Phi 4 vs GPT-3.5 Turbo Instruct im Vergleich — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welche Sie wählen sollten. Kann das Open-Source-Modell das kostenpflichtige ersetzen? Vollständige Analyse 2026.
GPT-3.5 Turbo Instruct — vollständiges Profil ›
Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai
Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.
| Spezifikation | Phi 4 | GPT-3.5 Turbo Instruct | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | Microsoft | OpenAI | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | |
| Kontextfenster | 16K Tokens | 4K Tokens | |
| Eingabepreis | $0.07/M · kostenloses Selbst-Hosting | $1.5/M | |
| Ausgabepreis | $0.14/M · kostenloses Selbst-Hosting | $2/M | |
| Vision / multimodal | Nein | Nein | – |
| Tool / Funktionsaufruf | Nein | Nein | – |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | |
| Lizenz | MIT | Proprietär |
Phi 4 ist ~14× günstiger als GPT-3.5 Turbo Instruct bei Ausgabe-Token ($0.14 vs $2 pro M Tokens).
| Fähigkeit | Phi 4 | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Offene Gewichte (herunterladbar) | ✓ | ✗ |
| Selbst gehostet | ✓ | ✗ |
| Läuft vollständig offline | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✗ |
| Tool / Funktionsaufruf | ✗ | ✗ |
| 1M+ Kontextfenster | ✗ | ✗ |
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).
Benchmark-Daten von Artificial Analysis.
| Kriterium | Phi 4 | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 5.0 | 4.5 |
| Kontextfenster | 2.0 | 2.0 |
| Offenheit | 5.0 | 1.5 |
| Selbst-Hosting | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalität | 2.0 | 2.0 |
Die Bewertungen stammen aus Live-Daten — Ausgabepreis (Kosten), Kontextlänge, offene vs. geschlossene Gewichte (Offenheit & Selbst-Hosting) und Unterstützung für Vision/Tools (Multimodalität). Die Rohqualität der Aufgaben wird hier nicht bewertet; sie hängt von Ihrem Benchmark ab — siehe das Urteil.
[Microsoft Research](/microsoft) Phi-4 ist darauf ausgelegt, in komplexen Denkaufgaben gut abzuschneiden und kann effizient in Situationen mit begrenztem Speicher oder wo schnelle Antworten benötigt werden, arbeiten. Bei 14 Milliarden...
Dieses Modell ist eine Variante von GPT-3.5 Turbo, die für Anweisungsaufforderungen optimiert und chatbezogene Optimierungen weggelassen hat. Trainingsdaten: bis September 2021.
Phi 4 ist open-weight und wettbewerbsfähig in vielen Aufgaben, aber GPT-3.5 Turbo Instruct könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenarbeiten weiterhin führend sein. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarken Sie beide in Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor Sie entscheiden.
Ja. Phi 4 hat open weights, sodass Sie es auf Ihren eigenen GPUs selbst hosten oder über eine kostengünstige API betreiben können. GPT-3.5 Turbo Instruct ist nur über API verfügbar und kann nicht selbst gehostet werden.
Phi 4 kostet $0.14/M Ausgabe vs $2/M für GPT-3.5 Turbo Instruct — ungefähr 14x günstiger über API und kostenlos, wenn Sie selbst hosten.
Wählen Sie Phi 4, wenn Sie selbst hosten, Ihre Daten privat halten und pro Token-Gebühren umgehen möchten — es ist open-weight und läuft auf Ihrer eigenen Hardware. Wählen Sie GPT-3.5 Turbo Instruct, wenn Sie an der Spitze der Technologie über eine verwaltete API ohne Infrastruktur laufen möchten.
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