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KI Modelle

Erfahren Sie mehr über den führenden LLMs hinsichtlich Leistungsbenchmarks, Latenz und Preisgestaltung.

Model
Punktzahl
Eingabepreis
Ausgabepreis
Anthropic
Anthropic
Jul/24/2026

Claude Opus 5

Punktzahl86
Kontextfenster1M
Eingabepreis ($/M)$5.00
Ausgabepreis ($/M)$25.00
Max. Ausgabe-Tokens128k

Benchmark-Leistung

Open Source
Holdout
AIMultiple
Rang
Kategorie
Benchmarks
Punktzahl
3rd
AGI
ARC-AGI-1
98
2nd
AGI
ARC-AGI-2
90
1st
Coding
Frontier-Bench
44
3rd
Coding
Terminal-Bench 2.1
89
4th
Finance
FinanceReasoning
90
1st
Healthcare
BioMysteryBench
79
1st
Intelligence
ArxivMath
91
7th
Intelligence
CritPt
29
6th
Intelligence
FrontierMath
73
2nd
Intelligence
MMMU-Pro
85
7th
Legal
LegalBench
87

Kostenanalyse

Niedrigster Eingabepreis
$5.00
Von Anthropic
Niedrigster Ausgabepreis
$25.00
Von Anthropic
Minimale Latenz
3.83s
Von Microsoft Azure

FAQ

Berücksichtigen Sie Ihre wichtigsten Bedürfnisse: Inhaltserstellung: Fokus auf die Ergebnisse im Bereich logisches Denken und Gedächtnis KI. Softwareentwicklung: Priorisieren Sie die Code-Performance KI. Datenanalyse: Betrachten Sie die Ergebnisse im Bereich Text-zu-SQL und Finanzen KI. Geschäftsautomatisierung: Berücksichtigen Sie die Agenten-Performance RAG und KI. Faktentreue: Betonen Sie geringe Halluzinationsraten.

Diese Modelle repräsentieren verschiedene Leistungsstufen der OpenAI GPT-5-Familie: GPT-5: Flaggschiffmodell mit vollem Funktionsumfang; GPT-5 Mini: Optimiert für Geschwindigkeit und Kosten bei gleichzeitig hoher Leistung; GPT-5 Nano: Ultraschnelle, leichte Version für Anwendungen mit hohem Datenaufkommen.

Datumszusätze kennzeichnen spezifische Schulungsfristen oder Release-Versionen. Beispielsweise wurde „claude-3-7-sonnet-20250219“ am 19. Februar 2025 veröffentlicht und hilft Nutzern so, die genaue Version zu ermitteln, die sie testen.

Die Zahl „32b“ in Modellen wie „exaone-4.0-32b“ steht für 32 Milliarden Parameter. Im Allgemeinen ermöglichen mehr Parameter eine bessere Performance, erfordern aber auch mehr Rechenressourcen und verursachen höhere Kosten.

Mini-Varianten: Optimiert für Geschwindigkeit und Kosten, typischerweise 65–80 % der Leistung von Vollmodellen. High-Varianten: Konfigurationen mit maximaler Leistung, oft mit erhöhtem Rechenaufwand.