Modellvergleich
Wählen Sie zwei Modelle aus und vergleichen Sie Preise, Fähigkeiten und Empfehlungen nebeneinander.
Radar-Vergleich
Preis-Leistungs-Verhältnis
Benchmark-Punktzahl pro ausgegebenem Dollar (höher = besser). Kombiniert MMLU, Schlussfolgerung und Code-Benchmarks mit den API-Kosten.
| Funktion | GPT-5.5 OpenAI | Claude 4 Sonnet Anthropic |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenAI | Anthropic |
| Stufe | flagship | flagship |
| Input | $5.00 | $3.00 |
| Output | $30.00 | $15.00 |
| Cached | $0.500 | $0.300 |
| Batch-Input | $2.50 | $1.50 |
| Kontext | 1M | 200K |
| Max. Output | 128,000 | 16,384 |
| Ausgabegeschwindigkeit | ~85 tok/s | ~70 tok/s |
| Rate-Limit | 5,000 RPM | 4,000 RPM |
| Multimodal | Bildeingabe | Bildeingabe |
| Vision | ||
| Funktionsaufruf | ||
| Feinabstimmung | ||
| JSON-Modus | ||
| Wissensstand | 2025-06 | 2025-03 |
| Kostenlose Stufe | ||
| MMLU | 90.0% | 88.0% |
| SWE-bench Verified | 82.7% | 63.8% |
| Terminal-Bench | 82.7% | — |
| GeneBench | 28.5% | — |
| HumanEval | — | 91.0% |
| MATH | — | 72.5% |
API-Codebeispiele
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
max_tokens=1024,
)
print(response.choices[0].message.content)import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")
message = client.messages.create(
model="claude-4-sonnet",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content[0].text)Anwendungsempfehlungen
KI-Analyse über 8 reale Szenarien — finden Sie das beste Modell für Ihre Anforderungen.
Agentisches Codieren
Code-Generierung, Debugging, Refactoring mit Tool- und Funktionsaufrufen.
Content-Generierung
Artikel, Marketing-Texte, Übersetzungen und Langform-Schreiben.
Datenanalyse & Schlussfolgerung
Mathematik, Logik, wissenschaftliche Analyse und mehrstufige Schlussfolgerung.
Echtzeit / Niedrige Latenz
Chatbots, Live-Support, Streaming-Antworten wo Geschwindigkeit zählt.
Langdokument-Verarbeitung
Verarbeitung großer Codebasen, juristischer Dokumente, Forschungsarbeiten.
Multimodale Anwendungen
Bildverständnis, Dokument-OCR, Audio-Transkription, visuelle Fragen.
Kosteneffiziente Produktion
Hochvolumige API-Nutzung wo Token-Kosten im Vordergrund stehen.
Enterprise & Zuverlässigkeit
Produktions-Workloads mit strukturiertem Output, Fine-Tuning und hohen Limits.
GPT-5.5
Vorteile
- State-of-the-art agentic coding (82.7% Terminal-Bench)
- 1M token context window
- Matches GPT-5.4 latency with fewer tokens
- Strong scientific research capability
Nachteile
- 2x more expensive than GPT-5.4
- No fine-tuning support yet
- Output costs $30/M tokens
Wann verwenden: Best for complex coding agents, computer use, and professional workloads where accuracy matters most.
Claude 4 Sonnet
Vorteile
- Top-tier writing quality
- 5x cheaper than Opus
- Excellent coding with 200K context
Nachteile
- Lower max output than Opus
- No fine-tuning
- Slower than GPT-4o mini
Wann verwenden: Best balance of quality and cost for writing, coding, and analysis production apps.