Welches OpenAI Sprachmodell kann was?

how about we fix our model naming by this summer and everyone gets a few more months to make fun of us (which we very much deserve) until then?

SAM ALTMAN, April 2025 auf X

Selbst der OpenAI CEO hat zugegeben, dass die Bezeichnung der OpenAI Sprachmodelle ein bisschen… chaotisch ist.  

Und vielleicht stehst du gerade vor der Entscheidung, welches KI-Modell du für dein nächstes Projekt einsetzen sollst. Die Auswahl ist inzwischen riesig und verwirrend. GPT‑4.1, GPT‑4o, o3, mini, nano, … 

Also: Wenn du dich schon mal gefragt hast, welches Modell eigentlich was kann, bist du hier genau richtig. Wir nehmen dich mit auf eine kurze Tour durch die aktuellen Modelle und zeigen dir, worin sich GPT‑4.1, GPT‑4o, o3 & Co. wirklich unterscheiden. (Stand Juni 2025… Die Namenskonventionen wurden bei OpenAI noch nicht umgestellt).

Was ist was? Die Unterscheidung von OpenAI

OpenAI unterscheidet aktuell selbst die Sprachmodelle nach Reasoning, Flagship und Cost-Optimized. Nachlesen kannst du das hier. 

Dazu komme noch weitere Modelle wie Realtime 4o, Bildgenerierung, Text-to-speech (tts), Transkription und vieles mehr!

Wir fokussieren uns heute auf die ersten drei, die tatsächlichen Sprachmodelle, die Übersicht habe ich dir hier reinkopiert:

Reasoning-Modelle vs. Flagship

Erst einmal zu einer der wichtigsten Unterscheidungen der Sprachmodelle von Open AI. 

Während Modelle wie GPT‑4o oder GPT‑4.1 Allrounder (OpenAI nennt das Flagship) sind gibt es bei OpenAI eine eigene Modelllinie, die speziell fürs strukturierte Denken optimiert wurde:

Die Reasoning-Modelle („o-series models that excel at complex, multi-step tasks.“).

Zu dieser Kategorie zählen o1, o3 und o4 mini. Diese Modelle sind gezielt darauf trainiert, mehrschrittige Denkprozesse durchzuführen, zum Beispiel bei mathematischen Aufgaben, logischen Schlussfolgerungen oder technischen Entscheidungen. Sie folgen dabei dem Prinzip des sogenannten Chain-of-Thought-Reasoning: Bevor sie eine Antwort auszugeben, „denken“ sie Schritt für Schritt und machen diesen Denkprozess nachvollziehbar.

Eselsbrücke: „o“ + Zahl -> Reasoning-Modell!

Übrigens: Ein bisschen mehr zu Prompt-Frameworks habe ich in der Vergangenheit geschrieben.

Jetzt aber erst einmal noch mehr zu den Flagship-Modellen.

Multimodalität, Kontext und Denkvermögen

Die Flagship-Modelle von OpenAI sind am breitesten aufgestellt. 

Fangen wir bei einem der neusten Modelle an: GPT‑4.1. Das Modell ist ein echtes Schwergewicht, wenn es um groß Datenmengen und tiefes Verständnis geht. Mit einem Kontextfenster von bis zu einer Million Tokens kannst du hier ganze Bücher verarbeiten lassen. Ideal für große Automatisierungen oder Content-Generierung ohne Blabla. Ein bisschen mehr dazu kannst du in diesem Artikel lesen.

Dann gibt es da noch GPT‑4o, das sogenannte „Omni“-Modell, im Prinzip das Standardmodell. Hier geht’s nicht nur um Text, sondern auch um Sprache und Bilder. Multimodal eben. GPT‑4o kann Sprache in Echtzeit analysieren, Bilder interpretieren und in mehreren Sprachen fast akzentfrei antworten. Im Prinzip ist 4o das Standardmodell. Es ist auch das Modell, das mittlerweile nativ Bilder generieren kann! Über den Einsatz via API haben wir bereits hier berichtet. Dort findest du auch ein Video.

Eine kleine Faustformel zur Orientierung haben wir damit schon einmal: Zahl vorne -> Flagship bzw. Alleskönner.

Ressourcen schonen mit mini und nano

Du brauchst Fähigkeiten von 4o und Co, aber dein Budget bei der API-Nutzung ist begrenzt? Wenn es darum geht Ressourcen zu schonen gibt es noch die kostenoptimierten Modelle, die zudem auch noch schneller sind!

GPT‑4o mini ist beispielsweise einen Blick wert. Es bringt viele der Stärken des großen Bruders mit aber zu einem deutlich günstigeren Preis.

Wenn Geschwindigkeit und Effizienz dein oberstes Ziel sind, solltest du dir GPT‑4.1 mini oder nano anschauen. Sie bieten eine gute Balance zwischen Rechenaufwand, Leistung und Kosten. Auch für die Reasoning-Modelle o3 und o4 gibt es Mini-Varianten. 

