Modellvergleich

o1-mini
vs. o3

Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · OpenAI

Chatten mit o1-mini & o3

Guenstigstes Modell

OpenAI logo o1-mini

$0.00/1M

Hoechste Intelligenz

OpenAI logo o3

82.7% GPQA

Bestes Coding

OpenAI logo o3

38.4 Coding-Index

Preisunterschied

Infinityx

Input-Kostenspanne

Composite Indices

Intelligence, Coding, Math

Standard Benchmarks

Academic and industry benchmarks

Benchmark-Sieger

6 Tests
OpenAI logo

o1-mini

0

Kein eindeutiger Sieger

OpenAI logo

o3

6
  • GPQA
  • MMLU Pro
  • HLE
  • LiveCodeBench
  • MATH 500
  • AIME 2025
Metrik
OpenAI logo o1-mini
OpenAI
OpenAI logo o3
OpenAI
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.00/1M$2.00/1M
Output-Kosten $0.00/1M$8.00/1M
Gemischt (3:1) $3.50/1M
Spezifikationen
Anbieter OpenAIOpenAI
Veröffentlichung 12. Sept. 202416. Apr. 2025
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 122.9 tok/s
TTFT 6372ms
Latenz 6372ms
Composite-Indizes
Intelligenz 20.438.4
Coding 38.4
Mathe 88.3
Standard-Benchmarks
GPQA 60.3%82.7%
MMLU Pro 74.2%85.3%
HLE 4.9%20.0%
LiveCodeBench 57.6%80.8%
MATH 500 94.4%99.2%
AIME 2025 88.3%
AIME (Original) 60.3%90.3%
SciCode 32.3%41.0%
LCR 69.3%
IFBench 71.4%
TAU-bench v2 80.7%
TerminalBench Hard 37.1%

Wichtigste Erkenntnisse

o1-mini bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

o3 fuehrt bei Reasoning mit 82.7% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.

o3 erreicht einen 38.4 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-mini

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast
OpenAI logo

o3

  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung
EU Made in Europe

Chat with 100+ AI Models in one App.

Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.

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.