Wenn Sie das Gefühl haben, mit den neuen KI-Modellen von OpenAI nicht mehr Schritt halten zu können, sind Sie nicht allein. Der Sprung von GPT-4 zu GPT-4 Turbo war mit großen Versprechungen verbunden: höhere Geschwindigkeiten, niedrigere Kosten und aktuelleres Wissen. Doch seit seiner Veröffentlichung sind die Bewertungen durchwachsen. Ist die neuere „Turbo“-Version also immer die bessere Wahl?
Dieser Leitfaden soll für Klarheit sorgen. Wir werden auf die realen Unterschiede zwischen GPT-4 und GPT-4 Turbo eingehen und dabei alles von der Leistung über den Preis bis hin zu ihren Kernfähigkeiten abdecken. Und was noch wichtiger ist: Wir werden darüber sprechen, warum für Geschäftsanwendungen wie den Kundensupport die Plattform, die Sie zur Verwaltung dieser Modelle verwenden, wichtiger ist als die Modelle selbst.
Kurze Auffrischung zu GPT-4
Als GPT-4 im März 2023 auf den Markt kam, war das eine ziemlich große Sache. Es war ein gewaltiger Fortschritt gegenüber GPT-3.5 und wurde schnell zum Maßstab für alle anderen Modelle. Es war beeindruckend, weil es komplexe Schlussfolgerungen ziehen, präzise Texte generieren und Anweisungen mit weitaus mehr Nuancen befolgen konnte, als man es gewohnt war. Zum ersten Mal fühlte sich ein KI-Modell wie ein wirklich hilfreicher Mitarbeiter an.
Es wurde mit einer riesigen Datenmenge trainiert, aber sein Wissensstand endete bekanntermaßen im September 2021, sodass man es nicht nach aktuellen Ereignissen fragen konnte. Es hatte auch ein Kontextfenster von 8.000 Token, was einem Kurzzeitgedächtnis von etwa 24 Seiten entspricht. Obwohl es leistungsstark war, war es auch etwas langsam und teuer im großen Maßstab zu betreiben, was die Tür für etwas Effizienteres offen ließ.
GPT-4 Turbo verstehen
OpenAI veröffentlichte GPT-4 Turbo im November 2023 als direkte Antwort auf die Forderungen nach besserer Leistung und niedrigeren Kosten. Es wurde als schnellere, intelligentere und günstigere Version des Originals entwickelt.
Es kam mit einigen wichtigen Verbesserungen:
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Aktuelleres Wissen: Seine Trainingsdaten reichen bis April 2023, wodurch seine Antworten für aktuelle Themen wesentlich nützlicher sind.
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Ein riesiges Kontextfenster: Das Kontextfenster wuchs explosionsartig auf 128.000 Token an. Das ist so, als könnte man ein 300-seitiges Buch auf einmal verarbeiten, was die Analyse wesentlich größerer Dokumente und Konversationen ermöglicht.
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Ein niedrigerer Preis: Es wurde zu einem wesentlich günstigeren Preis eingeführt, was es für Unternehmen und Entwickler, die damit Apps erstellen möchten, zugänglicher macht.
Darüber hinaus wurde GPT-4 Turbo so entwickelt, dass es mehr als nur Text verarbeiten kann. Es kann Bildeingaben akzeptieren und verfügt über einige ziemlich fortschrittliche Text-zu-Sprache-Funktionen.
Ein direkter Vergleich
Obwohl Turbo aufgrund der Spezifikationen wie der offensichtliche Gewinner aussieht, ist die Realität etwas komplizierter. Lassen Sie uns die praktischen Unterschiede aufschlüsseln, die Sie bei der Verwendung bemerken werden.
Leistung, Geschwindigkeit und die „Faulheits“-Debatte
Eines der Hauptverkaufsargumente von Turbo ist seine Geschwindigkeit. Es generiert Antworten viel schneller, was für alles, was in Echtzeit geschieht, unerlässlich ist, wie zum Beispiel bei einem Kundensupport-Chatbot. Aber es scheint, dass diese Geschwindigkeit ihren Preis hat.
Manchmal gibt es kürzere, weniger detaillierte Antworten oder weigert sich einfach, eine komplexe Aufgabe zu erledigen, die das ursprüngliche GPT-4 bewältigt hätte. Dies ist wahrscheinlich ein Nebeneffekt der Optimierung von OpenAI auf Geschwindigkeit und Kosten, kann aber ärgerlich sein, wenn man eine gründliche Antwort benötigt.
