Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht, wie sich OpenAPI-basierte .NET-Codegenerierung und LLM-gestützte Codegenerierung im Unternehmenskontext unterscheiden. Die Arbeit entsteht im Rahmen einer Bachelorarbeit bei der ITS Service GmbH. Ausgangspunkt ist ein praxisnahes Integrationsszenario im Umfeld von Lovion Rating. In diesem Kontext sollen Wetterdaten als externe Informationen für Betriebsmittel genutzt werden. Im Mittelpunkt steht dabei nicht der fachliche Use Case selbst, sondern die Frage, wie ein .NET-API-Client für eine externe HTTP-basierte Schnittstelle unter den gegebenen Randbedingungen am besten implementiert und integriert werden kann. Ziel der Arbeit ist ein systematischer Vergleich von vier Ansätzen zur Implementierung eines .NET-API-Clients aus derselben OpenAPI-Spezifikation. Verglichen werden mit Kiota und OpenAPI Generator zwei klassische generatorbasierte Ansätze sowie mit Qwen2.5-Coder 32B und Claude Sonnet 4.5 zwei LLM-basierte Ansätze. Die Untersuchung erfolgt in einem gemeinsamen Referenzprojekt mit einheitlichem Referenzcontract, gemeinsamen Referenzmodellen und einer gemeinsamen Testsuite. Die praktische Evaluation umfasst drei Szenarien. Diese betreffen die Basisintegration, typische Fehlerfälle sowie den Umgang mit einer definierten Spezifikationsänderung. Ergänzend werden Kriterien wie Implementierungsaufwand, Codequalität, Abhängigkeiten, Automatisierbarkeit, Testbarkeit, Änderungsaufwand sowie Sicherheit und Zukunftsfähigkeit im Projektkontext berücksichtigt. Die Ergebnisse zeigen, dass alle vier betrachteten Ansätze unter den festgelegten Bedingungen einen abgenommenen funktionsfähigen Stand erreichen. Unterschiede zeigen sich daher vor allem beim Weg dorthin und bei der Einordnung im Unternehmenskontext. Die klassischen generatorbasierten Ansätze erweisen sich insgesamt als reproduzierbarer und besser kontrollierbar. LLM-basierte Ansätze zeigen Stärken bei kompaktem Adaptercode und bei klar abgegrenzten Anpassungsaufgaben, bringen jedoch zusätzliche Anforderungen an Dokumentation, Prozessführung und organisatorische Vorgaben mit sich. Im hier untersuchten Rahmen ergibt sich damit für Kiota das insgesamt ausgewogenste Profil. Die Gesamtauswertung spricht daher im Kontext der ITS Service GmbH für einen klassischen OpenAPI-basierten Generatoransatz. LLMs sind in diesem Rahmen eher als ergänzendes Entwicklungswerkzeug einzuordnen.

This bachelor thesis examines how OpenAPI-based .NET code generation and LLM-supported code generation differ in an enterprise context. The thesis is written in cooperation with ITS Service GmbH. The starting point is a practical integration scenario related to Lovion Rating. In this context, weather data is intended to be used as external contextual information. However, the focus is not on the business use case itself. The main question is how a .NET API client for an external HTTP-based interface can best be implemented and integrated under the given conditions. The aim of the thesis is a systematic comparison of four approaches for implementing a .NET API client from the same OpenAPI specification. The approaches are Kiota, OpenAPI Generator, Qwen2.5-Coder 32B, and Claude Sonnet 4.5. The evaluation is carried out in a shared reference project with a common reference contract, shared reference models, and a unified test suite. The practical investigation covers three scenarios. These address basic integration, typical error cases, and the handling of a defined specification change. In addition, criteria such as implementation effort, code quality, dependencies, build automation, testability, change effort, as well as security and long-term suitability in the project context are considered. The results show that all four approaches reach an accepted functional baseline under the defined conditions. The main differences therefore do not lie in functional feasibility itself, but in the path to that result and in the way the approaches can be assessed in an enterprise setting. Overall, classical generator-based approaches prove to be more reproducible and easier to control. The LLM-based approaches show strengths in producing compact adapter code and in handling clearly bounded adaptation tasks, but they also introduce additional requirements regarding documentation, process control, and organizational requirements. Within the scope of this thesis, Kiota shows the most balanced overall profile. The overall evaluation therefore supports the use of a classical OpenAPI-based generator approach in the context of ITS Service GmbH. In this setting, LLMs are mainly to be regarded as complementary development tools.