Wissensdatenbank / KI-Modelle
Vergleichstabelle

KI-Modelle im Vergleich

Technische Daten, Kosten und Anwendungsfälle der wichtigsten Large Language Models – neutral aufbereitet, ohne Affiliate-Links, ohne Werbeversprechen.

8 Modelle · Stand: Juni 2024

GPT-4 Turbo

OpenAI
Allround
Context Window 128.000 Tokens
Kosten (Input/Output) $10/$30 /1M

Stärken

  • Komplexe Analysen
  • Programmierung
  • Multimodalität

Schwächen

  • Hohe Kosten
  • Latenz

Typische Einsatzgebiete

Code-GenerierungTechnische DokumentationKomplexe Recherche

GPT-4o

OpenAI
Allround
Context Window 128.000 Tokens
Kosten (Input/Output) $2.5/$10 /1M

Stärken

  • Schnelligkeit
  • Kosten-Effizienz
  • Multimodalität

Schwächen

  • Etwas schwächer als GPT-4 Turbo

Typische Einsatzgebiete

Chat-AnwendungenContent-ErstellungAllgemeine Automatisierung

Claude 3.5 Sonnet

Anthropic
Allround
Context Window 200.000 Tokens
Kosten (Input/Output) $3/$15 /1M

Stärken

  • Präzision
  • Textqualität
  • Programmierung

Schwächen

  • Verfügbarkeit teils eingeschränkt

Typische Einsatzgebiete

Technisches SchreibenCode-ReviewStrategische Analysen

Claude 3 Opus

Anthropic
Premium
Context Window 200.000 Tokens
Kosten (Input/Output) $15/$75 /1M

Stärken

  • Höchste Qualität
  • Komplexe Logik
  • Lange Dokumente

Schwächen

  • Sehr hohe Kosten
  • Langsam

Typische Einsatzgebiete

ForschungsberichteRechtsdokumenteStrategieberatung

Gemini 1.5 Pro

Google
Allround
Context Window 2.000.000 Tokens
Kosten (Input/Output) $3.5/$10.5 /1M

Stärken

  • Riesiger Kontext
  • Multimodalität
  • Analyse langer Dokumente

Schwächen

  • Konsistenz bei sehr langen Kontexten

Typische Einsatzgebiete

DokumentenanalyseVideo-TranskriptionGroßvolumen-Verarbeitung

Gemini 1.5 Flash

Google
Schnell
Context Window 1.000.000 Tokens
Kosten (Input/Output) $0.35/$1.05 /1M

Stärken

  • Sehr günstig
  • Sehr schnell
  • Großer Kontext

Schwächen

  • Qualität unter GPT-4/Claude 3.5

Typische Einsatzgebiete

Batch-VerarbeitungEchtzeit-ChatMassenklassifikation

Mistral Large

Mistral AI
Allround
Context Window 128.000 Tokens
Kosten (Input/Output) $2/$6 /1M

Stärken

  • Mehrsprachig
  • Preisleistung
  • EU-Datenschutz

Schwächen

  • Community kleiner
  • Weniger Tools

Typische Einsatzgebiete

EU-ProjekteMehrsprachige AnwendungenDatenschutzkritisch

Llama 3 70B

Meta
Open Source
Context Window 8.000 Tokens
Kosten (Input/Output) Open Source

Stärken

  • Open Source
  • Selbst-hosting
  • Keine API-Limits

Schwächen

  • Eigene Infrastruktur nötig
  • Ressourcenintensiv

Typische Einsatzgebiete

On-Premise-LösungenDatenschutz-kritischForschung

Hinweise zur Nutzung

Diese Übersicht dient der ersten Orientierung. Die tatsächliche Performance hängt stark vom konkreten Anwendungsfall ab. Preise verstehen sich pro 1 Million Token (grob 750.000 Wörter) und können sich ändern. Open-Source-Modelle sind API-kostenfrei, erfordern aber eigene Infrastruktur. Für produktive Einsätze sollten mehrere Modelle im Praxistest verglichen werden.

FAQ

Häufige Fragen

Wie werden die Modelle ausgewählt?

Es werden nur Modelle aufgeführt, die aktuell allgemein verfügbar sind und für Unternehmenseinsätze relevant sein können. Experimentelle oder stark limitierte Modelle werden nicht berücksichtigt.

Sind die Preisangaben aktuell?

Die Preise werden regelmäßig aktualisiert, können sich jedoch kurzfristig ändern. Angaben sind in USD pro 1 Million Token. Stand der letzten Aktualisierung ist bei jedem Modell vermerkt.

Was bedeutet "Context Window"?

Das Context Window gibt an, wie viele Token (grob: Wörter) ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann. Ein größeres Fenster erlaubt längere Eingaben und Ausgaben in einer Anfrage.

Fehlt ein wichtiges Modell?

Diese Übersicht ist bewusst auf etablierte Modelle beschränkt. Ergänzungsvorschläge gerne per E-Mail an hallo@implentic.de.

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