GPT API Familie
Greifen Sie mit einer einzigen EvoLink API auf alle GPT-5 Modelle zu. Vergleichen Sie GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5.2 und GPT-5.1 nach Preis, context window, Reasoning-Qualität und Funktionen — und wählen Sie das passende Modell für Ihren Workload.
4 Modelle
Verschiedene Stärken und Preisstufen
Einheitlicher API-Zugang
OpenAI-kompatibel, schnelles Onboarding
Nach Workflow wählen
Modell vor der Integration zur Aufgabe zuordnen
GPT Modelle vergleichen
Wählen Sie basierend auf Ihrem wichtigsten Kriterium: Reasoning-Tiefe, Context-Länge oder Kosten.
| Modell | Ideal für | Input / MTok | Output / MTok | Context | Gecachter Input |
|---|---|---|---|---|---|
GPT-5.5 Flaggschiff | Modernste Reasoning-Fähigkeiten, die anspruchsvollsten Aufgaben und erstklassige Ausgabequalität. | $4.00 | $24.00 | 1M | $0.40 |
GPT-5.4 Vorheriges Flaggschiff | Komplexes Reasoning, 1M+ Context-Analyse, Computernutzung und Agenten-Orchestrierung. | $2.00 | $12.00 | 1.05M | $0.20 |
GPT-5.2 Beste Preis-Leistung | Produktions-Coding, Reasoning und Multi-Turn-Gespräche bei 400K context. | $1.75 | $14.00 | 400K | $0.175 |
GPT-5.1 Budget | Massenaufgaben, bei denen Kosten am wichtigsten sind: Zusammenfassung, Klassifizierung und Generierung. | $1.25 | $10.00 | 400K | $0.125 |
Wie Sie das richtige GPT-Modell auswählen
Folgen Sie diesen 4 Regeln, um Ihre Auswahl einzugrenzen.
Beginnen Sie mit der Aufgabenkomplexität
Komplexes Reasoning, Code-Generierung, Multi-Turn-Tool-Nutzung und hochpräzise Ausgabe — starten Sie mit GPT-5.5.
Dann prüfen Sie die Context-Länge
Lange Dokumente, Codebases, Logs, Forschungsarbeiten, Multi-Turn-Verlauf — vergleichen Sie GPT-5.4.
Dann prüfen Sie die Aufrufhäufigkeit
Support, Zusammenfassung, Klassifizierung, Tagging, Batch-Textverarbeitung — vergleichen Sie GPT-5.2 oder GPT-5.1.
Schließlich: Modell festlegen oder nicht?
Wenn derselbe Workflow leichte und schwere Aufgaben mischt, ziehen Sie EvoLink Smart Router in Betracht, anstatt ein Modell für jeden Schritt fest zu codieren.
Smart Router →Wenn Sie Ihren Aufgabentyp bereits kennen, finden Sie den empfohlenen Startpunkt in der Tabelle unten.
GPT-Modell nach Workflow wählen: Reasoning, Coding, Zusammenfassung und Massenaufgaben
Ordnen Sie Ihre Hauptaufgabe dem richtigen GPT-Modell zu.
| Ihre Aufgabe | Empfohlener Start | Passt gut, wenn … | Beachten Sie |
|---|---|---|---|
| Komplexes Reasoning und Coding | GPT-5.5 | Sie höhere Genauigkeit, mehrstufiges Reasoning, Code-Generierung, Tool-Nutzung oder komplexe Problemzerlegung benötigen | Höhere Kosten — nicht empfohlen für einfache Hochfrequenz-Aufgaben |
| Lange Dokument- oder Codebase-Analyse | GPT-5.4 | Ihr Input lang ist — Verträge, Papers, Logs, Codebases oder Multi-Turn-Context | Achten Sie auf die Input-Token-Kosten — schätzen Sie die Context-Größe zuerst |
| Alltägliche Q&A, Zusammenfassung, Klassifizierung | GPT-5.2 | Sie stabile Ergebnisse bei kontrollierten Kosten benötigen | Guter Standard-Startpunkt für die meisten Produktionsaufgaben |
| Hochfrequente leichte Aufgaben | GPT-5.1 | Die Aufgaben einfach sind, das Aufrufvolumen hoch und Kostensensibilität im Vordergrund steht | Nicht geeignet für komplexes Reasoning oder hochwertige Ausgaben |
| Textaufgaben mit gemischter Komplexität | EvoLink Smart Router | Derselbe Workflow sowohl einfache als auch komplexe Aufgaben enthält | Am besten, wenn Sie keine manuelle Modell-Routing-Logik pflegen möchten |
GPT-API-Workflows: Agenten, Chat, Zusammenfassung und Content-Verarbeitung
Sehen Sie, wie GPT-Modelle in echte Produkte, Agenten und Content-Verarbeitungspipelines passen.
