OpenAI o3 und o4-mini: Benchmarks, API-Preise, Einsatzbereiche

Die Landschaft der künstlichen Intelligenz verändert sich ständig, gekennzeichnet durch Leistungssprünge, die neu definieren, was möglich ist. OpenAI, eine konstante Kraft an der Spitze dieser Entwicklung, hat mit der Einführung von o3 und o4-mini erneut die Grenzen verschoben. Diese neuen Angebote, die als ihre "intelligentesten und leistungsfähigsten Modelle aller Zeiten" angekündigt werden, stellen nicht nur ein inkrementelles Upgrade dar, sondern eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie KI-Modelle argumentieren, mit Informationen interagieren und die Welt wahrnehmen.

Mit beträchtlicher Vorfreude angekündigt, ersetzen o3 und o4-mini ihre Vorgänger (o1, o3-mini, o3-mini-high) auf den Plattformen von OpenAI. Dieser Übergang signalisiert einen bedeutenden Fortschritt, insbesondere bei der Integration von multimodalem Reasoning und der agentenhaften Nutzung verschiedener digitaler Tools. Zum ersten Mal verarbeiten diese Modelle nicht nur Informationen; sie denken aktiv mit einer Kombination aus Text, Bildern, Codeausführung, Websuchen und Dateianalyse und schaffen so eine ganzheitlichere und leistungsfähigere kognitive Engine.

o3 und o4 mini: Integriertes Reasoning und agentenhafte Tool-Nutzung

Der vielleicht bahnbrechendste Aspekt von o3 und o4-mini ist ihre Fähigkeit, jedes innerhalb des ChatGPT-Ökosystems verfügbare Tool agentenhaft zu nutzen und zu kombinieren. Diese Suite umfasst:

1. Web Search: Zugriff auf Echtzeitinformationen aus dem Internet und deren Synthese.
2. Python Execution: Ausführen von Code zur Durchführung von Berechnungen, Datenanalysen oder Simulationen.
3. Image Analysis: Interpretieren und Verstehen des Inhalts hochgeladener Bilder.
4. File Interpretation: Lesen und Argumentieren über den Inhalt verschiedener Dokumenttypen.
5. Image Generation: Erstellen neuer Bilder basierend auf textuellen oder visuellen Prompts.

Introducing OpenAI o3 and o4-mini—our smartest and most capable models to date.

For the first time, our reasoning models can agentically use and combine every tool within ChatGPT, including web search, Python, image analysis, file interpretation, and image generation. pic.twitter.com/rDaqV0x0wE

— OpenAI (@OpenAI) April 16, 2025

Frühere Modelle konnten oft einzelne Tools aufrufen, aber o3 und o4-mini heben diese Fähigkeit auf ein neues Niveau. Sie können diese Tools jetzt strategisch auswählen, kombinieren und innerhalb einer einzigen, kohärenten Gedankenkette nutzen, um komplexe Probleme zu lösen. Stellen Sie sich vor, Sie stellen eine Frage, die die Analyse von Daten aus einer hochgeladenen Tabelle, den Abgleich der Ergebnisse mit aktuellen Online-Nachrichtenartikeln, die Durchführung von Berechnungen auf der Grundlage dieser Daten und anschließend die Zusammenfassung der Ergebnisse zusammen mit einem generierten erklärenden Diagramm erfordert. Dieses Maß an nahtloser Integration, bei dem das Modell durch die Tools argumentiert, anstatt sie lediglich aufzurufen, markiert einen bedeutenden Sprung in Richtung vielseitigerer und autonomerer KI-Agenten.

Dieser integrierte Ansatz ermöglicht es den Modellen, mehrstufige, multimodale Probleme mit beispielloser Flüssigkeit anzugehen. Er geht über die einfache Beantwortung von Fragen hinaus und hin zur Ausführung komplexer Aufgaben, bei denen die KI einen Plan formulieren, mithilfe ihrer Tools die notwendigen Ressourcen sammeln, die Informationen verarbeiten und eine umfassende Lösung liefern kann.

