ChatGPT Versionen im Vergleich: Welche Unterschiede gibt es zwischen GPT-3.5, GPT-4 und GPT-5?

Jens Bohse19.1.2026

Leistung, Einsatzgebiet, Architektur: Die Entscheidung für den passenden KI-Turbo.

Inhalt

Warum sind verschiedene ChatGPT Versionen wichtig?
Was sind ChatGPT Versionen überhaupt?
ChatGPT Versionen im Vergleich: Was sind die wichtigsten Unterschiede der Modelle?
Welche ChatGPT Version ist für dein Unternehmen die richtige?
Alternativen und Ergänzungen: Diese KI-Tools können dein Unternehmen weiter unterstützen
Wo liegen Grenzen und Limitationen der jeweiligen ChatGPT Versionen?
Fazit und Ausblick

Das Wichtigste in Kürze

GPT-4 ist der stabile Standard für die meisten professionellen Anwendungen und bietet hohe Genauigkeit, lange Kontextlänge und Multimodalität.
GPT-5, das "Unified Reasoning System", ist auf Spitzenleistung bei hochkomplexen und unstrukturierten Problemen ausgelegt und nutzt eine dynamische Modellwahl.
Die beste Wahl hängt stark vom Anwendungsfall ab: GPT-4 für Code und Logik, GPT-5 für fortgeschrittene Analysen und höchste Präzision.
Ältere Modelle wie GPT-3.5 sind nicht mehr in ChatGPT verfügbar, und alle Modelle teilen Limitationen wie die Gefahr von "Halluzinationen" und Probleme mit der Aktualität der Daten.

GPT-3.5, GPT-4 und GPT-5 unterscheiden sich nicht nur in der Leistung, sondern in ihrer Architektur und ihrem Einsatzgebiet. GPT-4 bleibt der stabile Standard für Unternehmen, GPT-5 bietet Spitzenleistung für komplexe Aufgaben. Dieser Artikel zeigt dir, welche Version für welchen Anwendungsfall die beste Wahl ist.

Wenn Kund*innen mich fragen, welche ChatGPT Version sie für ihr Unternehmen nutzen sollten, merke ich oft: Die Unterschiede zwischen GPT-3.5, GPT-4 und GPT-5 sind vielen unklar. Dabei kann die Wahl der richtigen Version einen massiven Unterschied machen – vor allem bei der Qualität der Ergebnisse. In den letzten zwei Jahren habe ich alle ChatGPT Versionen intensiv getestet und für verschiedene Projekte eingesetzt.

Warum sind verschiedene ChatGPT Versionen wichtig?

Ich erlebe es regelmäßig in Workshops: Teams nutzen nicht das passende Modell für ihre Aufgaben und wundern sich über schwache Ergebnisse. Die verschiedenen OpenAI ChatGPT Versionen sind nicht einfach nur "besser" oder "schlecher", sie sind für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert.

Der Unterschied zwischen GPT-3.5 und GPT-4 ist vergleichbar mit dem Sprung von einem Kleinwagen zu einem Sportwagen. Beide bringen dich ans Ziel, aber mit völlig unterschiedlicher Leistung. GPT-5 verspricht nochmal einen Quantensprung, aber ist das Modell wirklich schon alltagstauglich? In diesem Artikel zeige ich dir, was in der Praxis wirklich zählt.

Was sind ChatGPT Versionen überhaupt?

ChatGPT Versionen sind verschiedene Generationen von KI-Modellen, die OpenAI entwickelt hat. Jede Version basiert auf der GPT-Architektur (Generative Pre-trained Transformer), wurde aber mit unterschiedlich großen Datensätzen trainiert und verfügt über verschiedene Fähigkeiten.

Die Grundlagen verstehen

GPT-3.5 war die erste Version, die wirklich massentauglich wurde. GPT-3 hatte 175 Milliarden Parameter. GPT-3.5 basierte auf dieser Architektur und wurde für schnellere Verarbeitung und bessere Konversationsfähigkeit optimiert – OpenAI veröffentlichte aber keine exakten Zahlen zur Parameterzahl. OpenAI veröffentlichte GPT-3.5 im November 2022 und löste damit den KI-Boom aus. Wichtig: In ChatGPT selbst ist GPT-3.5 seit Sommer 2024 nicht mehr verfügbar.

GPT-4 erschien im März 2023 und brachte einen massiven Sprung. OpenAI gibt die genaue Parameteranzahl aus Wettbewerbsgründen nicht bekannt, Schätzungen gehen von mehreren hundert Milliarden bis über eine Billion Parameter aus. Viel wichtiger als die schiere Größe: GPT-4 analysiert Bilder präzise und erkennt Details zuverlässig, zeigt deutlich besseres logisches Denken und macht weniger Fehler.

Die GPT-5 Series wurde Anfang 2025 vorgestellt und ist OpenAIs bisher ambitioniertestes Projekt. OpenAI bezeichnet es als "Unified Reasoning System", GPT-5 kombiniert mehrere interne Komponenten, die je nach Anfrage unterschiedlich tief analysieren. Die Laufzeitarchitektur entscheidet automatisch, ob ein schneller oder ein reasoninglastiger Modus verwendet wird.

Mit diesem Fundament wird klar, warum die Unterschiede in der Praxis deutlich spürbar sind.

Was bedeuten die ChatGPT Modelle für die Praxis?

In meiner täglichen Arbeit nutze ich die ChatGPT Modelle sehr unterschiedlich. Für schnelle E-Mail-Entwürfe oder einfache Textzusammenfassungen können verschiedene Modelle genutzt werden. Wenn komplexe Analysen, Code oder strategische Entscheidungen anstehen, zeigen sich die Unterschiede zwischen den Versionen deutlich.

