Modellvergleich

GPT-3.5 Turbo
vs. GPT-4

Vergleich von 2 KI-Modellen · 3 Benchmarks · OpenAI

Chatten mit GPT-3.5 & GPT-4

Guenstigstes Modell

OpenAI logo GPT-3.5 Turbo

$0.50/1M

Hoechste Intelligenz

OpenAI logo GPT-3.5 Turbo

29.7% GPQA

Bestes Coding

OpenAI logo GPT-4

13.1 Coding-Index

Preisunterschied

60.0x

Input-Kostenspanne

Composite Indices

Intelligence, Coding, Math

Standard Benchmarks

Academic and industry benchmarks

Benchmark-Sieger

3 Tests
OpenAI logo

GPT-3.5 Turbo

3
  • GPQA
  • MMLU Pro
  • MATH 500
OpenAI logo

GPT-4

0

Kein eindeutiger Sieger

Metrik
OpenAI logo GPT-3.5 Turbo
OpenAI
OpenAI logo GPT-4
OpenAI
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.50/1M$30.00/1M
Output-Kosten $1.50/1M$60.00/1M
Gemischt (3:1) $0.75/1M $37.50/1M
Spezifikationen
Anbieter OpenAIOpenAI
Veröffentlichung 30. Nov. 202214. März 2023
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 97.1 tok/s31.6 tok/s
TTFT 442ms692ms
Latenz 442ms692ms
Composite-Indizes
Intelligenz 9.012.8
Coding 10.713.1
Mathe
Standard-Benchmarks
GPQA 29.7%
MMLU Pro 46.2%
HLE
LiveCodeBench
MATH 500 44.1%
AIME 2025
AIME (Original)
SciCode
LCR
IFBench
TAU-bench v2
TerminalBench Hard

Wichtigste Erkenntnisse

GPT-3.5 Turbo bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.50/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

GPT-3.5 Turbo fuehrt bei Reasoning mit 29.7% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.

GPT-4 erreicht einen 13.1 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

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GPT-3.5 Turbo

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
OpenAI logo

GPT-4

  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung
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Chat with 100+ AI Models in one App.

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.