FastAPI vs Flask (2026): Welches Python-Web-Framework sollten Sie wählen?

Name

Soren Atelier

Updated on 10.2.2026

Sie starten ein neues Python-API-Projekt und müssen ein Framework wählen. Flask ist seit 2010 das bewährte leichtgewichtige Framework und treibt Millionen von Anwendungen an. FastAPI kam 2018 auf den Markt und hat mit seiner automatischen Dokumentation, eingebauten Validierung und Async-Unterstützung schnell an Verbreitung gewonnen. Die falsche Wahl bedeutet entweder später gegen Einschränkungen zu kämpfen oder unnötige Komplexität zu übernehmen.

Dieser Leitfaden vergleicht beide Frameworks in dem, was zählt: Performance, Entwicklererfahrung, Typsicherheit, Async-Behandlung, Ökosystem und praktische Anwendungsfälle.

Schnellvergleich

Hello-World-Vergleich

Flask

from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello():
    return {'message': 'Hello, World!'}
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

FastAPI

from fastapi import FastAPI
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/')
def hello():
    return {'message': 'Hello, World!'}
 
# Ausführen mit: uvicorn main:app --reload

Beide sind minimal und sauber. FastAPI verwendet Dekorator-Methoden (@app.get, @app.post) anstelle von Flasks @app.route mit dem Parameter methods=.

Typsicherheit und Validierung

Dies ist FastAPIs größter Vorteil.

Flask: Manuelle Validierung

from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/users', methods=['POST'])
def create_user():
    data = request.get_json()
 
    # Manuelle Validierung
    if not data or 'name' not in data:
        return jsonify({'error': 'name is required'}), 400
    if not isinstance(data.get('age'), int) or data['age'] < 0:
        return jsonify({'error': 'age must be a positive integer'}), 400
    if 'email' not in data or '@' not in data['email']:
        return jsonify({'error': 'valid email is required'}), 400
 
    # Gültige Daten verarbeiten
    return jsonify({'id': 1, **data}), 201

FastAPI: Automatische Validierung

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, EmailStr
 
app = FastAPI()
 
class UserCreate(BaseModel):
    name: str
    age: int
    email: EmailStr
 
@app.post('/users')
def create_user(user: UserCreate):
    # Validierung erfolgt automatisch, bevor diese Funktion ausgeführt wird
    # Ungültige Anfragen erhalten eine detaillierte 422-Fehlerantwort
    return {'id': 1, **user.model_dump()}

FastAPI verwendet Python Type Hints mit Pydantic-Modellen, um Anfragen automatisch zu validieren. Keine manuelle Überprüfung, kein Boilerplate, und Fehlerantworten enthalten genau, welches Feld fehlgeschlagen ist und warum.

Async-Unterstützung

FastAPI: Natives Async

from fastapi import FastAPI
import httpx
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/data')
async def get_data():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # Nicht-blockierend: andere Anfragen können bearbeitet werden, während gewartet wird
        response = await client.get('https://api.example.com/data')
        return response.json()

Flask: Standardmäßig synchron

from flask import Flask
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/data')
def get_data():
    # Blockierend: Thread ist belegt, bis die Antwort eintrifft
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    return response.json()

FastAPI handhabt Async nativ und eignet sich ideal für I/O-lastige Workloads (API-Aufrufe, Datenbankabfragen, Dateioperationen). Flask benötigt zusätzliche Bibliotheken und Konfiguration für Async-Unterstützung.

API-Dokumentation

FastAPI generiert interaktive API-Dokumentation automatisch:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
 
app = FastAPI(title="My API", version="1.0.0")
 
class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    in_stock: bool = True
 
@app.get('/items/{item_id}')
def get_item(item_id: int):
    """Einen Artikel anhand seiner ID abrufen."""
    return {'item_id': item_id, 'name': 'Widget'}
 
@app.post('/items')
def create_item(item: Item):
    """Einen neuen Artikel im Inventar erstellen."""
    return {'id': 1, **item.model_dump()}
 
# Besuchen Sie http://localhost:8000/docs für Swagger UI
# Besuchen Sie http://localhost:8000/redoc für ReDoc

Flask benötigt Erweiterungen wie flask-swagger-ui oder flask-restx für ähnliche Funktionalität, und selbst dann erfordert die Dokumentation mehr manuelle Konfiguration.

Performance

FastAPI läuft auf ASGI (Uvicorn/Hypercorn), während Flask auf WSGI (Gunicorn/Waitress) läuft:

FastAPI ist etwa 2-3x schneller für JSON-APIs. Der Abstand vergrößert sich bei I/O-lastigen Workloads, wo die Async-Behandlung Thread-Blockierung verhindert.

