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.

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; Offizielle GPT‑5‑Seite mit Beispielen zu Thinking/Router.

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 – Introducing GPT‑4.1 (Details zu 4.1 / mini / nano und Benchmarks).
- OpenAI – Introducing GPT‑5 (Beispiele: Thinking, Router, Einsatzszenarien).
- OpenAI – 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 OpenAI‑Ankündigung zu o3/o4‑mini.