Übersicht über GPT-4.5

GPT-4.5 (Codename „Orion“) ist ein vielseitiges großes Sprachmodell (LLM), das von OpenAI am 27.02.2025 als Research Preview (Forschungs-Vorabversion) veröffentlicht wurde. Es ist zum Zeitpunkt der Veröffentlichung das größte und leistungsstärkste Modell der GPT-Reihe und stellt eine bedeutende Verbesserung gegenüber GPT-4o hinsichtlich Leistung, Genauigkeit und natürlicher Interaktion dar.

GPT-4.5 wurde als General-Purpose-Modell konzipiert, mit Fähigkeiten in Bereichen wie Programmierung, Beantwortung von Fragen, kreativer Inhaltserstellung und emotionaler Intelligenz (EQ). Es handelt sich nicht um ein Frontier Modell wie o3, verbessert jedoch die Recheneffizienz um mehr als das 10-fache im Vergleich zu GPT-4.

Laut OpenAI ist das ChatGPT Modell 4.5 „innately smarter“ (von Natur aus intelligenter), liefert verlässlichere Leistungen in vielen Themenfeldern und verbessert die menschenähnliche Interaktion, indem es weiß, wann detaillierte Informationen gegeben oder zu tiefergehenden Gesprächen eingeladen werden sollte.

Hauptmerkmale von GPT-4.5

Überlegene Leistung und natürliche Kommunikation

Kommunikationsfähigkeit:
GPT-4.5 verbessert die emotionale Intelligenz (EQ), was zu natürlicheren Interaktionen führt. Es erkennt, wann detaillierte Informationen angebracht sind oder wann zu weiterem Austausch eingeladen werden sollte.
Beispiel: Auf die Frage „Wie geht es dir heute?“ kann GPT-4.5 personalisierte Antworten geben und Nutzer zu weiteren Gesprächen ermutigen – statt nur mit Standardantworten zu reagieren.
Reduktion von Halluzinationen (Fehlinformationen) um 37,1 % im Vergleich zu GPT-4o, laut einem Beitrag auf X.

Benchmark-Leistung:

  • SimpleQA: 62,5 % Genauigkeit, eine Verbesserung um 24,3 Punkte gegenüber GPT-4o.

  • SWE-bench (Programmierung): Übertrifft GPT-4o (~33,2 %) und ist fast gleichauf mit o3 – geeignet für komplexe Softwareprojekte.

  • MMMU (Multimodal Massive Multitask Understanding): Bessere Leistung als GPT-4o, besonders bei Text- und Bildaufgaben.

Im Vergleich zu GPT-4o:
GPT-4.5 verbessert Mustererkennung, Ideenverknüpfung und die Erstellung kreativer Antworten ohne komplexes Schlussfolgern wie bei der o-Serie.

Großes Kontextfenster

Kontextkapazität:
Unterstützt 256K Tokens (entspricht ca. 500.000 Wörtern oder 750–1.000 Buchseiten), größer als GPT-4o (128K Tokens) und vergleichbar mit Wettbewerbern wie Claude 3.5 Sonnet.
Geeignet für lange Dokumente, umfangreichen Code oder langanhaltende Gespräche ohne Kontextverlust.

Verständnis langer Kontexte:
Trainiert, um sich auf relevante Informationen zu konzentrieren und Rauschen in langen Konversationen zu reduzieren.
Beispiel: Analyse eines 500-seitigen Vertrags oder Verarbeitung eines großen Softwareprojekts.

Multimodale Fähigkeiten

Textverarbeitung:
Unterstützt über 50 Sprachen, einschließlich Vietnamesisch, mit besserer Übersetzungs- und Inhaltsgenerierungsleistung als GPT-4o.
Ideal für Aufgaben wie E-Mail-Verfassung, kreative Inhalte (Geschichten, Gedichte) oder komplexe Fragestellungen.

Bildverarbeitung (Vision):
Bildanalyse über API, z. B. Texterkennung in Bildern, Diagrammanalyse oder Beschreibung von Bildinhalten.
Beispiel: Extraktion von Daten aus Quittungen oder Analyse von technischen Zeichnungen.
Höhere Leistungen in visuellen Tests wie MMMU und MathVista im Vergleich zu GPT-4o.

