GPT API Familie
Nutzen Sie eine EvoLink-API für GPT-Modelle. Vergleichen Sie GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, Sol und Luna, GPT-5.6, GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5.2 und GPT-5.1 nach API-Preisen, Kontextfenster, Reasoning-Eignung und Fähigkeiten — und wählen Sie das passende Modell für Ihre Workloads.
9 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-6.1 Sol Coding-Agents | Mehrdatei-Änderungen, Dokumentfragen und Agents mit Tools über die exakte ID gpt-6.1-sol. Reasoning von low bis xhigh auf beiden Endpunkten, max auf Responses; Toolaufrufe nutzen Responses. | $1.80 | $9.00 | 1.05M | $0.092 |
GPT-6 Astra Flaggschiff | Das leistungsfähigste OpenAI-Modell — Frontier-Reasoning, agentisches Coding, Computer Use und Recherche über die exakte ID gpt-6-astra. | $9.00 | $45.00 | 1.05M | $0.90 |
GPT-6 Sol Coding & Agenten | GPT-6-Modell, entwickelt für komplexes Coding und agentische Workflows, mit Reasoning-Effort von none bis max über die exakte ID gpt-6-sol. | $1.80 | $9.00 | 1.05M | $0.181 |
GPT-6 Luna Hohes Volumen | Das effizienteste GPT-6-Modell für fokussierte Aufgaben mit hohem Volumen wie Klassifizierung, Extraktion und Routing, über die exakte ID gpt-6-luna. | $0.092 | $0.45 | 1.05M | $0.0089 |
GPT-5.6 Live | Drei-Tier-GPT-5.6-Familie — Sol für Frontier-Reasoning, Terra für ausgewogene Produktion, Luna für Hochvolumen-Kostenkontrolle. | ab $0.181 | ab $1.081 | 1,05M | ab $0.02 |
GPT-5.5 Vorheriges Flaggschiff | Modernste Reasoning-Fähigkeiten, die anspruchsvollsten Aufgaben und erstklassige Ausgabequalität. | $4.50 | $27.00 | 1M | $0.45 |
GPT-5.4 Vorheriges Flaggschiff | Komplexes Reasoning, 1M+ Context-Analyse, Computernutzung und Agenten-Orchestrierung. | $2.25 | $13.50 | 1.05M | $0.225 |
GPT-5.2 Beste Preis-Leistung | Produktions-Coding, Reasoning und Multi-Turn-Gespräche bei 400K context. | $1.483 | $11.859 | 400K | $0.149 |
GPT-5.1 Budget | Massenaufgaben, bei denen Kosten am wichtigsten sind: Zusammenfassung, Klassifizierung und Generierung. | $1.059 | $8.471 | 400K | $0.111 |
Wie Sie das richtige GPT-Modell auswählen
Folgen Sie diesen 4 Regeln, um Ihre Auswahl einzugrenzen.
Beginnen Sie mit der Aufgabenkomplexität
Frontier-Reasoning, agentisches Coding, Computer Use und hochpräzise Ausgaben — starten Sie mit GPT-6 Astra oder evaluieren Sie GPT-6.1 Sol für Mehrdatei-Coding und Agents mit Tools nach Ihren Abnahme- und Aufgabenkostenkriterien.
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-6 Luna, 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 |
|---|---|---|---|
| Frontier-Reasoning, agentisches Coding, Computer Use | GPT-6 Astra | Sie brauchen das leistungsfähigste OpenAI-Modell für die schwierigsten End-to-End-Aufgaben in Reasoning, Coding, Computer Use oder Recherche, und die Ausgabequalität rechtfertigt $9.00 / $45.00 pro 1M Tokens | Testen Sie GPT-6.1 Sol vor dem Wechsel nach denselben Abnahme-, Latenz- und Kostenkriterien |
| Mehrdatei-Coding und Agents mit Tools | GPT-6.1 Sol | Sie benötigen Mehrdatei-Änderungen oder mehrstufige Agents zu den angezeigten EvoLink-Input-/Output-Tarifen von $1.80 / $9.00 pro 1M Tokens bei Prompts bis 272K. Prüfen Sie Kosten pro akzeptierter Aufgabe auf festen eigenen Jobs; Tokenpreise belegen weder Gesamtersparnis noch Astra-gleiche Qualität. | Tool-Calling braucht die Responses API; der Reasoning-Effort beginnt bei low (kein none), und temperature, top_p und logprobs werden abgelehnt |
| Komplexes Coding und agentische Workflows | GPT-6 Sol | Sie Coding-Agenten, Mehrdatei-Änderungen oder toolintensive Workflows betreiben und die GPT-6-Generation zu $1.80 / $9.00 pro 1M Tokens nutzen möchten | Nutzen Sie die Responses API für integrierte Tools; auf Chat Completions erfordert Function Calling reasoning_effort none |
| Klassifizierung, Extraktion und Routing in hohem Volumen | GPT-6 Luna | Die Aufrufe kurz, fokussiert und häufig sind und Latenz sowie Stückkosten am meisten zählen | Starten Sie mit reasoning_effort none und erhöhen Sie den Effort nur dort, wo Evaluierungen einen Qualitätsgewinn zeigen |
| Typisierte Antworten: Wahrscheinlichkeit, feste Option oder Score | GPT-6 Luna Decisions | Sie die Wahrscheinlichkeit einer Bedingung, eine Option aus einer festen Menge oder einen Rubrik-Score für Text oder Bilder brauchen statt generiertem Text | Läuft nur über POST /v1/decisions: kein Streaming, keine System-Prompts oder Tools, und berechnet werden nur Input-Tokens |
| Frontier-Reasoning, agentisches Coding, hochwertige Analyse | GPT-5.6 Sol / Terra | Sie den stärksten Reasoning-Pfad, Coding-Agenten, Tool-Nutzung oder Ausgabequalität benötigen, die höhere Modellkosten rechtfertigt | Nutzen Sie Sol für die schwierigsten Aufgaben; testen Sie Terra für bessere Kosten-Latenz-Balance |
| Komplexes Reasoning und Coding | GPT-5.5 | Sie höhere Genauigkeit, mehrstufiges Reasoning, Code-Generierung, Tool-Nutzung oder komplexe Problemzerlegung benötigen | Guter Fallback-Benchmark, wenn GPT-5.6 bei Kosten oder Latenz zu hoch liegt |
| 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.
