Unterschiede

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--- sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:modelle_unberschied [07:02 20. August 2025 ] – [Wann welches Modell?] Huichen Shu
+++ sonstige_dienste:ki-dienste:librechat:modelle_unberschied [09:47 03. December 2025 ] (aktuell) – gelöscht Huichen Shu
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-====== Modellbeschreibung ======
-===== GPT‑4.1-Serie vs. GPT‑5-Serie =====
-^ Modell ^ Kerneigenschaft (in einem Satz) ^ Konkretes Alltags‑Beispiel (einfach verständlich) ^
-| GPT‑4.1 | Starker Allrounder für Coding, lange Kontexte (bis zu 1M Tokens), gute Instruktions‑Folge | „Suche in einem ganzen Buch nach allen Erwähnungen eines Fachbegriffs und fasse Kapitel 3 zusammen“ — macht das zuverlässig. |
-| GPT‑4.1‑mini | Kompakter, schneller, günstigere API‑Option für viele Aufgaben | „Automatisch E‑Mails klassifizieren und Schlagwörter vorschlagen“ — schnell + günstig. |
-| GPT‑4.1‑nano | Sehr klein und extrem schnell; ideal für einfache Klassifikation/Autovervollständigung | „Kurzantworten oder Kategorie‑Tags für Support‑Tickets“ — sehr günstig pro Anfrage. |
-| GPT‑5 | Größere „Denktiefe“ und Router/Thinking‑Modi; besser bei komplexen Analysen, Multimodalität | „Mehrstufiges Recherche‑Projekt: Web‑Abfragen + Code zum Auswerten von Daten + Ergebnisbericht“ — kann Tools/Plugins nutzen und länger denken. |
-| GPT‑5‑mini | Mini‑Variante von GPT‑5 — schneller, für viele Nutzer‑Anfragen, behält wichtige Verbesserungen | „Schnelle interne Zusammenfassungen großer Dokumente für Team‑Chats“. |
-| GPT‑5‑nano | Nano‑Variante für sehr hohes Volumen / einfache Tasks; günstigste GPT‑5‑Option | „Automatische Stichwort‑Extraktion in hohen Volumina (Logs, Chats)“. |
-  * Quellen/Belegbeispiele: Offizielle OpenAI‑Ankündigung zu GPT‑4.1 und deren Benchmarks; [[https://openai.com/index/gpt-4-1/?utm_source=chatgpt.com|Offizielle GPT‑5‑Seite mit Beispielen zu Thinking/Router]].
-===== o‑Serie: o3 und o4‑mini — praxisorientierte Unterschiede =====
-^ Modell ^ Typischer Einsatz (Warum man es wählt) ^ Konkretes Beispiel ^
-| o3 | Höchstleistung beim logischen, multimodalen Problemlösen; starkes Reasoning, gut für Forschung & Programmier‑Debugging | „Analysiere ein technisches Paper, teste Hypothesen mit Python‑Schnipseln und generiere reproduzierbare Plots“ — gut für Forschungsteams. |
-| o4‑mini | Optimierte, kosteneffiziente Reasoning‑Variante; sehr schnell und gut bei Mathe/Coding mit Toolzugriff | „Löse viele Mathe‑Aufgaben (AIME‑ähnlich) unter Verwendung eines eingebetteten Python‑Interpreters“ — sehr gutes Preis/Leistungsergebnis. |
-  * Quellen (Beispiele in den Tabellen stammen von den offiziellen Produkt‑Ankündigungen):
-    * OpenAI – [[https://openai.com/index/gpt-4-1/?utm_source=chatgpt.com|Introducing GPT‑4.1]] (Details zu 4.1 / mini / nano und Benchmarks).
-    * OpenAI – [[https://openai.com/index/introducing-gpt-5/?utm_source=chatgpt.com|Introducing GPT‑5]] (Beispiele: Thinking, Router, Einsatzszenarien).
-    * OpenAI – [[https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/?utm_source=chatgpt.com|Introducing o3 and o4‑mini]] (Reasoning, Tool‑Use, AIME / Benchmarks).
-  * Praxis‑Unterschied kurz: Wenn du tiefes, mehrstufiges Nachdenken und flexible Tool‑Ketten brauchst (z. B. Web‑Suche, Datei‑Auswertung, Python), wähle o3; wenn Sie hohe Nachfrage, viele Anfragen und trotzdem starkes Reasoning wollen, ist o4‑mini oft besser (kosteneffizient). Beispiele und Messungen (z. B. AIME / Coding Benchmarks) stammen aus der [[https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/?utm_source=chatgpt.com|OpenAI‑Ankündigung zu o3/o4‑mini]].