Reasoning und Coding
Für Code-Generierung, Bug-Fixing, Testfall-Erstellung, komplexe Logikanalyse und Tool-Calling-Agenten. Wenn die Ausgabe direkt die Produktqualität oder Entwicklungseffizienz beeinflusst, starten Sie Tests mit GPT-5.5. Bei besonders langem Context vergleichen Sie GPT-5.4.
Hochvolumiger Chat und Support
Für Support-Bots, In-App-Assistenten, Wissensdatenbank-Q&A und hochfrequente Multi-Turn-Gespräche. Wenn der Wert pro Anfrage niedrig, aber das Aufrufvolumen hoch ist, testen Sie zuerst mit GPT-5.2, dann Stresstests mit GPT-5.1.
Zusammenfassung und Klassifizierung
Für Langtext-Zusammenfassungen, Tag-Klassifizierung, strukturierte Extraktion, Bewertungskategorisierung und Batch-Content-Verarbeitung. Diese Aufgaben brauchen meist nicht das stärkste Modell — GPT-5.2 bietet oft ein besseres Gleichgewicht zwischen Qualität und Kosten.
Agenten-Routing und gemischte Textaufgaben
Für Workflows, in denen einfache Klassifizierung, Retrieval, Reasoning und Generierung in derselben Pipeline koexistieren. Wenn Sie nicht für jeden Schritt ein Modell fest codieren möchten, nutzen Sie EvoLink Smart Router für das Routing auf API-Ebene via evolink/auto.
Jedes GPT Modell erkunden
Nutzen Sie diese Seite zum Vergleich und besuchen Sie dann die einzelnen Modellseiten für Preisdetails, Playground-Zugang und Integrationsanleitungen.
Zugriff auf GPT-Modelle über eine einzige EvoLink-API
Alle GPT-Modelle sind über einen einzigen EvoLink-API-Schlüssel und einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt verfügbar. Wechseln Sie zwischen GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5.2 und GPT-5.1 durch Ändern des model-Parameters — keine separaten Konten oder Schlüssel nötig.
Wechseln Sie model="gpt-5.5" zu model="gpt-5.2" ohne Ihre Integration neu zu bauen.GPT-API-Kosten richtig einschätzen: komplexes Reasoning, langer Context und Hochfrequenz-Aufgaben
Komplexes Reasoning erhöht die Output-Kosten
Komplexes Reasoning, Code-Generierung und Multi-Turn-Tool-Nutzung erzeugen längere Ausgaben und funktionieren am besten mit leistungsstärkeren Modellen. Wenn der Aufgabenwert hoch ist, kann die Qualität von GPT-5.5 wichtiger sein als die Kosten. Für einfache Aufgaben nicht standardmäßig das leistungsstärkste Modell wählen.
Langer Context erhöht die Input-Kosten
Dokumentenanalyse, Codebase-Verständnis, Log-Verarbeitung und Forschungszusammenfassungen bringen hohe Input-Token-Volumina mit sich. Wenn der Engpass die Input-Länge und nicht die Reasoning-Tiefe ist, kann GPT-5.4 passender sein.
Hochfrequente Aufgaben brauchen niedrige Stückkosten
Support, Zusammenfassung, Klassifizierung und Tagging bei hohem Volumen sollten die Stückkosten priorisieren. Testen Sie zuerst GPT-5.2 für die Qualität, dann GPT-5.1, um zu sehen, ob Sie die Kosten weiter senken können.
Preisübersicht
Alle GPT-5 Modelle nutzen tokenbasierte Abrechnung mit Rabatten auf gecachten Input. EvoLink zeigt aktuelle Preise auf jeder Modellseite, einschließlich GPT-5.5- und GPT-5.4-Routen.
GPT-5.5
$4.00 input
$24.00 output
Context: 1M
Neueste GPT-Option auf EvoLink mit 1M context, 128K max. Ausgabe und Tool-Unterstützung. EvoLink-Preise: $4.00/$24.00 pro 1M tokens (20% unter OpenAI direkt).
GPT-5.4
$2.00 input
$12.00 output
Context: 1.05M
Vorheriges Flaggschiff mit 1,05M context, Computernutzung und 20 % EvoLink-Rabatt ($2.00/$12.00).
GPT-5.2
$1.75 input
$14.00 output
Context: 400K
Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis für Produktions-Reasoning und Coding-Workloads bei 400K context.
GPT-5.1
$1.25 input
$10.00 output
Context: 400K
Budget-Stufe für Massenaufgaben, bei denen Kosten am wichtigsten sind.
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