GPT-6.1 Sol
Coding-Agents
- Context
- 1.05M
- Preise
- $1.80 / $9.00
GPT-6 Astra
Flaggschiff
- Context
- 1.05M
- Preise
- $9.00 / $45.00
GPT-6 Sol
Coding & Agenten
- Context
- 1.05M
- Preise
- $1.80 / $9.00
GPT-6 Luna
Hohes Volumen
- Context
- 1.05M
- Preise
- $0.092 / $0.45
GPT-5.6
Live
- Context
- 1,05M
- Preise
- ab $0.181 / ab $1.081
GPT-5.5
Vorheriges Flaggschiff
- Context
- 1M
- Preise
- $4.50 / $27.00
GPT-5.4
Vorheriges Flaggschiff
- Context
- 1.05M
- Preise
- $2.25 / $13.50
GPT-5.2
Beste Preis-Leistung
- Context
- 400K
- Preise
- $1.483 / $11.859
GPT-5.1
Budget
- Context
- 400K
- Preise
- $1.059 / $8.471
Zugriff auf GPT-Modelle über eine einzige EvoLink-API
Wählen Sie mit einem EvoLink-API-Key zwischen GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, Sol und Luna, GPT-5.6, GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5.2 und GPT-5.1. Stimmen Sie Endpunkt und Parameter vor dem Wechsel auf das Modell ab; GPT-6.1 Sol nutzt Responses für Tools.
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
Tokenbasierte Abrechnung mit separaten Eingabe-, Ausgabe- und Cache-Tarifen. Die Modellseiten zeigen aktuelle EvoLink-Preise.
GPT-6.1 Sol
$1.80 input
$9.00 output
Context: 1.05M
EvoLink GPT-6.1 Sol · Input $1.80 · Output $9.00 / 1M Tokens · 1,05M Kontext, 128K Max-Output, Cache-Reads und -Writes.
GPT-6 Astra
$9.00 input
$45.00 output
Context: 1.05M
EvoLink GPT-6 Astra · Input $9.00 · Output $45.00 / 1M Tokens · 1,05M Kontext, 128K Max-Output, Cache-Reads und -Writes.
GPT-6 Sol
$1.80 input
$9.00 output
Context: 1.05M
EvoLink GPT-6 Sol · Input $1.80 · Output $9.00 / 1M Tokens · 1,05M Kontext, 128K Max-Output, Cache-Reads und -Writes.
GPT-6 Luna
$0.092 input
$0.45 output
Context: 1.05M
EvoLink GPT-6 Luna · Input $0.092 · Output $0.45 / 1M Tokens · 1,05M Kontext, 128K Max-Output, Cache-Reads und -Writes.
GPT-5.6
ab $0.181 input
ab $1.081 output
Context: 1,05M
Die GPT-5.6-Familie (Sol, Terra, Luna) ist jetzt GA und im EvoLink-Routing live — mit 1,05M Kontext, 128K maximaler Ausgabe sowie Cache-Lesen und -Schreiben. OpenAI-Listenpreise starten mit Luna bei $0.20/$1.20 pro 1M Tokens.
GPT-5.5
$4.50 input
$27.00 output
Context: 1M
EvoLink GPT-5.5 · Eingabe $4.50 · Ausgabe $27.00 / 1M tokens.
GPT-5.4
$2.25 input
$13.50 output
Context: 1.05M
EvoLink GPT-5.4 · Eingabe $2.25 · Ausgabe $13.50 / 1M tokens.
GPT-5.2
$1.483 input
$11.859 output
Context: 400K
Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis für Produktions-Reasoning und Coding-Workloads bei 400K context.
GPT-5.1
$1.059 input
$8.471 output
Context: 400K
Budget-Stufe für Massenaufgaben, bei denen Kosten am wichtigsten sind.
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Vergleichen Sie Modelle auf der Familienübersicht und besuchen Sie dann die Anleitungen für Preisdetails, Vergleiche und Integration.
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