GPT-5 mini von OpenAI

GPT-5 mini Modell-Übersicht

GPT-5 mini ist das mittlere Modell aus der GPT-5 Modellfamilie und wurde im August 2025 vorgestellt. Das Modell wird offiziell als Nachfolger von OpenAI o4-mini bezeichnet und überzeugt mit einem starken Preis-Leistungs-Verhältnis. GPT-5 mini ist ein hybrides LLM und kann sowohl als Reasoning, als auch als Non-Reasoning-Modell agieren.

Playground API Referenz Blog System Card

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar

Finetuning

Verfügbar

ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangaben

Input:TextBild

Output:Text

Details zum Modell

272k Token

128k Token

0,25 $

2,00 $

Kosten berechnen Geschwindigkeit testen

GPT-5 mini Benchmark Scores

GPT-5 mini Benchmark Übersicht

GPT-5 mini Performance im Vergleich zu anderen KI-Modellen

Benchmark	GPT-5 mini	GPT-5 pro	GPT-5.1	Claude Opus 4.1	GLM-4.5 Air	Muse Glimmer 30B	Muse Spark 1.2
Aider PolyglotProgrammierung	71,6 %	88 %	—	—	—	—	—
AIME 2025Logik & Schlussfolgerung	91,1 %	96,7 %	94 %	78 %	—	—	—
GPQA DiamondWissen & Sprache	82,3 %	88,4 %	88,1 %	80,9 %	—	83,5 %	90,4 %
Humanity's Last ExamWissen & Sprache	16,7 %	30,7 %	—	—	10,6 %	22 %	43,9 %
SWE-bench VerifiedProgrammierung	71 %	74,9 %	76,3 %	74,5 %	57,6 %	76 %	—
τ²-BenchAgentische Aufgaben	70,8 %	—	80,2 %	—	—	—	—

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Aider Polyglot. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5	88 %
GPT-5 Pro	88 %
Gemini 2.5 Pro	82,2 %
OpenAI o3	79,6 %
Claude Sonnet 4.5	78,8 %
GPT-5 mini	71,6 %
DeepSeek-R1-0528	71,6 %
OpenAI o3-mini	60,4 %
OpenAI o4-mini	58,2 %
Gemini 2.5 Flash	56,7 %
GPT-5 nano	48,4 %
Qwen3 30B A3B Instruct 2507	35,6 %
Gemini 2.5 Flash-Lite	27,1 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Aider Polyglot. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark AIME 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.2	100 %
GPT-5.2 Pro	100 %
GPT-5.4 nano	98,33 %
Kimi K2.5 (Thinking)	96,1 %
DeepSeek-v3.2 Speciale	96 %
GLM-4.7	95,7 %
Gemini 3 Pro	95 %
Kimi K2 Thinking	94,5 %
GPT-5.1	94 %
GLM-4.6	93,9 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	93,1 %
GPT-5 mini	91,1 %
GPT-5.4 mini	90,83 %
Nemotron 3 Super	90,21 %
Claude Sonnet 4.5	87 %
MiniMax M2.5	86,3 %
MiniMax M2.1	83 %
Claude Haiku 4.5	80,7 %
MiniMax-M2	78 %
Kimi K2 (0905)	49,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark AIME 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Fugu Ultra	95,5 %
GPT-5.6 Sol	94,6 %
Claude Opus 4.8	93,6 %
Kimi K3	93,5 %
Claude Opus 5	93,43 %
Claude Fable 5	93,18 %
Grok 4.5	93,1 %
GPT-5.6 Terra	92,9 %
Gemini 3.6 Flash	92,8 %
Qwen 3.8 Max	92,6 %
GPT-5.6 Luna	92,3 %
GLM-5.2	91,2 %
DeepSeek V4 Flash 0731	90,8 %
Muse Spark 1.2	90,4 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	90,1 %
Inkling-Small	89,5 %
Inkling	87,2 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	83,8 %
Muse Glimmer 30B	83,5 %
GPT-5 mini	82,3 %

Vergleich von LLMs im Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	56,3 %
Muse Spark 1.1	52,2 %
Fugu Ultra	50 %
Claude Opus 4.8	49,8 %
GPT-5.6 Sol	47,2 %
Muse Spark 1.2	43,93 %
Qwen 3.8 Max	43,6 %
Kimi K3	43,5 %
Claude Sonnet 5	43,2 %
GPT-5.6 Terra	41,8 %
GLM-5.2	40,5 %
Grok 4.5	40,3 %
Gemini 3.5 Flash	40,2 %
Gemini 3.6 Flash	38,3 %
DeepSeek V4 Flash 0731	36,8 %
Inkling-Small	31,6 %
Inkling	29,7 %
Muse Glimmer 30B	22 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	17,5 %
GPT-5 mini	16,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.6 Sol	96,2 %
Claude Opus 5	96 %
Claude Fable 5	95 %
Claude Mythos Preview	93,9 %
Claude Opus 4.8	88,6 %
Claude Opus 4.7	87,6 %
Claude Sonnet 5	85,2 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	80,6 %
Gemini 3.1 Pro	80,6 %
MiniMax-M3	80,5 %
Inkling-Small	80,2 %
Kimi K2.6	80,2 %
MiniMax M2.7	79,9 %
Claude Sonnet 4.6	79,6 %
DeepSeek V4 Flash	79 %
Inkling	77,6 %
Muse Spark	77,4 %
Muse Glimmer 30B	76 %
GPT-5.6 Terra	75,2 %
GPT-5 mini	71 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark τ²-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.6	95,6 %
Gemini 3.1 Pro	95,1 %
Claude Sonnet 4.6	94,8 %
Claude Opus 4.5	93,55 %
Muse Spark	91,5 %
GPT-5.2	90,35 %
GLM-5	89,7 %
GPT-5.4 nano	88,38 %
GLM-4.7	87,4 %
MiniMax M2.1	87 %
Qwen3.5-397B-A17B	86,7 %
GPT-5.6 Terra	86,26 %
Gemini 3 Pro	85,4 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	80,3 %
GPT-5.1	80,2 %
Gemma 4 31B	76,9 %
GPT-5.4 mini	74,1 %
GPT-5 mini	70,8 %
GLM-5.1	70,6 %
Nemotron 3 Super	61,15 %

