofür Work gedacht ist, aber nicht, welche Werkzeuge und Systemprompts tatsächlich verwendet werden. Willison hat deshalb kurzerhand eine Work-Sitzung beauftragt, eine Website zu erstellen, die alle 223 registrierten Tools auflistet – davon stammen sechs aus seinen eigenen MCP-Konfigurationen. Zusätzlich hat er die zugehörigen „Skills“ im Klartext extrahiert. Dabei kamen 44 Fähigkeiten zum Vorschein, darunter ein Skill namens „control-browser“, der die komplette Browser-API-Dokumentation enthält. Genau diese Informationen hätte sich Willison von OpenAI gewünscht.
Das Fazit fällt gemischt aus. Für Endnutzer hat OpenAI noch kein mächtigeres Tool angeboten. Internetzugang, Code-Ausführung, persistenter Speicher und eigene Websites: Das kann der normale Chat nicht. Gleichzeitig zeigt der Wirbel um Modellnamen, Kontingente und fehlende Dokumentation, wie viel Arbeit noch vor OpenAI liegt. Wer Work nutzt, sollte sich bewusst sein: Das System kann viel – und es hat viel Macht über deine Daten.
Quelle: simonwillison.net