"Thinking with Images": Über die Wahrnehmung hinaus zur Kognition

Ergänzend zur integrierten Tool-Nutzung gibt es eine weitere wichtige Innovation: die Fähigkeit von o3 und o4-mini, hochgeladene Bilder direkt in ihren Argumentationsprozess – ihre "Gedankenkette" – einzubeziehen. Dies ist eine tiefgreifende Entwicklung, die über das bloße "Sehen" eines Bildes (Identifizieren von Objekten oder Extrahieren von Text) hinausgeht und aktiv damit "denkt".

Was bedeutet "Thinking with Images" in der Praxis?

• Deeper Analysis: Anstatt nur ein Diagramm zu beschreiben, kann das Modell die Trends interpretieren, sie mit den daneben bereitgestellten Textinformationen korrelieren und Schlussfolgerungen auf der Grundlage der visuellen Daten ziehen.
• Contextual Understanding: Analysieren eines Fotos eines komplexen Aufbaus (wie Laborausrüstung oder ein Heimwerkerprojekt) und Bereitstellen von Schritt-für-Schritt-Anleitungen oder Fehlerbehebungshinweisen, die sich direkt auf die visuellen Beweise stützen.
• Multi-Modal Problem Solving: Verwenden eines Diagramms oder Schemas als Kernbestandteil der Lösung eines technischen Problems oder des Verständnisses eines in begleitendem Text beschriebenen biologischen Prozesses.
• Creative Integration: Argumentieren über den Stil, die Komposition oder den emotionalen Inhalt eines Bildes, um kreatives Schreiben zu informieren oder verwandte visuelle Konzepte zu generieren.

Diese Fähigkeit verwandelt Bilder von passiven Eingaben in aktive Komponenten des kognitiven Prozesses der KI. Sie ermöglicht es den Modellen, ihre Argumentation in der visuellen Realität zu verankern, was zu genaueren, relevanteren und aufschlussreicheren Ergebnissen führt, insbesondere bei Aufgaben, die reale Objekte, Diagramme, Datenvisualisierungen und komplexe Szenen umfassen.

OpenAI o3 und o4-mini: Was ist der Unterschied?

Obwohl sie gemeinsame architektonische Fortschritte aufweisen, sind o3 und o4-mini so positioniert, dass sie unterschiedliche Bedürfnisse innerhalb der KI-Landschaft bedienen.

OpenAI o3: Das Flaggschiff-Kraftwerk

OpenAI o3 ist der Höhepunkt der neuen Produktreihe. Es wurde für maximale Leistung entwickelt und setzt neue Industriemaßstäbe in einer Vielzahl anspruchsvoller Aufgaben.

• Stärken: o3 demonstriert führende Fähigkeiten, insbesondere in komplexen Bereichen wie:
• Coding: Erweiterte Code-Generierung, Debugging und Erklärung in mehreren Sprachen.
• Math & Science: Lösen komplexer mathematischer Probleme, Verstehen wissenschaftlicher Konzepte und Unterstützung bei Forschungsfragen.
• Visual Reasoning: Hervorragende Interpretation komplizierter Bilder, Diagramme und Grafiken, wobei das neue "Thinking with Images"-Paradigma in vollem Umfang genutzt wird.
• Positioning: Als das leistungsstärkste Reasoning-Modell im Arsenal von OpenAI ist o3 für Benutzer und Entwickler konzipiert, die sich mit den anspruchsvollsten Problemen befassen und ein tiefes Verständnis, differenziertes Reasoning und modernste Genauigkeit erfordern. Es ist die Wahl, wenn die Leistung im Vordergrund steht.

OpenAI o4-mini: Smart, Swift und Scalable

OpenAI o4-mini bietet eine überzeugende Mischung aus Intelligenz, Geschwindigkeit und Kosteneffizienz. Während o3 die absoluten Leistungsgrenzen ausreizt, liefert o4-mini bemerkenswert starke Fähigkeiten in einem Paket, das für eine breitere Zugänglichkeit und einen höheren Durchsatz optimiert ist.

