Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

--- sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:modelle_unberschied [15:22 19. August 2025 ] – [Skalenvergleich (1–5, mehr Icons = stärker/teurer/langsamer je nach Metrik)] Huichen Shu
+++ sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:modelle_unberschied [09:47 03. December 2025 ] (aktuell) – gelöscht Huichen Shu
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-====== Modellbeschreibung ======
-===== Wann welches Modell? =====
-  * **GPT-5:** Höchste Qualität/“Denktiefe” – komplexe Aufgaben, Tools, Agenten, Enterprise.
-  * **5-mini:** Sehr schnelle “Allrounder”; fast so gut wie “groß”, günstiger.
-  * **5-nano:** Ultraschnell/günstig für einfache, hohe Volumen-Aufgaben.
-  * **GPT-4.1:** Sehr langer Kontext (1 Mio Token), ”4er-Flaggschiff”; gut für Code, große Dateien.
-  * **4.1-mini:** Starke Preis/Leistungs-Wahl, Vision + Text, viel Volumen.
-  * **4.1-nano:** Minimalste Kosten/Latenz, simple Aufgaben, Klassifikation.
-  * **o4-mini:** Vision, Audio, Text — Alltags-Produktionsmodell mit schnellen Antworten.
-  * **o3:** Solide, super breiter Einsatz – kleine Apps, klassische Chat-Bots.
-===== Legende (Skala 1–5) =====
-  * 🧠 = Modell‑Fähigkeit / Intelligenz. 1 = Smalltalk & einfache Umformulierung; 3 = solide Analyse, Code‑Bugfixes; 5 = sehr komplexe Aufgaben (Forschung, Olympiade‑Mathe).
-  * ⚡️ = gefühlte Geschwindigkeit (Time‑to‑First‑Token, Durchsatz). Mehr = schneller.
-  * 🧩 = Reasoning‑Stärke (mehrstufiges Denken/Planen). Mehr = „denkt länger“ und robuster.
-  * 🛠️ = Tool‑/Multimodal‑Fähigkeiten (Web, Code, Dateien, Bilder, Interpreter). Mehr = breiteres Tooling und stabilere Nutzung.
-  * 📏 = Kontextfenster (Tokens). Wir zeigen sowohl Icons (relativ) als auch die typische Obergrenze in Zahlen.
-  * 💸 = Kosten (relativ). Mehr = teurer.
-  * ⏱️ = Latenz (relativ). Mehr = langsamer/höhere Verzögerung.
-  * 🔒 = Sicherheit / Halluzinations‑Reduktion. Mehr = sicherer/stabiler.
-Beispiel zur Einordnung:
-  * 1 Icon ≈ Einstiegsniveau / sehr günstig / sehr schnell (aber begrenzter Umfang)
-  * 3 Icons ≈ Allrounder
-  * 5 Icons ≈ Spitzenklasse / teuer / kann lange „denken“
-===== Skalenvergleich (1–5, mehr Icons = stärker/teurer/langsamer je nach Metrik) =====
-^ Modell ^ 🧠 Fähigkeit ^ ⚡️ Speed ^ 🧩 Reasoning ^ 🛠️ Tools ^ 📏 Kontext ^ 💸 Kosten ^ ⏱️ Latenz ^ 🔒 Sicherheit ^
-| GPT‑5 | 🧠🧠🧠🧠🧠 | ⚡️⚡️ | 🧩🧩🧩🧩🧩 | 🛠️🛠️🛠️🛠️🛠️ | 📏📏📏📏 (≈400k) | 💸💸💸💸 | ⏱️⏱️⏱️ | 🔒🔒🔒🔒🔒 |
-| GPT‑5 mini | 🧠🧠🧠🧠 | ⚡️⚡️ | 🧩🧩🧩🧩 | 🛠️🛠️🛠️🛠️🛠️ | 📏📏📏📏 | 💸💸 | ⏱️⏱️ | 🔒🔒🔒🔒 |
-| GPT‑5 nano | 🧠🧠🧠 | ⚡️⚡️⚡️⚡️ | 🧩🧩🧩 | 🛠️🛠️🛠️🛠️ | 📏📏📏📏 | 💸 | ⏱️ | 🔒🔒🔒 |
-| GPT‑4.1 | 🧠🧠🧠🧠 | ⚡️⚡️⚡️ | 🧩🧩🧩🧩 | 🛠️🛠️🛠️🛠️🛠️ | 📏📏📏📏📏 (≈1M) | 💸💸💸 | ⏱️⏱️⏱️ | 🔒🔒🔒🔒 |