Vergleich von LLMs im Benchmark τ²-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Realtime Router
Input Kontextlänge	272k
Output Kontextlänge	128k
Tokenizer	Unbekannt

Besonderheiten

Derzeit sind keine besonderen Features für dieses Modell bekannt.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Echtzeit Routing
GPT-5 mini kann über einen eigenen Router entscheiden, ob Reasoning-Kapazitäten verwendet werden sollen oder nicht.
Trainiert auf agentischen Tool-Use
GPT-5 mini wurde darauf trainiert, Tools wie Websuche, Bildgenerierung etc. in agentischen Workflows nutzen zu können.
Vergrößertes Kontextfenster
GPT-5 mini verfügt über ein doppelt so großes Kontextfenster wie das Vorgängermodell o4-mini.
Sehr günstiges Preis-Leistungs-Verhältnis
GPT-5 mini bietet mit nur $0,25 / 1 Mio. Input-Tokens und $2,00 / 1 Mio. Output-Tokens ein ausgezeichnetes Preis-Leistungs-Verhältnis und ermöglicht Entwicklern vielseitige Einsatzmöglichkeiten in Production-Umgebungen.

Nachteile

Routing erhöht Intransparenz
Es ist nicht eindeutig nachvollziehbar, anhand welcher Kriterien die Modellauswahl beim automatischen Routing getroffen wird.

Vergleiche GPT-5 mini mit anderen LLMs

Vergleiche GPT-5 mini mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Intelligence-Index ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	Veröffentlichung
OpenAI	GPT-5 mini	Proprietär	–	272k	128k	0,25 $	2,00 $	07.08.2025
Meta AI	Muse Glimmer 30B	Apache 2.0	35,1	131,07k	131,07k	0,35 $	1,50 $	10.08.2026
Meta AI	Muse Spark 1.2	Proprietär	54,1	1,05 Mio.	1,05 Mio.	1,25 $	4,25 $	05.08.2026
Alibaba	Qwen 3.8 Max	Proprietär	–	1 Mio.	128k	2,00 $	6,00 $	02.08.2026
DeepSeek AI	DeepSeek V4 Flash	MIT	49,9	1 Mio.	384k	0,14 $	0,28 $	31.07.2026
Thinking Machines Lab	Inkling Small	Apache 2.0	40	1 Mio.	1 Mio.	0,50 $	1,20 $	30.07.2026
Anthropic	Claude Opus 5	Proprietär	61	1 Mio.	128k	5,00 $	25,00 $	24.07.2026
Google DeepMind	Gemini 3.5 Flash Lite	Proprietär	36,5	1 Mio.	65,54k	0,30 $	2,50 $	21.07.2026
Google DeepMind	Gemini 3.6 Flash	Proprietär	50,1	1 Mio.	64k	1,50 $	7,50 $	21.07.2026
Poolside	Laguna S 2.1	Open Model License	–	1,05 Mio.	131,07k	0,10 $	0,20 $	20.07.2026
OpenAI	GPT-4o	Proprietär	–	128k	16,38k	2,50 $	10,00 $	20.11.2024

Inklusive Vorgänger GPT-4o — zusätzlich zu den 10 neuesten Modellen.

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GPT-5 mini ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: GPT-5 mini ist auch direkt in ChatGPT nutzbar.

ChatGPT

23,00 €

Provider & APIs

Du kannst OpenAI GPT-5 mini über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu GPT-5 mini

Kann ich GPT-5 mini kostenlos nutzen?

Ja, GPT-5 mini ist in ChatGPT auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist GPT-5 mini Open Source?

Nein, GPT-5 mini ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von OpenAI.

Welche Eingabeformate versteht GPT-5 mini?

GPT-5 mini verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild.

Was kostet GPT-5 mini über die API?

Über die API kostet GPT-5 mini 0,25 $ pro 1 Mio. Input-Token und 2,00 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von GPT-5 mini?

GPT-5 mini verarbeitet bis zu 272k Token in einer Anfrage.

Wie aktuell ist das Wissen von GPT-5 mini?

Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von GPT-5 mini reicht bis Mai 2024. Über die integrierte Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.

Was ist der Vorgänger von GPT-5 mini?

Der direkte Vorgänger von GPT-5 mini ist GPT-4o (erschienen November 2024). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.

GPT-5 mini

GPT-5 mini Modell-Übersicht

Features & Modalitäten

Features & Modalitäten

Details zum Modell

API-Preise einordnen

GPT-5 mini Benchmark Scores

GPT-5 mini Benchmark Übersicht

Wissen & Sprache

Logik & Schlussfolgerung

Programmierung

Agentische Aufgaben

So liest du die Übersicht

GPT-5 mini Performance im Vergleich zu anderen KI-Modellen

So liest du die Tabelle

Ergebnisse in Benchmarks

So liest du die Charts

Benchmarks & Performance

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Besonderheiten

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Nachteile

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