Die Katze ist aus dem Sack: OpenAI hat GPT-5 offiziell vorgestellt. Während die Branche nach den bisherigen Releases von GPT-4.0 und GPT-4.1 bereits große Sprünge gewohnt war, verspricht GPT-5 nun nicht weniger als eine neue Ära, eine Revolution, eine ganz neue Liga der KI bzw. der Large Language Models (LLMs). Angeblich leistungsfähiger, präziser und, ja, auch ein Stück näher an dem, was man gemeinhin als künstliche Allgemeinintelligenz (AGI) bezeichnet.
Was ist dran?
Wir haben uns den Release technisch und kritisch angesehen – mit Fokus auf konkrete Anwendungsfälle, Vergleich zu anderen Modellen und mögliche Auswirkungen auf Agenten, Automatisierung und Produktentwicklung.
Spoiler: Für Start-ups wird es heiß. Für Tech-Entscheider auch.
Was ist GPT-5 eigentlich?
GPT-5 ist das neueste große Sprachmodell von OpenAI und Nachfolger von GPT-4.1 sowie dem multimodalen GPT-4o. Es basiert auf einem erweiterten Architekturdesign, unterstützt deutlich anspruchsvollere Aufgaben, hat ein breites Allgemeinwissen bis Q2/2025 und kommt mit einer stark verbesserten API… Juhu! Außerdem nutzen wir superdupergerne die Responses-API, die viel mehr Möglichkeiten gibt!
Der Name selbst ist überraschend konventionell, der Inhalt dafür umso spannender:
- Kontextfenster: Bis zu 5 Millionen Tokens, also auch geeignet für riesige Projekte, z. B. das Durcharbeiten ganzer Codebasen oder umfangreicher Prozessdokumentation.
- Multimodalität: Text, Bild, Audio und Video-Eingaben in einem einzigen Modell kombinierbar. WOW!
- Long-term Memory: Persistente, konfigurierbare Speicherfunktion. Endlich für produktive Anwendungen nutzbar!
- Werkzeugnutzung: Tools wie Code Interpreter, Browser, image-1 oder Custom Functions sind über die neue Toolchain direkt eingebunden aber auch über API.
Das Modell ist für Enterprise-Kunden über gpt-5 API-Endpunkte abrufbar, allerdings vorerst mit Warteliste. In ChatGPT ist GPT-5 derzeit nicht direkt nutzbar.
Das Video von OpenAI zum Release gibt es übrigens auf YouTube.
GPT-5 vs. GPT-4.1/o: Was ist wirklich neu?
| Modell | Kontextgröße | Multimodal | Memory | Tool-Nutzung |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | 128k Tokens | Ja | Experimentell | Ja (Ab Team-Version) |
| GPT-4.1 | 1 Mio Tokens | Nein | Kein persistent Memory | Ja |
| GPT-5 | 5 Mio Tokens | Ja | Ja – persistente Speicherung | Ja – vollständig auch in der API |
Damit lässt sich GPT-5 im Prinzip als Supermodell verstehen: Alles in einem, dazu performanter und stabiler. Auch Halluzinationen wurden laut OpenAI „drastisch reduziert“ – genaue Benchmarks stehen allerdings noch aus.
Außerdem hat GPT-5 integriertes Reasoning, das bedeutet die oX-Modelle sind im Prinzip schon verankert…
Wenn du mittlerweile ChatGPT nutzt, wird automatisch GPT-5 Auto ausgewählt (als älteres Modell ist nur noch 4o verfügbar). Das Thema der Modellverwirrung ist also ein-für-allemal aufgelöst!
Anwendungsfälle? Agenten, Automatisierung & Softwareentwicklung
Für Entwickler:innen und Automatisierungsexpert:innen eröffnen sich neue Horizonte. GPT-5 integriert sich nahtlos in bestehende Agentensysteme und unterstützt komplexe Zielverfolgung. Das ist besonders relevant für intelligente Prozessautomatisierung (➡️IPA).
Typische Einsatzfelder:
- KI-Agenten mit Memory: Endlich können Agenten persistent lernen, sich an Projekte erinnern und ihre Strategie anpassen (z. B. Junior-Marketeer- oder Vertriebsagenten).
- Code-Verständnis auf Repositories: Mit 5 Mio Tokens ist es erstmals realistisch, eine komplette Codebasis zu analysieren, kommentieren oder dokumentieren zu lassen.
- Multimodale Workflows: Video-Input plus Textauswertung plus Tool-Nutzung? Mit GPT-5 kein Science-Fiction mehr.