-| GPT‑4.1 mini | 🧠🧠🧠 | ⚡️⚡️⚡️⚡️ | 🧩🧩🧩 | 🛠️🛠️🛠️🛠️🛠️ | 📏📏📏📏📏 (≈1M) | 💸💸 | ⏱️⏱️ | 🔒🔒🔒🔒 |
-| GPT‑4.1 nano | 🧠🧠🧠 | ⚡️⚡️⚡️⚡️⚡️ | 🧩🧩 | 🛠️🛠️🛠️🛠️ | 📏📏📏📏📏 (≈1M) | 💸 | ⏱️ | 🔒🔒🔒 |
-| OpenAI o3 | 🧠🧠🧠🧠 | ⚡️⚡️ | 🧩🧩🧩🧩🧩 | 🛠️🛠️🛠️🛠️🛠️ | 📏📏📏 (≈128k) | 💸💸💸💸💸 | ⏱️⏱️⏱️⏱️⏱️ | 🔒🔒 |
-| OpenAI o4‑mini | 🧠🧠🧠🧠🧠 | ⚡️⚡️⚡️⚡️ | 🧩🧩🧩🧩 | 🛠️🛠️🛠️🛠️🛠️ | 📏📏📏 (≈128k) | 💸💸💸 | ⏱️⏱️ | 🔒🔒🔒 |
-Warum so bewertet? (Kurzprofile + konkrete, leicht verständliche Beispiele)
-  * GPT‑5 (Flaggschiff, 400k Kontext, volle Tools): Für „Agenten“-Aufgaben mit langen Tool‑Ketten. Beispiel: „Baue mir ein kleines Frontend, lies meine Dokumentation (200 Seiten) und verdrahte beides zu einem Daten‑Eingabe‑Flow“—GPT‑5 bewirbt bessere Tool‑Ketten („long chains of tool calls“) und führt neben Vision auch Web/File‑Suche; Preise: $1.25/$10 pro 1M Token; Kontext: 400k.
-  * GPT‑5‑mini / GPT‑5‑nano (gleiche API‑Features, günstiger/schneller): Für „viel Volumen, ordentliche Qualität“. Beispiel: „Tausende Support‑Chats schnell vorsortieren, bei kniffligen Fällen Tools nutzen“. Preise und Kontext (400k) laut.
-  * GPT‑4.1 (1M‑Kontext, stark bei Code/Instruktionen): Für „lange Dokumente + präzise Format‑Befehle“. Beispiel: „Fasse 3 komplette Forschungsberichte zusammen (insg. ~600k Tokens) und generiere ein sauberes XML nach Schema“.
-  * GPT‑4.1‑mini (schneller/billiger; 1M‑Kontext): Für „Alltags‑Automationen“ wie „Markdown‑Berichte generieren, Code‑Diffs nach Schema erzeugen“. Mini reduziert Latenz und Kosten vs 4o deutlich.
-  * GPT‑4.1‑nano (sehr schnell/sehr günstig; 1M‑Kontext): Für „Autovervollständigen/klassifizieren“. Beispiel: „Auto‑Tagging von E‑Mails in Near‑Realtime“. Offiziell: schnellstes/ günstigstes 4.1‑Modell; MMLU 80.1% etc.
-  * o3 (Reasoning‑Spezialist; „denkt länger“, volle Tools in ChatGPT): Für „mehrstufige, nicht offensichtliche Antworten“. Beispiel: „Webrecherche + Python‑Forecast + Diagramm + Begründung in einem Rutsch“. OpenAI beschreibt o3 als stärkstes Reasoning‑Modell mit weniger schweren Fehlern als o1; agentische Tool‑Nutzung.
-  * o4‑mini (kleiner, schneller Reasoner; 128k Kontext): Für „viele technisch‑knackige Fragen, wenig Latenz“. Beispiel: „AIME‑ähnliche Mathe, kurz rechnen (ggf. mit Python), Antwort darlegen“. Offiziell: bestes kleines Reasoning‑Modell; in ChatGPT/ API mit Tool‑Zugriff; 128k Kontext (wie o3).
-Quelle:
-  * https://openai.com/gpt-5
-  * https://openai.com/index/gpt-4-1/
-  * https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/
-  * https://openai.com/api/pricing/?Tag=Heat%25252520Map&utm_source=chatgpt.com
-  * https://help.openai.com/en/articles/10491870-o4-mini-in-chatgpt-faq?utm_source=chatgpt.com