Modellvergleich

o1
vs. o3-mini

Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · OpenAI

Chatten mit o1 & o3-mini

Guenstigstes Modell

OpenAI logo o3-mini

$1.10/1M

Hoechste Intelligenz

OpenAI logo o3-mini

74.8% GPQA

Bestes Coding

OpenAI logo o1

20.5 Coding-Index

Preisunterschied

13.6x

Input-Kostenspanne

Composite Indices

Intelligence, Coding, Math

Standard Benchmarks

Academic and industry benchmarks

Benchmark-Sieger

5 Tests
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o1

1
  • MMLU Pro
OpenAI logo

o3-mini

4
  • GPQA
  • HLE
  • LiveCodeBench
  • MATH 500
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GLM

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
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OpenAI
OpenAI logo o3-mini
OpenAI
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $15.00/1M$1.10/1M
Output-Kosten $60.00/1M$4.40/1M
Gemischt (3:1) $26.25/1M $1.93/1M
Spezifikationen
Anbieter OpenAIOpenAI
Veröffentlichung 5. Dez. 202431. Jan. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 99.2 tok/s150.6 tok/s
TTFT 19594ms7676ms
Latenz 19594ms7676ms
Composite-Indizes
Intelligenz 30.825.9
Coding 20.517.9
Mathe
Standard-Benchmarks
GPQA 74.7%74.8%
MMLU Pro 84.1%79.1%
HLE 7.7%8.7%
LiveCodeBench 67.9%71.7%
MATH 500 97.0%97.3%
AIME 2025
AIME (Original) 72.3%77.0%
SciCode 35.8%39.9%
LCR 59.3%
IFBench 70.3%
TAU-bench v2 62.6%28.7%
TerminalBench Hard 12.9%6.8%

Wichtigste Erkenntnisse

o3-mini bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $1.10/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

o3-mini fuehrt bei Reasoning mit 74.8% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.

o1 erreicht einen 20.5 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

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o1

  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung
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o3-mini

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

Kundensupport