Modellvergleich
Grok 4
vs. GPT-5.5 (xhigh)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · xAI, OpenAI
Chatten mit Grok & GPT-5.5Guenstigstes Modell
$3.00/1M
Hoechste Intelligenz
93.5% GPQA
Bestes Coding
59.1 Coding-Index
Preisunterschied
1.7x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests Grok 4
- MMLU Pro
- LiveCodeBench
- MATH 500
- AIME 2025
GPT-5.5 (xhigh)
- GPQA
- HLE
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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 | xA Grok 4 | Op GPT-5.5 (xhigh) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $3.00/1M | $5.00/1M |
| Output-Kosten | $15.00/1M | $30.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $6.00/1M | $11.25/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | xAI | OpenAI |
| Veröffentlichung | 10. Juli 2025 | 23. Apr. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 54.2 tok/s | 67.4 tok/s |
| TTFT | 7711ms | 46406ms |
| Latenz | 7711ms | 46406ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 41.5 | 60.2 |
| Coding | 40.5 | 59.1 |
| Mathe | 92.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 87.7% | 93.5% |
| MMLU Pro | 86.6% | — |
| HLE | 23.9% | 44.3% |
| LiveCodeBench | 81.9% | — |
| MATH 500 | 99.0% | — |
| AIME 2025 | 92.7% | — |
| AIME (Original) | 94.3% | — |
| SciCode | 45.7% | 56.1% |
| LCR | 68.0% | 74.3% |
| IFBench | 53.7% | 75.9% |
| TAU-bench v2 | 74.9% | 93.9% |
| TerminalBench Hard | 37.9% | 60.6% |
Wichtigste Erkenntnisse
Grok 4 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $3.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GPT-5.5 (xhigh) fuehrt bei Reasoning mit 93.5% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
GPT-5.5 (xhigh) erreicht einen 59.1 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
Grok 4
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
GPT-5.5 (xhigh)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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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.