Modellvergleich
GPT-4o (ChatGPT)
vs. Step 3.5 Flash
Vergleich von 2 KI-Modellen · 0 Benchmarks · OpenAI, StepFun
Empfehlung
Staerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
Step 3.5 Flash
$0.10/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Step 3.5 Flash
26.0 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Wichtige Unterschiede
Reasoning-Unterschied
Step 3.5 Flash liegt 17.9 Punkte vor GPT-4o (ChatGPT) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Step 3.5 Flash gewinnt 2 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewählten Modelle und vergleiche Antwortqualität mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
GPT-4o (ChatGPT)
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Step 3.5 Flash
StepFun
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
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Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nützlicher?
Sicherer KI-Chat aus Europa
Nutze Claude, ChatGPT und Gemini zusammen mit EU-gehosteten Modellen wie Deepseek, Qwen und Kimi.
EU-gehostete Inferenz
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Op GPT-4o (ChatGPT) | Top-Wahl St Step 3.5 Flash |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | — | $0.10/1M |
| Output-Kosten | — | $0.30/1M |
| Gemischt (3:1) | — | $0.15/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | StepFun |
| Veröffentlichung | 15. Feb. 2025 | 2. Feb. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 224.2 tok/s |
| TTFT | — | 1070ms |
| Latenz | — | 9990ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | — | 100.0 |
| Reasoning-Score | 8.1 | 26.0 |
| Intelligenz | 8.1 | 26.0 |
Wichtigste Erkenntnisse
Step 3.5 Flash bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.10/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Step 3.5 Flash hat das staerkste Reasoning-Profil mit 26.0 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens,geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
GPT-4o (ChatGPT)
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
Step 3.5 Flash
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse