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Head-to-Head Model Comparison

GPT-1 vs GPT-2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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GPT-1 vs GPT-2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GPT-1 von OpenAI und GPT-2 von OpenAI gehören zu den führenden KI-Modellen. GPT-1 bietet ein Kontextfenster von 512 Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während GPT-2 1K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Profile
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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT-1

Open-Weights-Basismodell

GPT-1 von OpenAI ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 1K Kontextfenster, 150 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 5/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang.

Intelligence Index5 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

512 tokens

SWE-bench Verified:

N/A

OpenAI

GPT-2

Open-Weights-Basismodell

GPT-2 von OpenAI ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 1K Kontextfenster, 120 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 12/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang.

Intelligence Index12 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • GPT-2 has a larger context window (1K vs 1K tokens).
  • GPT-1 is faster at 150 tok/s vs 120 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-1GPT-2
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
512
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
512 tokens~1 A4 pages of text1K tokens~2 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
1K1K
Throughput Speed
Tokens generated per second
150 tok/s120 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
GPT-1
+25% faster generation
Context
GPT-2
1K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-1GPT-2
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

8.5%vs15.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

600ptsvs750pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

150 tok/s vs120 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GPT-10.25s
GPT-20.30s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-13.58s
GPT-24.47s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT-1 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GPT-2 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

GPT-1 · Strengths & Key Advantages

  • 1K Kontextfenster und bis zu 1K maximale Output-Token (MMLU-Pro 8.5% · Arena Elo 600)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 150 Token/Sekunde bei nur 250 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (117M) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

GPT-2 · Strengths & Key Advantages

  • 1K Kontextfenster und bis zu 1K maximale Output-Token (MMLU-Pro 15.2% · Arena Elo 750)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 120 Token/Sekunde bei nur 300 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (1.5B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGPT-1GPT-2
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-1GPT-2
Official API Model ID (SDK)gpt-1gpt-2
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2018-062019-02
Knowledge Cutoff20182019
Architecture12-layer Decoder Transformer48-layer Decoder Transformer
Parameters117M1.5B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentText-only completion (No GUI action loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

GPT-1 vs GPT-2: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-1 or GPT-2?

GPT-2 is more intelligent. It scores 12 compared with 5 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-1 is faster, generating 150 tokens per second compared with 120 tokens per second.

Which model has lower latency?

GPT-1 has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.30s.

Which model has a larger context window?

GPT-2 has a larger context window, supporting 1K tokens compared with 512 tokens.

Fazit

Sowohl GPT-1 (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch GPT-2 (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: GPT-2 führt bei komplexem Reasoning und Coding, GPT-1 liefert den höheren Token-Durchsatz und GPT-1 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – GPT-1 oder GPT-2?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt GPT-2 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von GPT-1 und GPT-2?+

GPT-1 kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, GPT-2 liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist GPT-1 günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

GPT-1 bietet 512 Tokens Kontext gegenüber 1K Tokens bei GPT-2. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt GPT-1 vorn.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von OpenAI und OpenAI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).