Ökosystem und Erweiterungen

Flask-Ökosystem (Ausgereift)

FastAPI-Ökosystem (Wachsend)

Flask hat mehr Erweiterungen für jeden Anwendungsfall. FastAPIs Ökosystem ist kleiner, wächst aber schnell, und viele Python-Bibliotheken funktionieren mit beiden Frameworks.

Wann welches wählen

Wählen Sie FastAPI, wenn:

• Sie REST-APIs oder Microservices erstellen
• Typsicherheit und automatische Validierung wichtig sind
• Sie Async-Unterstützung für I/O-lastige Workloads benötigen
• Automatisch generierte API-Dokumentation wertvoll ist
• Neue Projekte ohne Legacy-Einschränkungen gebaut werden
• Performance eine Priorität ist

Wählen Sie Flask, wenn:

• Sie Full-Stack-Webanwendungen mit Templates (Jinja2) erstellen
• Sie ein riesiges Erweiterungs-Ökosystem brauchen
• Ihr Team bereits Erfahrung mit Flask hat
• Das Projekt einfach ist und kein Async benötigt
• Sie maximale Flexibilität in der Architektur brauchen
• Schnelles Prototyping mit minimalem Setup

Data-Science-API-Beispiel

Für Datenwissenschaftler, die ML-Modelle als APIs bereitstellen, ist FastAPIs Typvalidierung besonders nützlich:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import numpy as np
 
app = FastAPI()
 
class PredictionRequest(BaseModel):
    features: list[float]
    model_name: str = "default"
 
class PredictionResponse(BaseModel):
    prediction: float
    confidence: float
 
@app.post('/predict', response_model=PredictionResponse)
def predict(req: PredictionRequest):
    # Modellinferenz
    features = np.array(req.features)
    prediction = float(features.mean())  # Platzhalter
    return PredictionResponse(
        prediction=prediction,
        confidence=0.95
    )

Zum Erstellen und Testen dieser Datenpipelines vor der Bereitstellung bietet RunCell (opens in a new tab) eine KI-gestützte Jupyter-Umgebung, in der Sie Modell-Serving-Logik mit KI-Unterstützung prototypisieren können.

FAQ

Ist FastAPI schneller als Flask?

Ja, FastAPI ist typischerweise 2-3x schneller als Flask für JSON-API-Antworten. FastAPI läuft auf ASGI mit Uvicorn, während Flask WSGI verwendet. Der Performance-Unterschied vergrößert sich bei I/O-lastigen Workloads, wo FastAPIs native Async-Unterstützung Thread-Blockierung verhindert.

Ersetzt FastAPI Flask?

FastAPI ersetzt Flask nicht, wird aber zur bevorzugten Wahl für neue API-fokussierte Projekte. Flask bleibt dominant für Full-Stack-Webanwendungen und Projekte mit komplexen Erweiterungsanforderungen. Beide Frameworks werden aktiv gewartet und wachsen.

Kann ich Flask-Erweiterungen mit FastAPI verwenden?

Nein, Flask-Erweiterungen sind nicht kompatibel mit FastAPI, da sie unterschiedliche zugrunde liegende Protokolle verwenden (WSGI vs. ASGI). Viele Python-Bibliotheken funktionieren jedoch mit beiden Frameworks, und FastAPI hat sein eigenes wachsendes Ökosystem von Tools.

Ist FastAPI für Anfänger geeignet?

FastAPI erfordert ein Verständnis von Python Type Hints und Pydantic-Modellen, was etwas zusätzlichen Lernaufwand bedeutet. Flask ist für absolute Anfänger einfacher. Allerdings reduziert FastAPIs automatische Validierung und Dokumentation die Gesamtmenge an Code, die Sie schreiben müssen, was einige Anfänger insgesamt einfacher finden.

Sollte ich von Flask zu FastAPI wechseln?

Nur wenn Sie einen zwingenden Grund haben: Bedarf an Async, besserer Performance oder automatischer Validierung. Die Migration einer funktionierenden Flask-App hat Kosten. Für neue Projekte evaluieren Sie beide. Für bestehende Flask-Projekte, die gut funktionieren, ist der Migrationsaufwand möglicherweise nicht gerechtfertigt.

Fazit

FastAPI und Flask bedienen unterschiedliche Bedürfnisse. FastAPI ist die bessere Wahl für neue API-Projekte, die von Typsicherheit, automatischer Validierung, Async-Unterstützung und automatisch generierter Dokumentation profitieren. Flask ist die bessere Wahl für Full-Stack-Webanwendungen, schnelles Prototyping und Teams mit bestehender Flask-Erfahrung. Keines ist universell besser -- die richtige Wahl hängt von Ihren Projektanforderungen, Teamfähigkeiten und davon ab, ob Sie Flasks ausgereiftes Ökosystem oder FastAPIs moderne Funktionen benötigen.