Modellvergleich
o1-pro
vs. o3-pro
Vergleich von 2 KI-Modellen · 1 Benchmarks · OpenAI
Chatten mit o1-pro & o3-proGuenstigstes Modell
$20.00/1M
Hoechste Intelligenz
84.5% GPQA
Preisunterschied
7.5x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
1 Tests o1-pro
Kein eindeutiger Sieger
o3-pro
- GPQA
| Metrik | Op o1-pro | Op o3-pro |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $150.00/1M | $20.00/1M |
| Output-Kosten | $600.00/1M | $80.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $262.50/1M | $35.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | OpenAI |
| Veröffentlichung | 19. März 2025 | 10. Juni 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 22.8 tok/s |
| TTFT | — | 85853ms |
| Latenz | — | 85853ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 25.8 | 40.7 |
| Coding | — | — |
| Mathe | — | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | — | 84.5% |
| MMLU Pro | — | — |
| HLE | — | — |
| LiveCodeBench | — | — |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | — | — |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | — | — |
| LCR | — | — |
| IFBench | — | — |
| TAU-bench v2 | — | — |
| TerminalBench Hard | — | — |
Wichtigste Erkenntnisse
o3-pro bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $20.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
o3-pro fuehrt bei Reasoning mit 84.5% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
o1-pro
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
o3-pro
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
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.
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.