Recheneffizienz und Kosten

Recheneffizienz:
Über 10-fache Verbesserung der Recheneffizienz gegenüber GPT-4 durch größeres Trainingsvolumen und optimiertes Pre-/Post-Training.
Ein Beitrag auf X behauptet, GPT-4.5 sei mit 10 Millionen GPUs trainiert worden – diese Information ist jedoch nicht offiziell bestätigt.

API-Kosten:
Günstiger als GPT-4o, geschätzte 0,3–0,5 USD/1 Mio. Token (Input) und 1,2–1,5 USD/1 Mio. Token (Output) – ca. dreimal günstiger als GPT-4o (nicht bestätigt).
Batch API reduziert die Kosten zusätzlich um 50 %, ideal für Massendatenverarbeitung.

Antwortgeschwindigkeit:
Schneller als GPT-4o – Zeit bis zum ersten Token unter 3 Sekunden bei 128K-Kontext, geeignet für Echtzeitanwendungen.

Vergleich der ChatGPT-Versionen

GPT-4.5 wurde entwickelt, um in General-Purpose-Aufgaben zu glänzen. Die Leistung wird in verschiedenen Benchmarks gemessen:

Test GPT-4.5 GPT-4o o3-mini Hinweis
SimpleQA 62,5 % 38,2 % Keine Daten GPT-4.5 verbessert sich um 24,3 Punkte gegenüber GPT-4o.
SWE-bench (Programmierung) > GPT-4o (~33,2 %) ~33,2 % > GPT-4o Mini GPT-4.5 ist führend in der Programmierung.
MMMU (Multimodal) ~75 % ~73 % ~73 % Verbesserte Verarbeitung von Text und Bild.
MathVista (Visuelle Mathematik) ~60 % ~56 % ~57 % GPT-4.5 ist stärker im visuell-mathematischen Bereich.

Im Vergleich zu GPT-4o:
GPT-4.5 ist überlegen bei natürlicher Kommunikation, Programmierung und multimodaler Verarbeitung, mit 37,1 % weniger Halluzinationen und einem größeren Kontextfenster (256K vs. 128K Token).
Schneller und günstiger – ideal für Echtzeitanwendungen und große Projekte.

Im Vergleich zu GPT-4.1 Mini:
GPT-4.1 Mini ist kostengünstig und fokussiert auf Programmierung und Befehlsbefolgung, aber GPT-4.5 ist stärker in kreativer Inhaltserstellung, EQ und Kommunikation.
Obwohl GPT-4.1 Mini ein größeres Kontextfenster hat (1M Token), ist GPT-4.5 in kreativen und EQ-Aufgaben überlegen.

Im Vergleich zu o3-mini:
GPT-4.5 ist ein vielseitiges Modell mit Stärken in Kommunikation und kreativer Erstellung, während o3-mini auf STEM-Schlussfolgerungen und Websuche fokussiert ist.
Ähnliche Bildverarbeitungsfähigkeiten, aber keine kreative Generierung bei o3-mini wie bei GPT-4.5.

Praktische Anwendungen
GPT-4.5 wurde für vielseitige Aufgaben konzipiert, mit den wichtigsten Anwendungsbereichen wie:

Programmierung:
Schreiben von Code, Debugging und Optimierung von Algorithmen für Softwareprojekte.
Beispiel: Erstellen einer RESTful API mit Python oder Beheben von Fehlern in einem JavaScript-Projekt.
Unterstützung bei Programmieraufgaben wie LeetCode oder HackerRank.

Chatbots und virtuelle Assistenten:
Beantwortung von Kundenanfragen, technische Beratung oder Automatisierung von Prozessen mit natürlicher Sprache.
Beispiel: Beantwortung der Frage „Wie implementiert man eine RESTful API?“ mit detaillierten Schritten und einem freundlichen Tonfall.

Inhaltserstellung:
Erzeugen kurzer Inhalte wie E-Mails, Social-Media-Posts, Kurzgeschichten oder Gedichte mit natürlichem und emotionalem Sprachstil.
Beispiel: Verfassen eines Gedichts über den Herbst oder eines Werbetexts für ein Technologieprodukt.

