Ihr öffnet ChatGPT, gebt eine Frage ein – und dann kommt dieser Moment: Welches Modell soll ich verwenden? GPT-4o? GPT-4o Mini? Oder doch ein reasoning-basiertes Modell?

Je nach Modell kann ChatGPT ganz unterschiedlich arbeiten: Schnell und effizient oder „nachdenklich“ und analytisch.

Wir müssen verstehen, welches Modell für welche Aufgabe am besten geeignet ist. Genau das wollen wir heute klären.

 

1. Zwei Arten von Modellen: Direkt antworten vs. nachdenken

Man kann OpenAI-Modelle grundsätzlich in zwei Kategorien einteilen:

1. „Next-Token-Prediction“-Modelle (direkte Antwort)
   • Diese Modelle geben sofort eine Antwort, indem sie das nächste Wort bzw. Token vorhersagen.
   • Sie funktionieren nach dem Prinzip: „Was ist das wahrscheinlichste nächste Wort?“
   • Beispiele: GPT-4.5, GPT-4o, GPT-4o Mini,
2. Reasoning-Modelle (nachdenken und planen)
   • Diese Modelle simulieren einen Denkprozess, indem sie in mehreren Schritten überlegen, was die beste Antwort sein könnte.
   • Sie sprechen gewissermassen „mit sich selbst“, bevor sie eine Antwort geben.
   • Beispiele: o1, o3-mini

 

💡 Wieso ist das wichtig?
Nicht jede Aufgabe braucht „Denken“. Ein schnelles Modell kann für einfache Fragen völlig ausreichen. Doch bei komplexen Fragestellungen – z. B. wissenschaftlichen Analysen oder strategischer Planung – ist ein reasoning-Modell oft besser.

 

2. GPT-4o: Das Flaggschiff-Modell für fast alles

Wenn ihr heute ChatGPT öffnet, seht ihr als Standardmodell GPT-4o.

 

Was macht GPT-4o besonders?

✅ Sehr schnelle Reaktionszeit (geringe Latenz, besonders wichtig für Sprachmodus)
✅ Extrem grosser Kontext (bis zu 128.000 Tokens können verarbeitet werden)
✅ Multimodalität (versteht Text, Bilder und Audio in einem Modell)

🔎 Wofür ist GPT-4o ideal?
📌 Lange Texte verarbeiten: „Fasse diesen wissenschaftlichen Artikel in 5 Sätzen zusammen.“
📌 Daten analysieren: „Erstelle eine Statistik aus dieser Tabelle.“
📌 Schnelle Antworten: „Erkläre den Dopplereffekt in einfachen Worten.“

💡 Merke: GPT-4o ist im Moment das „Go-To“-Modell für die meisten Aufgaben. Es ist schneller, genauer und vielseitiger als seine Vorgänger.

 

GPT-4o Mini: Die sparsame Alternative

Neben GPT-4o gibt es auch GPT-4o Mini – eine abgespeckte Version des grossen Modells.

🎯 Wann ist GPT-4o Mini sinnvoll?
✅ Wenn ihr ein Modell braucht, das weniger Rechenleistung verbraucht.
✅ Wenn ihr eine Aufgabe habt, die keine komplexen Analysen erfordert.
✅ Wenn ihr das Free-Modell von ChatGPT nutzt (denn GPT-4o Mini ist die Standardversion für Gratis-Nutzer*innen).

📌 Beispiel 1: „Erkläre den Pythagoras-Satz in einem Satz.“
➡ Mini reicht völlig aus!

📌 Beispiel 2: „Analysiere diesen literarischen Text und finde die historischen Bezüge.“
➡ Besser GPT-4o!

💡 Merke: Wenn ihr schnelle, einfache KI-Unterstützung wollt, reicht GPT-4o Mini oft aus. Wenn ihr tiefere Analysen braucht, wechselt zu GPT-4o.

 

3. Die Denkmodelle: Wann muss die KI „nachdenken“?

Manche Aufgaben erfordern eine mehrstufige Problemlösung. Genau dafür gibt es reasoning-Modelle.

🧠 Was bedeutet „Denken“ bei KI?

• Ein reasoning-Modell zerlegt die Aufgabe in einzelne Schritte.
• Es überlegt sich, welche Gedankenketten (logischen Abfolgen) nötig sind.
• Es redet quasi „mit sich selbst“, bevor es antwortet.

🔎 Beispiel für reasoning:
👨‍🏫 „Ich habe einen Naturgarten. Welche Pflanzen soll ich anbauen, um Bienen anzulocken, wenn ich in einem trockenen Klima lebe?“

📌 GPT-4o (normale Version) würde direkt antworten: „Pflanzen wie Lavendel und Thymian sind geeignet.“
📌 Ein reasoning-Modell würde überlegen:

1. Welche Standortfaktoren sind relevant?
2. Welche Wasseranforderungen haben die Pflanzen?
3. Welche blühen zu welcher Jahreszeit, um das ganze Jahr Nahrung für Bienen zu bieten?

Ergebnis: Eine durchdachtere, individuellere Antwort.

 

🎯 Wann lohnt sich ein reasoning-Modell?
✅ Bei wissenschaftlichen Analysen (z. B. Interpretation von Experimenten)
✅ Bei komplexen Planungen (z. B. Unterrichtsentwürfe mit KI-Unterstützung)
✅ Bei strategischen Fragen (z. B. Nachhaltigkeitsprojekte in der Schule)

💡 Merke: Für einfache Antworten reicht GPT-4o, für tiefgehende Analysen lohnt sich reasoning.

 

Zukunftsausblick: Was bringt GPT-5?

 

Laut OpenAI könnte es in Zukunft so sein, dass die Modelle automatisch entscheiden, ob sie reasoning oder schnelle Antworten nutzen. Das würde die Modellauswahl überflüssig machen.