ChatGPT-Modelle im Jahr 2026: Was jedes Modell leistet und welches für Sie am besten geeignet ist

Bei der Wahl zwischen den ChatGPT-Modellen müssen Sie unterscheiden, welche Kapazität Sie benötigen, wo Sie diese einsetzen wollen und wie viel Sie bereit sind zu zahlen. Zudem stimmen die in ChatGPT, ChatGPT Work, Codex und der API verfügbaren Modelle nicht immer überein.

Die Einführung von GPT-6.1 Sol verändert den Vergleich mit GPT-6 Astra und GPT-6 Luna. In diesem Leitfaden gehen wir auf die Unterschiede, die API-Tarife und die Kriterien für die Auswahl eines Modells je nach Aufgabe oder Geschäftsprozess ein.

Welche ChatGPT-Modelle man vergleichen sollte

Der aktuelle Katalog von OpenAI hebt drei Allzweckmodelle mit unterschiedlichen Schwerpunkten hervor:

• GPT-6 Astra. Ausgerichtet auf anspruchsvollste Aufgaben in den Bereichen Argumentation und Programmierung.
• GPT-6.1 Sol. Zielt auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Kapazität und Kosten bei der Programmierung, der Computer-Nutzung und professioneller Arbeit ab.
• GPT-6 Luna. Ausgerichtet auf eingegrenzte Aufgaben mit hohem Volumen, bei denen die Kosten pro Ausführung von besonderer Bedeutung sind.

Frühere Versionen können für bestimmte Konfigurationen weiterhin relevant sein. Daher muss beim Vergleich von Ergebnissen oder Preisen die vollständige Version identifiziert werden: GPT-5.6 Sol, GPT-6 Sol und GPT-6.1 Sol sind nicht austauschbar.

Was sich mit GPT-6.1 Sol ändert

OpenAI präsentiert GPT-6.1 Sol als ein Modell mit einer Leistung, die bei komplexen Aufgaben nahe an Astra heranreicht, jedoch zu geringeren Kosten. Die Dokumentation hebt die Programmierung, die Computer-Nutzung und professionelle Aufgaben hervor.

Der wirtschaftliche Unterschied ist erheblich. Die API-Basistarife liegen bei 2 USD pro Million Input-Token und 10 USD pro Million Output-Token, verglichen mit 10 USD und 50 USD bei Astra. Dies entspricht einem um 80 % niedrigeren Preis pro Token, wobei die Ersparnis pro Aufgabe vom Verbrauch, den verwendeten Tools und den Wiederholungsversuchen abhängt.

Für ein Unternehmen rechtfertigt diese Änderung eine erneute Bewertung von Prozessen, bei denen Astra zwar gute Ergebnisse lieferte, aber zu kostspielig war. Die Entscheidung sollte sich auf Tests mit realen Dokumenten und Aufgaben stützen, wobei auch Fehler und die Revisionszeit gemessen werden sollten.

Wo Sie jedes Modell einsetzen können

Es sollte zwischen ChatGPT, ChatGPT Work, Codex und der API unterschieden werden. Dass ein Modell für die Integration in eine Anwendung verfügbar ist, bedeutet nicht, dass es unter demselben Namen in allen ChatGPT-Auswahlmenüs erscheint.

Die Ankündigung von GPT-6.1 Sol sieht dessen Nutzung in der API und in Codex vor, vorbehaltlich der Verfügbarkeit. In Arbeitsumgebungen können zudem der gewählte Plan, das Deployment und die Konfiguration des Administrators eine Rolle spielen.

Prüfen Sie vor der Auswahl, welche Modelle Sie in Ihrer Umgebung nutzen können und welche Bedingungen gelten. Die Token-Preise in diesem Vergleich beziehen sich auf die API und nicht auf den monatlichen Preis eines ChatGPT-Abonnements.

GPT-6 Luna, GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra: Orientierungshilfe zur Auswahl je nach Arbeitsanforderungen.

Wie man Benchmarks beim Vergleich von Modellen interpretiert

Benchmarks ermöglichen es, Unterschiede bei konkreten Aufgaben zu beobachten, aber ihre Ergebnisse hängen von der Modellversion, dem Argumentationsaufwand, den Tools und den Ausführungsbedingungen ab. Eine Punktzahl einer vorherigen Generation beschreibt nicht automatisch deren Nachfolger.

Für eine Entscheidung im Unternehmen empfiehlt es sich, die veröffentlichten Tests durch eine eigene Bewertung zu ergänzen. Verwenden Sie repräsentative Beispiele des Prozesses, beziehen Sie Ausnahmen mit ein und definieren Sie vorab, welches Ergebnis Sie als gültig betrachten.

Vergleichen Sie die Qualität der Antworten, die Ausführungszeit, die Kosten pro abgeschlossener Aufgabe und den erforderlichen menschlichen Eingriff. Ein Modell, das pro Token billiger ist, kann teurer werden, wenn es mehr Versuche oder Korrekturen benötigt.