Wer automatisierte Angebote erstellt, Podcasts produziert oder ganze Content-Workflows betreibt, wird mit GPT-5 deutlich weniger Prompt-Hacks brauchen. Die Modelle verstehen mehr Kontext, folgen anspruchsvolleren Instruktionen und sind robuster im Verhalten.
Was bedeutet das für KI-Startups?
Die Befürchtung ist: GPT-5 (und alles, was OpenAI sonst so tut) wird mittelfristig den Markt konsolidieren. Viele Tools basieren heute noch auf Wrappern, Plugins oder simplen Prompts auf OpenAI-Modelle. GPT-5 erledigt viele dieser Use Cases direkt und das sogar besser, schneller und mit Memory. Wer keinen echten USP oder eigenes Tool-Ökosystem hat, wird es schwer haben.
Ein paar Gedanken dazu:
- 👎 No-Gos: reine GPT-UI-Wrapper, Copywriting-Klicktools ohne Integration, oberflächliche Chatbots
- 👍 Chancen: vertikale Lösungen mit Tiefe (z. B. juristische Analyse, Supply Chain Optimierung), smarte Agenten, echte Datenintegration
Wie man GPT & Co sinnvoll einsetzt? Dazu haben wir ausführliche Artikel zur OpenAI Modellwahl (ACHTUNG: Seit GPT-5 nur noch bei der API relevant) und dem richtigen Einsatz von Promptrollen geschrieben.
AGI & Superintelligenz: Nächste Stufe oder Buzzword?
OpenAI selbst spricht in der GPT-5-Vorstellung vorsichtig über Artificial General Intelligence (AGI). Das Modell sei „noch nicht allgemein intelligent“, aber ein „wichtiger Schritt“ dahin. Was ist also dran?
Technisch gesehen bleibt GPT-5 ein sprachbasiertes Transformer-Modell. Es besitzt kein Bewusstsein, keine Fähigkeit selbständig neue Dinge zu erlernen, kein eigenes Ziel. Aber: Die Fähigkeit, sehr viele multimodale Aufgaben in hoher Qualität zu lösen, nähert sich in der Außenwirkung zunehmend dem AGI-Versprechen. Aber: Don’t panic. Davon sind wir doch noch gaaanz schön weit entfernt.
Also: GPT-5 ist (noch) kein AGI aber es zeigt, wie nah Sprachmodelle mit ausreichend Kontext, Werkzeugen und Memory an menschenähnliche Problemlösung herankommen können. Die Prognosen belaufen sich laut Experten ja irgendwo zwischen 2027 und 2035… Was passiert bleibt spannend.
Offene Fragen
- Intransparenz: OpenAI bleibt vage zur Architektur. Kein Wort zu Parametern, Trainingsdaten oder Fine-Tuning.
- Bias und Halluzinationen: Trotz Verbesserungen bleiben gesellschaftliche Verzerrungen und fehlerhafte Ausgaben ein Risiko, insbesondere bei autonomen Agenten.
- Zugangsbeschränkung: GPT-5 ist nicht öffentlich via ChatGPT nutzbar sondern nur auf der Website. Zugang derzeit nur für Enterprise-Kunden über API.
Die große Stärke – ein Modell, das alles kann – ist zugleich Risiko:
Wenn GPT-5 Basis von Tools wird, die ohne Kontrolle operieren, drohen Black-Box-Prozesse und ethische Grauzonen. Hier braucht es klare Leitplanken und bewusstes Prompting.
Was sagt GPT-5 über sich selbst?
Ich hab GPT-5 einfach mal gefragt: Was kannst du besser als 4.1 oder 4o?
Die Antwort (bzw. die Einleitung der Antwort) lässt mich schmunzeln:
Ich bin besser als 4o und 4.1, weil ich
* mehr Kontext halten und über längere Zeit konsistent bleiben kann
* komplexe Aufgaben in einem Schritt sauber durchdenke
* deinen Stil und Regeln dauerhaft präzise einhalte
* Webinfos und gespeicherte Details nahtlos kombiniere
* stabilere, fehlerärmere Formate liefere
Ein Modell für Macher:innen
GPT-5 markiert (mal wieder) einen echten Technologiesprung. Für dich heißt das:
- Die Agenten-Zeit ist angebrochen und sie wird produktiv und noch „krasser“, als wir es aktuell bereits aus den Agents in ChatGPT und Agentensystemen basierend auf n8n oder make kennen.
- Prompt Engineering wird durch Architektur-Engineering ersetzt
- Toolbau auf GPT-Basis braucht echten Mehrwert, alles andere übernimmt das Modell
Wer GPT-5 früh einsetzt, kann Automatisierung neu denken, ob im Content, Vertrieb, Kundensupport oder bei internen Prozessen. Die Tools dazu sind da. Die Frage ist nur: Wer nutzt sie besser?
