Modellvergleich

Claude 4.5 Sonnet (Reasoning)
vs. GPT-5.1 (high)

Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Anthropic, OpenAI

Chatten mit Claude & GPT-5.1

Guenstigstes Modell

OpenAI logo GPT-5.1 (high)

$1.25/1M

Hoechste Intelligenz

OpenAI logo GPT-5.1 (high)

87.3% GPQA

Bestes Coding

OpenAI logo GPT-5.1 (high)

44.7 Coding-Index

Preisunterschied

2.4x

Input-Kostenspanne

Composite Indices

Intelligence, Coding, Math

Standard Benchmarks

Academic and industry benchmarks

Benchmark-Sieger

5 Tests
Anthropic logo

Claude 4.5 Sonnet (Reasoning)

1
  • MMLU Pro
OpenAI logo

GPT-5.1 (high)

4
  • GPQA
  • HLE
  • LiveCodeBench
  • AIME 2025
Metrik
Anthropic logo Claude 4.5 Sonnet (Reasoning)
Anthropic
OpenAI logo GPT-5.1 (high)
OpenAI
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $3.00/1M$1.25/1M
Output-Kosten $15.00/1M$10.00/1M
Gemischt (3:1) $6.00/1M $3.44/1M
Spezifikationen
Anbieter AnthropicOpenAI
Veröffentlichung 29. Sept. 202513. Nov. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 46.1 tok/s97.1 tok/s
TTFT 8279ms24681ms
Latenz 8279ms24681ms
Composite-Indizes
Intelligenz 43.047.7
Coding 38.644.7
Mathe 88.094.0
Standard-Benchmarks
GPQA 83.4%87.3%
MMLU Pro 87.5%87.0%
HLE 17.3%26.5%
LiveCodeBench 71.4%86.8%
MATH 500
AIME 2025 88.0%94.0%
AIME (Original)
SciCode 44.7%43.3%
LCR 65.7%75.0%
IFBench 57.3%72.9%
TAU-bench v2 78.1%81.9%
TerminalBench Hard 35.6%45.5%

Wichtigste Erkenntnisse

GPT-5.1 (high) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $1.25/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

GPT-5.1 (high) fuehrt bei Reasoning mit 87.3% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.

GPT-5.1 (high) erreicht einen 44.7 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.

Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.

Wann welches Modell sinnvoll ist

Anthropic logo

Claude 4.5 Sonnet (Reasoning)

  • Allgemeine KI
  • Vielseitige Anwendungen
OpenAI logo

GPT-5.1 (high)

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung
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Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.

Leitfaden zum KI-Modellvergleich

Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.

Composite-Indizes verstehen

  • Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
  • Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
  • Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau

Wichtige Vergleichsmetriken

  • Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
  • Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
  • Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
  • Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf

So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv

Leistung vs. Kosten

Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen

Aufgabenspezifische Auswahl

Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning

Praxistest

Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen

Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.