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: 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