Modellvergleich
o4-mini (high)
vs. Pixtral Large
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · OpenAI, Mistral
Empfehlung
Opo4-mini (high)19 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
o4-mini (high)
100.0 Wert-Score
70.8 Reasoning / $1.93/1M
Niedrigster Preis
o4-mini (high)
$1.10/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
o4-mini (high)
70.8 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
o4-mini (high) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
o4-mini (high) ist 1,8x guenstiger bei Eingabetokens als Pixtral Large.
Reasoning-Unterschied
o4-mini (high) liegt 50.1 Punkte vor Pixtral Large beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
o4-mini (high) gewinnt 19 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis, Gemischter Preis.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
o4-mini (high)
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Pixtral Large
Mistral
TTFT
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Zeit
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tok/s
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Tokens
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Kosten
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Welche Antwort war nuetzlicher?
Mit führenden KI-Modellen chatten
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 | Top-Wahl Op o4-mini (high) | Mi Pixtral Large |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.10/1M | $2.00/1M |
| Output-Kosten | $4.40/1M | $6.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.93/1M | $3.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | Mistral |
| Veröffentlichung | 16. Apr. 2025 | 18. Nov. 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 192.4 tok/s | — |
| TTFT | 19206ms | — |
| Latenz | 19206ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 18.8 |
| Reasoning-Score | 70.8 | 20.7 |
| Intelligenz | 25.6 | 8.1 |
| Mathe | 90.7 | 2.3 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 78.4% | 50.5% |
| MMLU Pro | 83.2% | 70.1% |
| HLE | 17.5% | 3.6% |
| LiveCodeBench | 85.9% | 26.1% |
| MATH 500 | 98.9% | 71.4% |
| AIME 2025 | 90.7% | 2.3% |
| AIME (Original) | 94.0% | 7.0% |
| SciCode | 46.5% | 29.2% |
| LCR | 55.0% | 10.3% |
| IFBench | 68.7% | 34.5% |
| TAU-bench v2 | 55.6% | 36.5% |
| TerminalBench Hard | 15.2% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
o4-mini (high) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $1.10/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
o4-mini (high) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 70.8 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
o4-mini (high)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
Pixtral Large
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
