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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 Firmenrichtlinie (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:

Praktische Mini‑Beispiele (wann welches Modell)

  • „Bitte fasse 300 Seiten Verträge mit Zitaten zusammen und extrahiere Kennzahlen.“ → GPT‑4.1 / 4.1 mini (wegen 1M‑Kontext). GPT 4.1
  • „Schwere Mathe-/Programm‑Knobelei mit Web‑/Code‑Toolkette (Plot bauen, Ergebnis prüfen).“ → o3; budgetschonender: o4‑mini. o3 & o4-mini Einführung, o4-mini help
  • „Produktforschung + Schreiben + Grafiken in einem End‑to‑End‑Agenten.“ → GPT‑5. GPT 5 für Entwickler
  • „Schnelle UI‑Antworten, Autovervollständigen, massenhaft Klassifikation.“ → 4.1 nano oder 5 nano (sehr günstig/schnell). GPT 4.1
  • „Tool‑reiche Assistenten (Browsing, Dateien, Vision) mit gutem Preis‑Leistungs‑Verhältnis.“ → 4.1 mini, 5 mini oder o4‑mini je nach Reasoning‑Tiefe und Budget. GPT 4.1, o4-mini help
sonstige_dienste/ki-dienste/librechat/modelle_unberschied.1755616460.txt.gz · Zuletzt geändert: von Huichen Shu

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