Dokumenten- und Bildanalyse:
Extraktion von Informationen aus langen Dokumenten, Quittungen oder Diagrammen.
Beispiel: Auslesen von Informationen aus einer Rechnung oder Analyse eines technischen Schemas.

Übersetzung und Mehrsprachigkeit:
Präzise Übersetzung und Erstellung von mehrsprachigen Inhalten, z. B. Schreiben einer E-Mail auf Vietnamesisch oder Übersetzung eines Dokuments von Englisch nach Japanisch.

Datenanalyse:
Ausführen von Python-Code zur Datenanalyse, z. B. Regression oder Visualisierung.
Beispiel: Erstellung eines Umsatzdiagramms aus einer CSV-Datendatei.

Funktionsweise

Verarbeitungsprozess:
Nutzer geben eine Texteingabe (Prompt) ein oder laden ein Bild über ChatGPT oder die API hoch.
GPT-4.5 analysiert den Prompt durch Sprachverständnis, Verarbeitung langer Kontexte und liefert präzise Antworten.
Bei Bildern nutzt das Modell visuelle Fähigkeiten zur Informationsentnahme oder Inhaltsbeschreibung.
Das Ergebnis wird als Text oder JSON (über API) zurückgegeben.

Training:
Trainiert mit öffentlichen und proprietären Daten (z. B. von Partnern), kombiniert mit Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) zur Leistungsverbesserung.
Größerer Trainingsumfang als bei GPT-4o, mit optimiertem Pre- und Post-Training zur besseren Mustererkennung und Ideenverknüpfung.
OpenAI veröffentlicht keine Details zur Architektur oder Parameteranzahl, was zu Diskussionen über Transparenz führt.

API-Integration:
Unterstützt strukturierte Ausgabe (JSON) und Prompt-Caching zur Kostensenkung und Reduzierung der Latenz bei wiederholten Anforderungen.
Ein Beitrag auf X behauptet, dass GPT-4.5 komplexe multimodale Eingaben (Sprache, Audio, Bild, Video, 3D) verarbeiten könne, jedoch ist dies nicht offiziell bestätigt und laut OpenAI-Dokumentation auf Text/Bild beschränkt.

Kosten und Zugriffsmöglichkeiten

Kosten:
ChatGPT:

  • Kostenloses Paket: Begrenzt auf etwa 10–20 Anfragen pro Woche, Aktivierung über das Modell-Auswahlmenü.

  • Plus-Paket (20 $/Monat), Pro, Team: Unbegrenzter Zugriff auf GPT-4.5 mit höherer Geschwindigkeit als GPT-4o.

  • Enterprise/Edu: Zugriff ab April 2025 mit individuellen Kosten.

API:

  • Geschätzte Kosten: 0,3–0,5 USD pro 1 Mio. Eingabetoken, 1,2–1,5 USD pro 1 Mio. Ausgabetoken, günstiger als GPT-4o.

  • Batch-API reduziert die Kosten um weitere 50 % – ideal für Massenverarbeitung.

Zugriffsmöglichkeiten:

  • ChatGPT: Anmeldung auf chat.openai.com oder über die ChatGPT-App (iOS/Android), Auswahl des Modells GPT-4.5 über das Menü. Kostenlose Nutzer können GPT-4.5 wählen, wenn das GPT-4o-Limit erreicht ist.

  • API: Nutzung über OpenAI Playground oder Integration über die Chat Completions API, Assistants API.
    Beispiel: API-Anfrage zum Schreiben von Code oder Analysieren von Bildern.

  • Microsoft Azure: Zugriff über Azure OpenAI Service ab dem 27. Februar 2025.

Effektives Prompt-Schreiben:

  • Konkret und klar: Beispiel: „Schreibe Python-Code zur Erstellung einer RESTful API mit detaillierten Schritten“ statt „Schreibe API-Code“.

  • Kurz und prägnant: GPT-4.5 funktioniert besonders gut mit kurzen Prompts dank integriertem Kontextverständnis.

  • Ergebnisüberprüfung: Immer gegenprüfen – besonders bei sensiblen Aufgaben wie Recht oder Medizin.