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Head-to-Head Model Comparison

GPT-4 vs GPT-3

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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GPT-4 vs GPT-3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GPT-4 von OpenAI und GPT-3 von OpenAI gehören zu den führenden KI-Modellen. GPT-4 bietet ein Kontextfenster von 8.2K Tokens bei API-Preisen von $30.00/$60.00 pro 1M Tokens, während GPT-3 2K Tokens Kontext zu $20.00/$20.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

GPT-4

Klassische Modellgeneration

GPT-4 von OpenAI ist ein KI-Modell für zuverlässige Dialogsysteme, Textzusammenfassungen und klassische Enterprise-Aufgaben mit 8K Kontextfenster, 35 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 38/100 und $30/$60 pro 1M Token.

Intelligence Index38 / 100
Input Token:

$30.00 / 1M

Output Token:

$60.00 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

21%

OpenAI

GPT-3

Klassische Modellgeneration

GPT-3 von OpenAI ist ein KI-Modell für zuverlässige Dialogsysteme, Textzusammenfassungen und klassische Enterprise-Aufgaben mit 2K Kontextfenster, 40 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 22/100 und $20/$20 pro 1M Token.

Intelligence Index22 / 100
Input Token:

$20.00 / 1M

Output Token:

$20.00 / 1M

Context Window:

2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • GPT-3 is 2.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-4 has a larger context window (8K vs 2K tokens).
  • GPT-3 is faster at 40 tok/s vs 35 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-4GPT-3
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3822
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$30.00 / 1M$20.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$60.00 / 1M$20.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$17.25 / 1M$9.50 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
8.2K tokens~12 A4 pages of text2K tokens~3 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K2K
Throughput Speed
Tokens generated per second
35 tok/s40 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
21%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
35.8%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$7.50 / 1M$5.00 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
GPT-3
2.0x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-3
+14% faster generation
Context
GPT-4
8.2K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

GPT-4GPT-3
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

21%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

35.8%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

68.2%vs43.9%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1210ptsvs980pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

35 tok/s vs40 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-41.20s
GPT-30.90s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-415.49s
GPT-313.40s

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-4 Monthly API Bill
$110.25 / month
$30/1M in · $60/1M out
GPT-3 Monthly API Bill
$55.50 / month
$20/1M in · $20/1M out
GPT-3 saves approximately $54.75 / month (50%) under this workload.2.0x Savings

GPT-4 · Strengths & Key Advantages

  • 8K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 21% · GPQA Diamond 35.8%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 35 Token/Sekunde bei nur 1200 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($30/$60 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung

GPT-3 · Strengths & Key Advantages

  • 2K Kontextfenster und bis zu 2K maximale Output-Token (MMLU-Pro 43.9% · Arena Elo 980)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 40 Token/Sekunde bei nur 900 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($20/$20 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung

Token Use & Task Economics

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

MetricGPT-4GPT-3
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-4GPT-3
Official API Model ID (SDK)gpt-4gpt-3
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2023-032020-06
Knowledge CutoffSeptember 2021June 2020
ArchitectureMixture-of-Experts (MoE)Autoregressive Transformer (Davinci)
ParametersConfidential (est. 1.8T MoE)175B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($30/1M in) across full 8K windowFlat rate ($20/1M in) across full 2K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $7.5/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $5/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaPrompt-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 SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

GPT-4 vs GPT-3: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-4 or GPT-3?

GPT-4 is more intelligent. It scores 38 compared with 22 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-3 is faster, generating 40 tokens per second compared with 35 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-3 is cheaper at $9.50 per 1M tokens blended, compared with $17.25 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-3 has lower latency, with a time to first token of 0.90s compared with 1.20s.

Which model has a larger context window?

GPT-4 has a larger context window, supporting 8.2K tokens compared with 2K tokens.

Fazit

Sowohl GPT-4 (Optimal für zuverlässige Dialogsysteme, Textzusammenfassungen und klassische Enterprise-Aufgaben, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch GPT-3 (Optimal für zuverlässige Dialogsysteme, Textzusammenfassungen und klassische Enterprise-Aufgaben, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: GPT-4 führt bei komplexem Reasoning und Coding, GPT-3 liefert den höheren Token-Durchsatz und GPT-3 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – GPT-4 oder GPT-3?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt GPT-4 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von GPT-4 und GPT-3?+

GPT-4 kostet $30.00 / $60.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, GPT-3 liegt bei $20.00 / $20.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist GPT-3 günstiger.

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

GPT-4 bietet 8.2K Tokens Kontext gegenüber 2K Tokens bei GPT-3. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt GPT-3 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).