• Stärken: o4-mini bietet eine robuste Leistung, die angesichts seines Effizienzprofils besonders beeindruckend ist. Es bewältigt Aufgaben in Mathematik, Programmierung und Vision effektiv und macht es zu einem hochleistungsfähigen Allzweckmodell.
• Speed & Cost: Sein Hauptvorteil liegt in seiner Geschwindigkeit und den geringeren Betriebskosten im Vergleich zu o3. Dies ermöglicht deutlich höhere Nutzungsgrenzen und macht es für Anwendungen praktikabel, die schnellere Reaktionszeiten erfordern oder unter engeren Budgets arbeiten.
• Positioning: o4-mini ist das Arbeitspferd-Modell. Es ist ideal für Anwendungen, die ein Gleichgewicht zwischen hoher Intelligenz und praktischen Einschränkungen wie Latenz und Kosten erfordern. Es eignet sich für die Bereitstellung interaktiver Anwendungen, die Verarbeitung großer Anfragenmengen und die Bereitstellung fähiger KI-Unterstützung ohne den Premium-Overhead des Flaggschiffmodells.

o3 und o4 mini Benchmarks:

Die Behauptungen von OpenAI über überlegene Intelligenz werden durch strenge Benchmarking-Tests untermauert. Während die spezifischen Ergebnisse oft mit neuen Tests und Verfeinerungen schwanken, unterstreichen die ersten Benchmarks, die zusammen mit der Ankündigung veröffentlicht wurden, die erheblichen Fortschritte, die mit o3 und o4-mini erzielt wurden.

(Hinweis: Das Folgende spiegelt typische Benchmark-Kategorien wider, in denen führende Modelle bewertet werden. Die genauen Leistungsdetails wurden auf der Modellindexseite bereitgestellt)

OpenAI präsentierte Benchmark-Ergebnisse, die zeigten, dass o3 in einer Vielzahl von Standardbewertungen eine Spitzenleistung erzielt:

• General Knowledge & Reasoning: Tests wie MMLU (Massive Multitask Language Understanding) und HellaSwag zeigen oft erhebliche Zuwächse, was auf ein verbessertes Verständnis und ein gesundes Menschenverstand-Denken hindeutet. o3 setzt Berichten zufolge in diesen Bereichen neue Höchstwerte.
• Graduate-Level Reasoning: Benchmarks wie GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A) testen tiefes Domänenwissen und Argumentationsfähigkeit. Die Leistung von o3 hier unterstreicht seine erweiterten Fähigkeiten.
• Mathematics: Bei Benchmarks wie MATH und GSM8K (Grade School Math) demonstriert o3 überlegene Fähigkeiten zur Problemlösung und bewältigt komplexe mathematische Argumentationsaufgaben.
• Coding: Bewertungen wie HumanEval und MBPP (Mostly Basic Python Problems) messen die Programmierkenntnisse. o3 zeigt eine führende Leistung bei der Code-Generierung, dem Verständnis und dem Debugging.
• Vision Understanding: Bei multimodalen Benchmarks wie MathVista (mathematisches Reasoning mit Bildern) und MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding) nutzt o3 seine "Thinking with Images"-Fähigkeit, um Top-Ergebnisse zu erzielen und die vorherigen Modelle deutlich zu übertreffen.

o4-mini, obwohl es nicht immer die Spitzenleistung von o3 erreicht, erzielt bei diesen Benchmarks durchweg hohe Werte und übertrifft oft die Flaggschiffmodelle der vorherigen Generation wie GPT-4 Turbo (o1). Seine Leistung ist besonders bemerkenswert, wenn man die geringeren Kosten und die schnellere Inferenzgeschwindigkeit berücksichtigt, was eine außergewöhnliche Effizienz beweist. Es etabliert sich als führend in der Kategorie Leistung pro Dollar.

