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Head-to-Head Model Comparison

GPT-4 vs GPT-3.5 Turbo

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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GPT-4 vs GPT-3.5 Turbo: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GPT-4 von OpenAI und GPT-3.5 Turbo 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-3.5 Turbo 16.4K Tokens Kontext zu $0.50/$1.50 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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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-3.5 Turbo

Ultraschnelle Echtzeit-Inferenz

GPT-3.5 Turbo von OpenAI ist ein KI-Modell für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing mit 16K Kontextfenster, 90 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 30/100 und $0.5/$1.5 pro 1M Token.

Intelligence Index30 / 100
Input Token:

$0.50 / 1M

Output Token:

$1.50 / 1M

Context Window:

16.4K tokens

SWE-bench Verified:

12.5%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • GPT-3.5 Turbo is 44.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-3.5 Turbo has a larger context window (16K vs 8K tokens).
  • GPT-3.5 Turbo is faster at 90 tok/s vs 35 tok/s.
  • GPT-4 leads on SWE-bench coding (21.0% vs 12.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-4GPT-3.5 Turbo
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3830
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$30.00 / 1M$0.50 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$60.00 / 1M$1.50 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$17.25 / 1M$0.42 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
8.2K tokens~12 A4 pages of text16.4K tokens~25 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
35 tok/s90 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
21%12.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
35.8%28%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$7.50 / 1M$0.25 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-4
+8.5% SWE-bench lead
Cost
GPT-3.5 Turbo
44.5x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-3.5 Turbo
+157% faster generation
Context
GPT-3.5 Turbo
16.4K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

GPT-4GPT-3.5 Turbo
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

21%vs12.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

35.8%vs28%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

68.2%vs56.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1210ptsvs1115pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

35 tok/s vs90 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-3.5 Turbo0.45s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-415.49s
GPT-3.5 Turbo6.01s

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-3.5 Turbo Monthly API Bill
$2.48 / month
$0.5/1M in · $1.5/1M out
GPT-3.5 Turbo saves approximately $107.78 / month (98%) under this workload.44.5x 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-3.5 Turbo · Strengths & Key Advantages

  • 16K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 12.5% · GPQA Diamond 28%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 90 Token/Sekunde bei nur 450 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($0.5/$1.5 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 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-4GPT-3.5 Turbo
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-3.5 Turbo
Official API Model ID (SDK)gpt-4gpt-3-5-turbo
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2023-032022-11
Knowledge CutoffSeptember 2021September 2021
ArchitectureMixture-of-Experts (MoE)Transformer with RLHF & PPO
ParametersConfidential (est. 1.8T MoE)Confidential (est. 20B MoE / 175B base)
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 ($0.5/1M in) across full 16K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $7.5/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.25/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
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-3.5 Turbo: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-4 or GPT-3.5 Turbo?

GPT-4 is more intelligent. It scores 38 compared with 30 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-3.5 Turbo is faster, generating 90 tokens per second compared with 35 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-3.5 Turbo is cheaper at $0.42 per 1M tokens blended, compared with $17.25 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-3.5 Turbo has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 1.20s.

Which model has a larger context window?

GPT-3.5 Turbo has a larger context window, supporting 16.4K tokens compared with 8.2K tokens.

Fazit

Sowohl GPT-4 (Optimal für zuverlässige Dialogsysteme, Textzusammenfassungen und klassische Enterprise-Aufgaben, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch GPT-3.5 Turbo (Optimal für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: GPT-4 führt bei komplexem Reasoning und Coding, GPT-3.5 Turbo liefert den höheren Token-Durchsatz und GPT-3.5 Turbo ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – GPT-4 oder GPT-3.5 Turbo?+

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-3.5 Turbo?+

GPT-4 kostet $30.00 / $60.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, GPT-3.5 Turbo liegt bei $0.50 / $1.50. Beim gewichteten Gesamtpreis ist GPT-3.5 Turbo günstiger.

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

GPT-4 bietet 8.2K Tokens Kontext gegenüber 16.4K Tokens bei GPT-3.5 Turbo. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt GPT-3.5 Turbo 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).