Die Grenzen von Benchmarks

Benchmarks helfen beim Vergleich von Modellen, aber ihre Ergebnisse benötigen Kontext. Bevor diese in eine Geschäftsentscheidung einfließen, sollten mehrere Aspekte geprüft werden.

Der Argumentationsaufwand hat Einfluss: Ein Test, der mit einer anspruchsvollen Konfiguration durchgeführt wird, kann die Punktzahl verbessern, aber auch die Antwortzeit und den Verbrauch erhöhen. Prüfen Sie, ob diese Bedingungen denen entsprechen, die Sie verwenden werden.

Tools und Umgebung verändern das Ergebnis: Es ist nicht dasselbe, ein Modell isoliert zu bewerten oder ihm zu erlauben, Informationen zu suchen, Code auszuführen oder seine Antworten zu überprüfen. Die veröffentlichte Leistung entspricht dem Bündel an Testbedingungen.

Die Auswahl der Tests bietet nur eine Teilansicht: Jede Bewertung misst bestimmte Fähigkeiten. Prüfen Sie, wer die Ergebnisse veröffentlicht, welche Methodik verwendet wird und welche Aufgaben beim Vergleich außen vor bleiben.

Der Durchschnitt kann den entscheidenden Fehler verbergen: Eine hohe Gesamtpunktzahl garantiert keine guten Ergebnisse mit Ihren Dokumenten, Ihren Daten oder den Ausnahmen Ihres Prozesses. Zudem beziehen sich die Ergebnisse auf eine spezifische Version und sollten nicht automatisch auf eine andere übertragen werden.

Konsistenz zählt ebenfalls: Neben der Erfolgsquote ist es wichtig zu prüfen, ob das Modell die Qualität zwischen den Ausführungen beibehält und wie viel menschliche Überprüfung erforderlich ist. Eine aggregierte Punktzahl spiegelt diese Variabilität möglicherweise nicht wider.

Die Verfügbarkeit bestimmt die Wahl: Vergewissern Sie sich, dass das Modell und die bewerteten Funktionen in Ihrem Produkt, Plan und Ihrer Konfiguration verfügbar sind. Ein Vorteil, der mit Tools gemessen wurde, auf die Sie keinen Zugriff haben, lässt sich möglicherweise nicht auf Ihre Umgebung übertragen.

Was jedes Modell in der API kostet

Dies sind die von OpenAI veröffentlichten Basis-Tarife für Input und Output, Stand 30. September 2026. Die Beträge sind in Dollar pro Million Token angegeben.

Diese Zahlen ermöglichen einen ersten Vergleich, entsprechen aber nicht den Gesamtkosten einer Automatisierung. Das Budget muss den realen Verbrauch, die Tools und die anwendbaren Verarbeitungsbedingungen berücksichtigen.

Bevor Sie eine monatliche Prognose erstellen, messen Sie, wie viel es kostet, eine Aufgabe mit akzeptabler Qualität abzuschließen und wie viele Ausführungen Sie benötigen werden.

Welches Modell in welchem Fall geeignet ist

Diese Tabelle schlägt vor, wo Sie mit den Tests beginnen sollten. Die endgültige Wahl hängt vom Prozess und dem akzeptablen Fehlerniveau ab.

Wie Sie sich ohne Komplikationen entscheiden

Eine einfache Regel ordnet die Entscheidung. Beginnen Sie mit dem günstigsten Modell, das Ihre Aufgabe lösen kann, und steigen Sie nur dann auf, wenn es messbar scheitert. Das Gegenteil – mit einem Frontier-Modell zu starten, nur weil es gerade neu erschienen ist – vervielfacht die Rechnung, ohne ein besseres Ergebnis in Ihrem Fall zu garantieren.

Um zu bewerten, ob ein Modell Ihre Anforderungen erfüllt, bereiten Sie eine repräsentative Stichprobe realer Aufgaben vor, beziehen Sie Ausnahmen ein und definieren Sie das Akzeptanzkriterium, bevor Sie die Ergebnisse prüfen. Dieser Test ermöglicht es Ihnen, Qualität, Kosten und den Bedarf an menschlicher Überprüfung in Ihrem eigenen Prozess zu vergleichen.

Wer Ihnen bei der Entscheidung hilft

Bei LISDATA arbeiten wir seit 2013 in den Bereichen Data Engineering, Advanced Analytics und künstliche Intelligenz für Unternehmen, mit Teams in Vitoria, Kantabrien und Hamburg. Wir sind Microsoft-Partner, arbeiten mit Anthropic zusammen und verfügen über eine Zertifizierung für Data Governance durch DAMA International. Wir verstehen, dass eine zuverlässige agentische KI mit vorbereiteten, kontrollierten und geschäftlich ausgerichteten Daten beginnt.

Wir führen diese Bewertungen häufig durch, und das Muster wiederholt sich. Die Wahl des Modells ist selten der Flaschenhals; vielmehr sind es der Zustand der Daten, die Berechtigungen und der Punkt, an dem eine Person validiert, bevor die Aktion wirksam wird.

Wenn Sie entscheiden, mit welchem Modell Sie arbeiten möchten, oder den Test mit Ihren eigenen Fällen durchführen wollen, erzählen Sie uns davon!