Diese Benchmarks zeichnen zusammen ein Bild von o3 als dem neuen Marktführer in Bezug auf die reine Leistungsfähigkeit in Text, Code, Mathematik und Vision, während o4-mini eine leistungsstarke und hocheffiziente Alternative bietet, die die Grenzen der KI-Leistung immer noch verschiebt.

OpenAI's o3 und o4 mini Context Window:

Ein entscheidender Faktor für die Benutzerfreundlichkeit großer Sprachmodelle ist ihre Fähigkeit, umfangreichen Kontext zu verarbeiten und detaillierte Ausgaben zu generieren. Für o3 und o4-mini hat OpenAI die beeindruckenden Spezifikationen beibehalten, die von ihren unmittelbaren Vorgängern festgelegt wurden:

• Context Window: 200.000 Tokens: Dieses große Kontextfenster ermöglicht es den Modellen, erhebliche Informationsmengen gleichzeitig zu verarbeiten und zu argumentieren. Benutzer können lange Dokumente, umfangreiche Codebasen oder detaillierte Transkripte eingeben, wodurch die KI die Kohärenz und das Verständnis über große Datenbereiche hinweg aufrechterhalten kann. Dies ist entscheidend für komplexe Aufgaben wie das Zusammenfassen langer Berichte, die Analyse komplizierter Codes oder die Teilnahme an erweiterten, kontextsensitiven Gesprächen.
• Maximum Output Tokens: 100.000 Tokens: Ergänzend zum großen Eingabefenster ermöglicht die Fähigkeit, bis zu 100.000 Tokens in einer einzigen Antwort zu generieren, die Erstellung von Langform-Inhalten, detaillierten Erklärungen, umfassenden Berichten oder umfangreicher Code-Generierung ohne willkürliche Kürzung.

Diese großzügigen Grenzen stellen sicher, dass sowohl o3 als auch o4-mini gut gerüstet sind, um anspruchsvolle, reale Aufgaben zu bewältigen, die die Verarbeitung und Generierung erheblicher Mengen an Text und Code erfordern.

OpenAI o3, o4 mini API-Preise:

OpenAI hat unterschiedliche Preisstufen für die neuen Modelle eingeführt, die ihre jeweiligen Fähigkeiten und Anwendungsfälle widerspiegeln. Die Preisgestaltung wird typischerweise pro 1 Million Tokens gemessen (wobei Tokens Wortteile sind).

OpenAI o3-Preise:

• Input: $10.00 / 1M Tokens
• Cached Input: $2.50 / 1M Tokens
• Output: $40.00 / 1M Tokens

Die Premium-Preisgestaltung für o3 spiegelt seinen Status als das leistungsstärkste Modell wider. Die deutlich höheren Kosten für Ausgabetokens im Vergleich zu Eingabetokens deuten darauf hin, dass die Generierung von Inhalten mit o3 rechenintensiver ist, was mit seinen erweiterten Argumentationsfähigkeiten übereinstimmt. Die Stufe "Cached Input" bietet wahrscheinlich Kosteneinsparungen bei der wiederholten Verarbeitung desselben anfänglichen Kontexts, was möglicherweise für bestimmte Anwendungsarchitekturen von Vorteil ist.

OpenAI o4-mini-Preise:

• Input: $1.100 / 1M Tokens
• Cached Input: $0.275 / 1M Tokens
• Output: $4.400 / 1M Tokens

Die Preisgestaltung für o4-mini ist deutlich niedriger als für o3, was es zu einer weitaus wirtschaftlicheren Wahl macht, insbesondere für Anwendungen mit hohem Volumen. Eingabetokens sind fast 10-mal günstiger, und Ausgabetokens sind ebenfalls etwa 9-mal günstiger. Diese aggressive Preisgestaltung unterstreicht die Rolle von o4-mini als effiziente, skalierbare Option, die eine starke Leistung zu einem Bruchteil der Kosten des Flaggschiffmodells liefert.

Diese klare Preisdifferenzierung ermöglicht es Benutzern und Entwicklern, das Modell auszuwählen, das am besten zu ihren Leistungsanforderungen und Budgetbeschränkungen passt.