Du siehst… Die Unterschiede sind auf jeden Fall gegeben! Und da nicht jedes Sprachmodell gleich denkt, müssen wir entsprechend auch unterschiedlich mit ihnen kommunizieren!

Prompting: Unterschiede zwischen Reasoning- und Flagship-Modellen

Der erfolgreiche Einsatz eines Sprachmodells hängt nicht nur vom Modell selbst, sondern auch von der Art des Promptings ab.

Während Flagship-Modelle im Prinzip „alles“ können (und somit auch breit und unkomplizierter einsetzbar sind), sollten Reasoning-Modelle mit methodisch klarem Prompting eingesetzt werden. Sonst kommt leider nichts bei raus.

Zu Veranschaulichung zwei Promptbeispiele, die sowohl System- als auch User-Prompts nutzen (demnächst gibt es auch einen Artikel dazu!)

Prompt-Beispiel für 4o

Role: System

<role>Du bist ein Business-Assistent.</role>

<task>Du formulierst klar, strukturiert und auf den Punkt. Liefere Antworten, die Entscheidungsträgern helfen, schnell fundierte Schlüsse zu ziehen.</task>

Role: User

Wir prüfen aktuell, ob wir unsere SaaS-Plattform von reiner User-basierten Abrechnung auf modulare Funktionspakete umstellen sollen.

Bitte beantworte:

• Was sind potenzielle Vorteile und Risiken dieser Umstellung?
• Welche 3 Fragen sollten wir intern klären, bevor wir entscheiden?
• Nenne ein kurzes Beispiel, wie ein Preismodell auf Funktionspaket-Basis aussehen könnte.

Antwort bitte kompakt, auf Business-Entscheidungsträger zugeschnitten.

Das reicht im Prinzip schon, da wir Rolle und Aufgabe (implizit sogar die Zielgruppe) sowie den User-Input präzise formuliert haben. Noch einmal zusammengefasst: 

Warum funktioniert das gut?

• Klar strukturierte Erwartung (Rollenbeschreibung, Aufgabenstellung, Zielgruppe)
• Optimiert auf schnelle, nützliche Output-Qualität (4o Stärke)
• Kombiniert Analyse + Beispiele

Beispielprompt für o3

Role: System

<role>Du bist ein analytisch arbeitender Problemlöser.</role>

<task>Dein Ziel ist es, komplexe Sachverhalte strukturiert zu analysieren. Denke in Teilschritten, leite Zusammenhänge ab und formuliere nachvollziehbare Argumentationsketten, bevor du zu einem Fazit kommst.</task>

Role: User

Wir überlegen, ob wir in unserer bestehenden Unternehmensstruktur ein KI-Agenten-System zur Bearbeitung von Kundenanfragen integrieren sollen. Dabei stehen folgende Optionen zur Auswahl:

• Integration in bestehende Prozesse (ergänzend)
• vollständige Automatisierung einer Linie (ersetzend)
• hybrider Ansatz mit menschlicher Nachprüfung

Bitte analysiere:

• Welche übergeordneten Kriterien sind für die Entscheidungsfindung relevant?
• Wie lassen sich diese Optionen systematisch vergleichen? (z. B. anhand Nutzen, Risiko, Aufwand, Kundenakzeptanz)
• Welche weiteren Überlegungen könnten bei der langfristigen Skalierung eine Rolle spielen?

Denke schrittweise, formuliere deine Gedanken sichtbar und leite dann eine Empfehlung ab.

Warum funktioniert das gut?

• Aktivierung von Chain-of-Thought-Mechanismen
• Klare Denkaufforderung (Schritte, Vergleich, Abwägung)
• Raum für mehrdimensionale Bewertung → ideal für o3 

Die OpenAI Sprachmodelle im Überblick 

Da es doch einige sind, haben wir dir das hier mal ein bisschen kompakter zusammengefasst. Für jeden Anwendungsfalls das richtige Sprachmodell!

Die Qual der Wahl bei den OpenAI-Sprachmodellen 

Die Entscheidung für ein Modell hängt stark vom konkreten Anwendungsfall ab. Multimodal? Dann GPT‑4o. Technisch tief? Dann lieber o3 oder o4‑mini. Viel Text? GPT‑4.1. Günstig und schnell? Mini oder Nano.

Und wenn du dir nicht sicher bist, welches Modell das Richtige für dich ist – oder ob sich ein Wechsel lohnt – lohnt sich ein Blick in die offiziellen Modelldokumentationen von OpenAI. Dort findest du alle technischen Details, Preise und potenziellen Einsatz auf einen Blick.

Und Sven (LinkedIn) hat dazu sogar einen kleinen Flow-Chart-Selektor gebaut! 

Weiterführende Artikel zum Thema

Wie sich die Modellwahl auf deine Prompts auswirkt, erfährst du im Beitrag zu Prompting-Frameworks.
Und wenn du konkrete Automationen aufsetzt, hilft dir die MCP-Anbindung in Make.