Wissensstichtag und Kontextfenster
Hier sind die Unterschiede kristallklar. GPT-4 weiß nichts, was nach September 2021 passiert ist, während GPT-4 Turbo auf dem Stand von April 2023 ist. Wenn Ihre Arbeit Informationen über aktuelle Ereignisse, neue Produkte oder das Zeitgeschehen erfordert, ist Turbo hier wirklich Ihre einzige Option.
Der Unterschied beim Kontextfenster ist sogar noch größer. Mit 128k Token kann GPT-4 Turbo eine riesige Menge an Informationen auf einmal verarbeiten. Stellen Sie sich vor, Sie füttern es mit einer ganzen Codebasis, einem langen juristischen Vertrag oder den Kundensupport-Chats eines ganzen Tages. Das 8k-Fenster des ursprünglichen GPT-4, das damals riesig erschien, fühlt sich im Vergleich für solche Aufgaben ziemlich klein an.
Kernfähigkeiten und Multimodalität
OpenAI gibt außerdem an, dass GPT-4 Turbo besser darin ist, spezifische Anweisungen zu befolgen, insbesondere wenn Sie eine strukturierte Ausgabe benötigen. Sie können ihm zum Beispiel sagen, dass es „immer im JSON-Format antworten“ soll, und es wird sich tatsächlich daran halten. Das ist eine enorme Erleichterung für Entwickler, da sie weniger Zeit mit dem Bereinigen unordentlicher Ausgaben verbringen müssen.
Turbo bringt auch echte Multimodalität ins Spiel. Während beide Modelle sich mit DALL-E 3 verbinden können, um Bilder zu erstellen, kann GPT-4 Turbo die von Ihnen bereitgestellten Bilder direkt analysieren. Sie können es bitten, ein Foto zu beschreiben, ein Diagramm zu interpretieren oder Text aus einem Bild zu extrahieren. Dies, zusammen mit seiner Text-zu-Sprache-Funktion, ermöglicht eine ganz neue Welt von Anwendungen.
Der alles entscheidende Faktor: Der Preis
Für jedes Unternehmen sind die Kosten ein entscheidender Faktor. GPT-4 Turbo wurde von Grund auf so konzipiert, dass es erschwinglicher ist.
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Input-Token (was Sie an das Modell senden) sind etwa 3x günstiger.
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Output-Token (was das Modell zurücksendet) sind 2x günstiger.
Dieser Preisverfall bedeutet, dass Unternehmen es sich tatsächlich leisten können, erstklassige KI für Aufgaben mit hohem Volumen einzusetzen, wie den Betrieb von Kundenservice-Bots oder die Erstellung von Inhalten, ohne dass ihr Budget außer Kontrolle gerät.
| Merkmal | GPT-4 | GPT-4 Turbo |
|---|---|---|
| Wissensstichtag | September 2021 | April 2023 |
| Kontextfenster | 8.192 Token | 128.000 Token |
| Eingabemodalität | Text | Text, Bilder |
| Preis (Eingabe pro 1 Mio. Token) | ~$30.00 | $10.00 |
| Preis (Ausgabe pro 1 Mio. Token) | ~$60.00 | $30.00 |
| Nutzerfeedback | Gründlicher, weniger „faul“ | Schneller, aber manchmal zu knapp |
| Am besten geeignet für | Tiefe, komplexe Problemlösungen | Geschwindigkeit, Kosteneffizienz und große Dokumente |
Warum die Plattform wichtiger ist als das Modell
Wenn Sie sich direkt auf die API des Modells verlassen, sind Sie seinen Eigenheiten (wie dem „Faulheits“-Problem) ausgeliefert, benötigen Monate an Entwicklerzeit für den Aufbau und die Verwaltung und haben keine gute Möglichkeit, sein Verhalten sicher zu testen.
Genau hier setzt eine spezialisierte Plattform wie eesel AI an. Sie ist darauf ausgelegt, diese Probleme zu bewältigen, sodass Sie die volle Kontrolle darüber haben, wie KI für Ihr Team arbeitet.
Umgang mit Inkonsistenzen
Mit der Workflow-Engine und dem Prompt-Editor von eesel AI können Sie den genauen Ton der KI festlegen und ihr sehr spezifische Anweisungen geben. Wenn ein Modell zu knapp antwortet, können Sie es anweisen, gründlicher zu sein, und so die Standardeinstellungen des Basismodells umgehen.
Testen vor dem Start
Hoffen Sie nicht einfach, dass Ihre KI funktionieren wird. Mit eesel AI können Sie eine Simulation mit Tausenden Ihrer bisherigen Support-Tickets durchführen. Sie erhalten eine genaue Vorschau auf Ihre Automatisierungsrate und können jede einzelne KI-Antwort überprüfen, bevor sie jemals mit einem Kunden spricht.
