Claude 3.5 Haiku, entwickelt von Anthropic, bietet ein Kontextfenster von 200.000 Token. Die Preisgestaltung beträgt 1 $ pro Million Eingabe-Token und 5 $ pro Million Ausgabe-Token, mit möglichen Einsparungen von bis zu 90 % durch Prompt-Caching und 50 % über die Message Batches API. Dieses Modell, das am 4. November 2024 veröffentlicht wurde, zeichnet sich durch Codevervollständigung, interaktive Chatbots, Datenextraktion und -kennzeichnung sowie Echtzeit-Inhaltsmoderation aus.
Das OpenAI o3-mini ist ein leistungsstarkes und kosteneffizientes Modell für schnelles logisches Denken, das speziell für MINT-Anwendungen entwickelt wurde und hervorragende Leistungen in Wissenschaft, Mathematik und Programmierung bietet. Es wurde im Januar 2025 veröffentlicht und enthält essenzielle Entwicklerfunktionen wie Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben und Entwicklernachrichten. Das Modell verfügt über drei Stufen der Denkintensität—niedrig, mittel und hoch—damit Nutzer zwischen tiefgehender Analyse und schnelleren Antwortzeiten optimieren können. Im Gegensatz zum o3-Modell besitzt es keine visuellen Fähigkeiten. Zunächst ist es für ausgewählte Entwickler in den API-Stufen 3-5 verfügbar und kann über die Chat Completions API, Assistants API und Batch API genutzt werden.
| Claude 3.5 Haiku | o3-mini | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Nov 04, 2024 5 Monate ago | Jan 31, 2025 2 Monate ago |
Modalitäten | Text | Text |
API-Anbieter | Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI | OpenAI API |
Datum des Wissensstandes | 01.04.2024 | Unbekannt |
Open Source | Nein | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | $0.80 pro Million Token | $1.10 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $4.00 | $4.40 pro Million Token |
MMLU | Nicht verfügbar | 86.9% pass@1, high effort Quelle |
MMLU Pro | 65% 0-shot CoT Quelle | Nicht verfügbar |
MMMU | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | 88.1% 0-shot Quelle | Nicht verfügbar |
MATH | 69.4% 0-shot CoT Quelle | 97.9% pass@1, high effort Quelle |
GPQA | Nicht verfügbar | 79.7% 0-shot, high effort Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
Mobile Anwendung |
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