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Oo1API

Die neueste und stärkste Modellfamilie von OpenAI, o1, ist darauf ausgelegt, mehr Zeit mit Nachdenken zu verbringen, bevor sie antwortet.

200KKontextfenster · Tokens
$15Eingabepreis · pro M Tokens
$60Ausgabepreis · pro M Tokens
OpenAIAnbieter

Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für o1, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.

Intelligence index15.2
Coding index39.7
GPQA74.7%
MMLU-Pro84.1%
Humanity's Last Exam7%
Long Context Reasoning65%
LiveCodeBench67.9%
MATH-50097%
AIME72.3%
IFBench70.3%
τ²-Bench62.6%
Terminal-Bench Hard12.9%
💰 Blended price$26.25 / 1M tokens
📈 Value0.6 intelligence points per $
vs. Modelle, die hier gemessen werdenoberste 57%
Scores höher als 43% der 289 Modelle, die von Artificial Analysis gemessen und hier verfolgt werden.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.76 pro 1M Tokens (Median von 28) — dieses kostet $26.25.
Günstiger und besser in diesem Index: Claude Opus 5.5 · Claude Opus 5.5 (batch) · Claude Sonnet 5.5 und 155 mehr
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

o1 ist ein kommerzielles KI-Modell von OpenAI. Die unten aufgeführten Spezifikationen werden automatisch erfasst: Die Preise werden täglich auf Basis der öffentlichen Listenpreise aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.

Häufig gestellte Fragen

Was ist o1?

o1 ist ein KI-Sprachmodell von OpenAI. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 15.2 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist o1 kostenlos?

o1 ist nicht kostenlos: Es kostet 15 $ pro Million Eingabetokens und 60 $ pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Worin ist o1 gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 74.7%, MMLU-Pro 84.1%, Humanity's Last Exam 7%, Long Context Reasoning 65%, LiveCodeBench 67.9%, MATH-500 97%, AIME 72.3%, IFBench 70.3%, τ²-Bench 62.6%, Terminal-Bench Hard 12.9%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.

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