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.
GPT-4.1, von OpenAI am 14. April 2025 eingeführt, bietet ein Kontextfenster von 1 Million Token und unterstützt Ausgaben von bis zu 32.768 Token pro Anfrage. Es liefert herausragende Leistung bei Codierungsaufgaben, erreicht 54,6 % im SWE-Bench Verified-Benchmark und zeigt eine 10,5 %ige Verbesserung gegenüber GPT-4o im MultiChallenge für die Befolgung von Anweisungen. Der Wissensstand des Modells ist auf Juni 2024 festgelegt. Die Preisgestaltung beträgt 2,00 $ pro Million Token für Eingaben und 8,00 $ pro Million Token für Ausgaben, mit einem 75 %igen Rabatt für zwischengespeicherte Eingaben, was es für wiederholte Abfragen äußerst kosteneffizient macht.
| o3-mini | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
Webseite
| ||
Anbieter
| ||
Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text | Text Bilder |
API-Anbieter
| OpenAI API | OpenAI API |
Datum des Wissensstandes
| Unbekannt | - |
Open Source
| Nein | Nein |
Preisgestaltung Eingabe
| $1.10 pro Million Token | $2.00 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $4.40 pro Million Token | $8.00 pro Million Token |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort Quelle | 90.2% pass@1 Quelle |
MMLU-Pro
| Nicht verfügbar | - |
MMMU
| Nicht verfügbar | 74.8% Quelle |
HellaSwag
| Nicht verfügbar | - |
HumanEval
| Nicht verfügbar | - |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort Quelle | - |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort Quelle | 66.3% Diamond Quelle |
IFEval
| Nicht verfügbar | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 48.1% Quelle |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 Quelle |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung |
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