Verbinden Sie Ihr Wissen sofort
Ein rohes Modell hat keine Ahnung, worum es in Ihrem Unternehmen geht. eesel AI verbindet sich mit dem gesamten Wissen Ihres Unternehmens, sei es in alten Zendesk-Tickets, Artikeln in Confluence oder Anleitungen in Google Docs. Es lernt Ihren spezifischen Kontext automatisch, sodass seine Antworten immer personalisiert und präzise sind.
In Minuten live gehen, nicht in Monaten
Vergessen Sie das Warten auf Vertriebs-Demos oder den Umgang mit einer komplizierten Einrichtung. Sie können Ihren Helpdesk verbinden und in wenigen Minuten einen funktionierenden KI-Agenten starten, ganz allein.
Das richtige Modell für Ihr Unternehmen auswählen
Wenn es also um den Vergleich GPT-4 Turbo vs. GPT-4 geht, ist Turbo für die meisten Unternehmen die praktischere Wahl. Es ist viel schneller, weitaus günstiger, hat ein riesiges Kontextfenster und weiß, was in der Welt seit 2021 passiert ist. Obwohl einige Leute immer noch das ursprüngliche GPT-4 für seine detaillierten Antworten bei bestimmten komplexen Aufgaben bevorzugen, sind die allgemeinen Vorteile von Turbo für den täglichen Geschäftsgebrauch schwer zu ignorieren.
Aber die eigentliche Erkenntnis ist nicht, dass es darum geht, das eine „beste“ Modell auszuwählen. Es geht darum zu erkennen, dass die wahre Stärke von KI für Ihr Unternehmen von der Plattform herrührt, die Ihnen die Kontrolle gibt. Ein System, mit dem Sie KI testen, anpassen und sicher einsetzen können, ist weitaus wertvoller als die kleinen Unterschiede zwischen den Modellen selbst.
Anstatt sich in der Modelldebatte zu verlieren, warum erkunden Sie nicht eine Plattform, die es Ihnen ermöglicht, mit Zuversicht zu entwickeln? Erfahren Sie, wie eesel AI Ihnen helfen kann, die Kontrolle über Ihre Kundensupport-KI zu übernehmen.
Häufig gestellte Fragen
GPT-4 Turbo bietet höhere Geschwindigkeiten, ein viel größeres Kontextfenster (128k vs. 8k Token), aktuelleres Wissen (April 2023 vs. September 2021) und deutlich niedrigere Preise. Während GPT-4 für seine Gründlichkeit bekannt war, priorisiert Turbo im Allgemeinen Geschwindigkeit und Kosteneffizienz.
Die „Faulheit“ bezieht sich darauf, dass GPT-4 Turbo manchmal kürzere, weniger detaillierte Antworten gibt oder komplexe Aufgaben ablehnt, die das ursprüngliche GPT-4 bewältigen würde. Dies ist wahrscheinlich eine Optimierung für Geschwindigkeit und Kosten, kann aber oft durch klare, fein abgestimmte Prompts innerhalb einer robusten KI-Plattform gemildert werden.
GPT-4 Turbo ist wesentlich kostengünstiger, wobei Input-Token etwa 3x und Output-Token 2x günstiger sind als bei GPT-4. Dieser signifikante Preisverfall macht Turbo zu einer weitaus praktikableren Option für Unternehmen, die KI-Anwendungen ohne übermäßige Budgetbelastung skalieren müssen.
GPT-4 Turbo ist hier der klare Gewinner. Sein Wissensstichtag reicht bis April 2023, und sein riesiges Kontextfenster von 128.000 Token ermöglicht es ihm, das Äquivalent eines 300-seitigen Buches auf einmal zu verarbeiten, was die Kapazität von GPT-4 mit 8.192 Token bei weitem übersteigt.
GPT-4 Turbo führt echte Multimodalität ein, die es ihm ermöglicht, zusätzlich zu Text auch Bildeingaben direkt zu analysieren. Das bedeutet, Sie können es bitten, Bilder zu beschreiben, Diagramme zu interpretieren oder Text aus Bildern zu extrahieren, was seine Anwendungsmöglichkeiten im Vergleich zu GPT-4 erheblich erweitert.
Die Plattform bietet wesentliche Werkzeuge zur Verwaltung und Optimierung des KI-Modells, unabhängig von dessen inhärenten Eigenheiten. Sie ermöglicht die Feinabstimmung von Prompts, die Anbindung an proprietäres Wissen, Tests vor dem Start und gewährleistet eine konsistente Leistung, wodurch ein rohes Modell in eine zuverlässige Geschäftslösung verwandelt wird.
