This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) logo
OpenAI
•

Proprietary model

•

Released March 2025

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest): Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Benchmarks der API-Anbieter

Modellübersicht

Intelligenz

12
Artificial Analysis Intelligence Index
3 von 4 Einheiten für Intelligenz.

Geschwindigkeit

k. A.
Ausgabetokens pro Sekunde
Unbekannter Wert von 4 Einheiten für Geschwindigkeit.

Eingabepreis

0,00 $
USD pro 1 Mio. Tokens
1 von 4 Einheiten für Eingabepreis.

Ausgabepreis

0,00 $
USD pro 1 Mio. Tokens
1 von 4 Einheiten für Ausgabepreis.

Ausführlichkeit

k. A.
Ausgabetokens im Intelligence Index
Unbekannter Wert von 4 Einheiten für Ausführlichkeit.

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) zählt bei der Intelligenz zu den überdurchschnittlichen Modellen und ist preislich gut aufgestellt im Vergleich zu anderen Modellen ohne Reasoning mit ähnlichem Preis. Das Modell unterstützt Text und Bilder als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 128k Tokens, der Wissensstand reicht bis Oktober 2023.

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 12 und liegt damit über dem Durchschnitt der vergleichbaren Modelle (Median: 9).

Der Preis für GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) beträgt $0.00 pro 1 Mio. Eingabetokens (preislich konkurrenzfähig; Median: $0.10) und $0.00 pro 1 Mio. Ausgabetokens (preislich konkurrenzfähig; Median: $0.28).

ReasoningNein

Diese Seite zeigt die Version dieses Modells ohne Reasoning.

Möglicherweise gibt es auch eine Reasoning-Variante.

Eingabemodalität

Unterstützt: Text und Bilder

Ausgabemodalität

Unterstützt: Text

Wissensstichtag01.10.2023
Kontextfenster128k
~192 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

  • Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
  • Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
  • Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:
    • Sehr klein: ≤4B Parameter
    • Klein: 4B–40B Parameter
    • Mittel: 40B–150B Parameter
    • Groß: >150B Parameter
  • Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:
    • <$0.15 pro 1 Mio. Tokens
    • $0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
    • >$1 pro 1 Mio. Tokens

Wichtigste Ergebnisse

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Geschwindigkeit

Output tokens per second · Higher is better

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
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Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if the weights are available but commercial use is limited (typically requires obtaining a paid license).

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
GDPval-AA v2

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

𝜏³-Banking

Agentic tool use

Terminal-Bench v2.1

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GPQA Diamond

Scientific reasoning

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR

Long context reasoning

AA-Briefcase

Agentic knowledge work, Elo

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AANew

Agentic business operations

IFBench

Instruction following

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

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While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Kosten

Cost per Intelligence Index Task

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Kontextfenster

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest)

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) wurde am 27. März 2025 veröffentlicht.

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) wurde von OpenAI entwickelt.

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen geschätzten Wert von 12 und liegt damit im Vergleich zu anderen Modellen ohne Reasoning einer ähnlichen Preisklasse über dem Durchschnitt (Median: 9).

Nein, GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) ist kein Reasoning-Modell. Es antwortet direkt, ohne längeres Chain-of-Thought-Reasoning.

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) unterstützt Text und Bilder als Eingabe.

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) unterstützt Text als Ausgabe.

Ja, GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) unterstützt Bildeingaben und kann Bilder analysieren, beschreiben und Fragen dazu beantworten.

Ja, GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) ist multimodal. Es kann Text und Bilder als Eingabe verarbeiten und Text als Ausgabe erzeugen.

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) hat ein Kontextfenster von 130k Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Nein, GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) ist proprietär. Die Modellgewichte sind nicht öffentlich verfügbar.

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) ist ein proprietäres Modell und OpenAI hat weder die Modellgröße noch die Parameterzahl offengelegt.

GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 12. Dieser zusammengesetzte Benchmark bewertet Modelle in den Bereichen Schlussfolgern, Wissen, Mathematik und Programmierung.

Der Wissensstichtag von GPT-4o (March 2025, chatgpt-4o-latest) ist Oktober 2023. Die Trainingsdaten des Modells enthalten Informationen bis zu diesem Datum.

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