Modellvergleich
GPT-4.1 mini
vs. GPT-4o mini
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · OpenAI
Chatten mit GPT-4.1 & GPT-4oGuenstigstes Modell
$0.15/1M
Hoechste Intelligenz
66.4% GPQA
Bestes Coding
18.5 Coding-Index
Preisunterschied
2.7x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests GPT-4.1 mini
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
- MATH 500
- AIME 2025
GPT-4o mini
Kein eindeutiger Sieger
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Explore Inference APIGLM
GLM 5
$1.00 / $3.20
per M tokens
Kimi
Kimi K2.5
$0.60 / $2.80
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 mini | Op GPT-4o mini |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.40/1M | $0.15/1M |
| Output-Kosten | $1.60/1M | $0.60/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.70/1M | $0.26/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | OpenAI |
| Veröffentlichung | 14. Apr. 2025 | 18. Juli 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 95.6 tok/s | 56.9 tok/s |
| TTFT | 524ms | 467ms |
| Latenz | 524ms | 467ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 22.9 | 12.6 |
| Coding | 18.5 | — |
| Mathe | 46.3 | 14.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 66.4% | 42.6% |
| MMLU Pro | 78.1% | 64.8% |
| HLE | 4.6% | 4.0% |
| LiveCodeBench | 48.3% | 23.4% |
| MATH 500 | 92.5% | 78.9% |
| AIME 2025 | 46.3% | 14.7% |
| AIME (Original) | 43.0% | 11.7% |
| SciCode | 40.4% | 22.9% |
| LCR | 42.3% | — |
| IFBench | 38.3% | 31.0% |
| TAU-bench v2 | 52.9% | — |
| TerminalBench Hard | 7.6% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
GPT-4o mini bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.15/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GPT-4.1 mini fuehrt bei Reasoning mit 66.4% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
GPT-4.1 mini erreicht einen 18.5 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 mini
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
GPT-4o mini
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Made in Europe Chat with 100+ AI Models in one App.
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Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
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.