Vergleichen Sie GPT-5 Models: Schlussfolgern, Geschwindigkeit & Kosten
Wir untersuchen die Unterschiede zwischen OpenAIs GPT-5-Familie (z. B. GPT-5, GPT-5-mini und GPT-5-nano), indem wir die Benchmark-Leistung und die Kosten für die Durchführung der Benchmarks erfassen.
Preis vs. Erfolg: Wichtigste Erkenntnisse
Wir haben in unserer Analyse die GPT-5-Familie verwendet. Wir verwendeten sechs Benchmarks aus verschiedenen Bereichen, darunter Schlussfolgern, Programmieren, Befolgen von Anweisungen und Mathematik.
Unsere Analyse ergab:
- Im Durchschnitt über die Benchmarks liefern GPT-5 (high) und GPT-5 (medium) nahezu identische Erfolgsraten (65 % gegenüber 64 %), doch GPT-5 (high) kostet fast doppelt so viel ($511 gegenüber $280). Es folgen GPT-5-mini (high), GPT-5 (low) und GPT-5-mini (medium) mit Erfolgsraten von 62 %, 61 % bzw. 60 % zu niedrigeren Preisen von $105, $90 und $28. Das zeigt, dass durch die Inkaufnahme eines Rückgangs der Erfolgsrate um ~5 % Aufgaben bis zu 18-mal kostengünstiger erledigt werden können, indem man von GPT-5 (high) auf GPT-5-mini (medium) umsteigt.
- GPT-5-mini (high) übertrifft GPT-5 (low) in nahezu jedem Benchmark, und das bei gleichen oder niedrigeren Kosten. In IFBench liegen die Erfolgsraten bei 75 % gegenüber 67 %; in AIME 2025 bei 97 % gegenüber 83 %; in Humanity’s Last Exam bei 20 % gegenüber 18 %; und in GPQA Diamond bei 83 % gegenüber 81 %. Bei SciCode liegen sie mit 39 % gleichauf, doch GPT-5-mini (high) verursacht weiterhin niedrigere Kosten.
- Das teuerste Model, GPT-5 (high), übertrifft den zweitbesten Konkurrenten in drei Benchmarks, und selbst dann beträgt der Abstand nicht mehr als 3 %. In allen anderen Benchmarks wird es von günstigeren Alternativen übertroffen.
Wichtige Unterschiede zwischen GPT-Models
Die drei Models unterscheiden sich hauptsächlich in der Schlussfolgerungstiefe, Geschwindigkeit und den Kosten. Die neuen Funktionen können modellübergreifend genutzt werden, ihre Auswirkungen variieren jedoch je nach Model.
Schlussfolgern
- GPT-5 bietet die stärkste Fähigkeit zum Schlussfolgern. Es eignet sich für komplexe, mehrstufige Probleme beim Programmieren, in der wissenschaftlichen Analyse oder bei der Entscheidungsunterstützung.
- GPT-5 mini bietet starkes Schlussfolgern für strukturierte Prompts mit vorhersehbaren Aufgabengrenzen.
- GPT-5 nano zeigt eine mäßige Schlussfolgerungsleistung und eignet sich am besten für Aufgaben, die keine tiefgehende Analyse erfordern.
- Der minimale Schlussfolgerungsmodus kann mit allen Models verwendet werden und bringt den größten Nutzen für GPT-5 nano und GPT-5 mini, da sie einen Geschwindigkeitsvorteil haben.
Geschwindigkeit
- GPT-5 nano ist die schnellste Option und eignet sich für Echtzeit- oder groß angelegte Workloads.
- GPT-5 mini gleicht Geschwindigkeit mit Schlussfolgern aus und eignet sich daher für reguläre Produktions-Workloads.
- GPT-5 ist langsamer, weil es mehr interne Schlussfolgerungen durchführt, was jedoch zu präziserer Ausgabe führt.
- Der minimale Schlussfolgerungsmodus kann die Latenz weiter reduzieren, insbesondere bei nano.
Kosten
- GPT-5 nano hat die niedrigsten Kosten pro Token. Es wird für umfangreiche Aufgaben wie Stapelklassifizierung oder Zusammenfassung bevorzugt.
- GPT-5 mini liegt im mittleren Bereich und bietet ein Gleichgewicht zwischen Leistungsfähigkeit und Kosten.
- GPT-5 ist das teuerste Model und wird in der Regel dann verwendet, wenn Genauigkeit und Konsistenz Vorrang haben.
- Die Ausführlichkeitseinstellungen beeinflussen die Kosten, weil höhere Ausführlichkeit mehr Ausgabe-Tokens erzeugt.
Diese Forschung zitieren
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}Ergebnisse und Zeitstempel von 3 Datenpunkten. Laden Sie die Zusammenfassungsdaten aus den Diagrammen und Tabellen dieses Artikels als ZIP-Datei herunter, die eine CSV-Datei enthält.
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Änderungsprotokoll
2 AktualisierungenDer Abschnitt „Was sind LLM-Parameter?“ wurde um Details zur Modellgröße, den Trainingsgrundlagen und dem Top-K-Sampling erweitert.
Der Temperaturparameter wurde aus der Liste der Schlüsselparameter entfernt.
Zuvor arbeitete sie als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.
Şevval konzentriert sich auf KI-Programmierwerkzeuge, KI-Agenten und Quantentechnologien.
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