Modellvergleich
GPT-4.1
vs. gpt-oss-20B (high)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · OpenAI
Chatten mit GPT-4.1 & gpt-oss-20BGuenstigstes Modell
$0.05/1M
Hoechste Intelligenz
68.8% GPQA
Bestes Coding
21.8 Coding-Index
Preisunterschied
40.0x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests GPT-4.1
- MMLU Pro
- MATH 500
gpt-oss-20B (high)
- GPQA
- HLE
- LiveCodeBench
- AIME 2025
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GLM 5
$1.00 / $3.20
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Kimi
Kimi K2.5
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per M tokens
MiniMax
MiniMax M2.5
$0.30 / $1.20
per M tokens
Qwen
Qwen3.5 122B
$0.40 / $3.00
per M tokens
| Metrik | Op GPT-4.1 | Op gpt-oss-20B (high) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $2.00/1M | $0.05/1M |
| Output-Kosten | $8.00/1M | $0.20/1M |
| Gemischt (3:1) | $3.50/1M | $0.09/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | OpenAI |
| Veröffentlichung | 14. Apr. 2025 | 5. Aug. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 86.4 tok/s | 256.1 tok/s |
| TTFT | 687ms | 315ms |
| Latenz | 687ms | 8125ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 26.3 | 24.5 |
| Coding | 21.8 | 18.5 |
| Mathe | 34.7 | 89.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 66.6% | 68.8% |
| MMLU Pro | 80.6% | 74.8% |
| HLE | 4.6% | 9.8% |
| LiveCodeBench | 45.7% | 77.7% |
| MATH 500 | 91.3% | — |
| AIME 2025 | 34.7% | 89.3% |
| AIME (Original) | 43.7% | — |
| SciCode | 38.1% | 34.4% |
| LCR | 61.0% | 30.7% |
| IFBench | 43.0% | 65.1% |
| TAU-bench v2 | 47.1% | 60.2% |
| TerminalBench Hard | 13.6% | 10.6% |
Wichtigste Erkenntnisse
gpt-oss-20B (high) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.05/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
gpt-oss-20B (high) fuehrt bei Reasoning mit 68.8% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
GPT-4.1 erreicht einen 21.8 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
GPT-4.1
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
gpt-oss-20B (high)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
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Beliebte Alternativen
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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
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