Wo man OpenAI o3 und o4 mini jetzt verwenden kann:

OpenAI führt o3 und o4-mini auf seinen verschiedenen Plattformen und APIs ein:

ChatGPT-Benutzer:

• ChatGPT Plus-, Pro- und Team-Benutzer erhielten sofortigen Zugriff auf o3, o4-mini und eine Variante namens o4-mini-high (die wahrscheinlich einen Leistungspunkt zwischen Mini und dem vollen o3 bietet) und ersetzten die vorherigen o1-, o3-mini- und o3-mini-high-Modelle im Selektor.
• ChatGPT Enterprise- und Edu-Benutzer sollten den Zugriff etwa eine Woche nach dem ersten Start erhalten.
• Wichtig ist, dass OpenAI erklärte, dass die Ratenbegrenzungen für alle Pläne unverändert gegenüber dem vorherigen Modellsatz bleiben, was einen reibungslosen Übergang für bestehende Abonnenten gewährleistet.

Entwickler (API):

• Sowohl o3 als auch o4-mini wurden Entwicklern sofort über die Chat Completions API und die Responses API zur Verfügung gestellt.
• Die Responses API wird als Unterstützung für Funktionen wie Reasoning-Zusammenfassungen und die Fähigkeit hervorgehoben, Reasoning-Tokens um Funktionsaufrufe herum beizubehalten (was die Leistung bei der Verwendung von Tools verbessert). OpenAI stellte auch fest, dass integrierte Tools wie Websuche, Dateisuche und Code-Interpreter bald direkt innerhalb des Reasonings des Modells über diese API unterstützt werden, wodurch die Entwicklung von agentenhaften Anwendungen weiter rationalisiert wird.

Integrationen von Drittanbietern:

• Die Modelle erschienen schnell in beliebten Entwicklertools. GitHub kündigte die Verfügbarkeit von o3 und o4-mini in der öffentlichen Vorschau für GitHub Copilot und GitHub Models an, sodass Entwickler die neuen Funktionen in ihren Coding-Workflows nutzen können.
• Cursor, ein weiterer KI-gestützter Code-Editor, kündigte ebenfalls sofortige Unterstützung an und bot zunächst die Nutzung von o4-mini kostenlos an.

Diese schrittweise, aber rasche Einführung in benutzerorientierte Produkte, Entwickler-APIs und wichtige Partnerintegrationen stellt sicher, dass die Vorteile von o3 und o4-mini breit und schnell genutzt werden können.

Fazit: Eine intelligentere, stärker integrierte Zukunft

OpenAIs o3 und o4-mini markieren einen entscheidenden Moment in der Entwicklung großer Sprachmodelle. Durch die tiefgreifende Integration der Tool-Nutzung und die direkte Einbeziehung visueller Informationen in ihre Argumentationsprozesse überwinden diese Modelle die Einschränkungen ihrer Vorgänger. o3 setzt einen neuen Maßstab für rohe KI-Leistung und komplexe Problemlösung und zeichnet sich insbesondere in den Bereichen Programmierung, Mathematik, Naturwissenschaften und visuelles Reasoning aus. o4-mini liefert derweil eine wirksame Kombination aus Intelligenz, Geschwindigkeit und Wirtschaftlichkeit, wodurch fortschrittliche KI-Funktionen praktischer und skalierbarer als je zuvor werden.

Mit ihrem verbesserten Reasoning, erweiterten Kontextfenstern und breiter Verfügbarkeit befähigen o3 und o4-mini Benutzer, Entwickler und Forscher, komplexere Herausforderungen zu bewältigen und neue Innovationsgrenzen zu erschließen. Sie repräsentieren nicht nur intelligentere Modelle, sondern auch eine intelligentere Art und Weise für die KI, mit dem Reichtum und der Komplexität der digitalen und visuellen Welt zu interagieren, und ebnen so den Weg für die nächste Generation intelligenter Anwendungen und agentenhafter Systeme. Die Ära des wirklich integrierten KI-Reasonings ist angebrochen.