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:
-
„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,
-
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:
- Welche Standortfaktoren sind relevant?
- Welche Wasseranforderungen haben die Pflanzen?
- 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.
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