ChatGPT Versionen im Vergleich: Was sind die wichtigsten Unterschiede der Modelle?

GPT-4: Der aktuelle Standard

ChatGPT 4 ist das aktuell am weitesten verbreitete Modell. Der Unterschied zwischen GPT-3.5 und GPT-4 zeigt sich vor allem bei komplexen Aufgaben.

Stärken:

Deutlich bessere Genauigkeit (in Tests oft 30% Leistungssteigerung)
Lange Kontextlänge – bis zu 128.000 Tokens in der GPT-4o Variante
Multimodal – analysiert Bilder präzise und erkennt Details zuverlässig
Sehr gutes logisches Denken bei klar definierten, strukturierten Aufgaben
Weniger Fehler, mehr Nuancen im Sprachverständnis
GPT-4o ist heute eines der schnellsten Modelle und übertrifft GPT-3.5 in vielen Standard-Tasks

Schwächen:

GPT-4 Classic war deutlich langsamer als neuere Varianten
Für einfache Aufgaben manchmal "overkill"

Meine Erfahrung: Bei einem Projekt musste ich komplexe Verträge analysieren und Risiken identifizieren. Frühere Modelle lieferten oberflächliche Antworten. GPT-4 erkannte Nuancen in der Formulierung und wies auf potenzielle Probleme hin, die ich übersehen hätte.

GPT-5: Das Unified System

Was ist neu bei der GPT-5 Series? Vor allem die Architektur. OpenAI bezeichnet das System als "Unified Reasoning System" – GPT-5 kombiniert mehrere interne Komponenten, die je nach Anfrage unterschiedlich tief analysieren. Die Laufzeitarchitektur entscheidet automatisch, ob ein schneller oder ein reasoninglastiger Modus verwendet wird.

Stärken:

Exzellente Leistung in Coding, Mathematik und visueller Analyse
Dynamische Modellwahl optimiert Geschwindigkeit und Qualität automatisch
Sehr starkes Reasoning bei unstrukturierten, mehrstufigen Problemen

Schwächen:

Der Thinking-Modus arbeitet extrem tief, aber nicht immer konsistent – bei manchen Aufgaben überanalysiert er und erzeugt unnötig lange Ausgaben
Wirkt laut Nutzer*innen manchmal "zu formal" und weniger persönlich
In Benchmarks hängt die Leistung deutlich vom Aufgabentyp ab – bei komplexem Reasoning sehr stark, bei einfachen Aufgaben nicht immer deutlich besser als GPT-4o

Meine Einschätzung: GPT-5 spielt seine Stärken bei reasoninglastigen Aufgaben aus. Bei kreativen oder einfachen Aufgaben ist GPT-4o oft schneller und wirkt natürlicher. Die automatische Modellwahl ist praktisch, aber ich bevorzuge oft noch die manuelle Kontrolle bei der Modellwahl.

Lesetipp

Lesetipp: Wir haben die KI für dich auf die Probe gestellt: GPT-5 im Test!

Der direkte Vergleich: GPT-3.5 vs GPT-4 vs GPT-5

Merkmal	GPT-3.5	GPT-4	GPT-5
Parameter	~175 Mrd. (GPT-3 Basis)	Nicht öffentlich*	Nicht öffentlich
Geschwindigkeit	Schnell für einfache Tasks	Sehr schnell (GPT-4o)	Variabel je nach Modus
Kontextlänge	4.000 Tokens	8k-128k (je nach Variante)	128.000+ Tokens
Bildverarbeitung	❌	✅	✅
Fehlerrate	Hoch	Niedrig	Sehr niedrig
Reasoning	Basis	Stark bei strukturierten Aufgaben	Sehr stark bei unstrukturierten, mehrstufigen Problemen
Verfügbarkeit	API & Drittanbieter (nicht mehr in ChatGPT)	ChatGPT Plus/Pro, API, Enterprise	ChatGPT Plus/Pro, API, Enterprise

*Schätzungen: mehrere 100 Mrd. bis >1 Billion

Welche ChatGPT Version ist für dein Unternehmen die richtige?

Die beste Wahl heute: Wenn du heute starten willst, nutze GPT-4 für die meisten Aufgaben. Setze GPT-5 dort ein, wo höchste Präzision zählt. Bei API-Nutzung kannst du Kosten bei einfachen Vorgängen mit kleineren Modellen wie GPT-4o mini reduzieren.

Die Frage "welche ChatGPT Version sollte man nutzen" höre ich ständig. Die Antwort hängt stark vom konkreten Anwendungsfall ab. GPT-3.5 lasse ich hier bewusst weg, da es in ChatGPT nicht mehr verfügbar ist und nicht mehr zum gängigen Standard gehört.

Nutze GPT-4, wenn:

Du Fehlerminimierung brauchst, weil dein Output direkt in Kundenprozesse wandert
Logisches Denken und Schlussfolgerungen wichtig sind
Du mit Code arbeitest (Debugging, Refactoring, Dokumentation)
Du lange Dokumente verarbeiten musst
Bilder analysiert werden sollen
Du ein solides, bewährtes Modell brauchst

Praxisbeispiel: Für strategische Workshops nutzen wir GPT-4, um ChatGPT vs Gemini Vergleiche durchzuführen oder komplexe Business-Szenarien durchzuspielen. Die Tiefe der Analyse ist beeindruckend.

Nutze GPT-5, wenn:

Du absolute Spitzenleistung brauchst
Deine Aufgaben hochkomplex sind (fortgeschrittene Mathematik, wissenschaftliche Analysen)
Du die neueste Technologie testen willst
Du von der automatischen Modellwahl profitieren möchtest

Meine ehrliche Meinung: Für die meisten Unternehmen ist der Unterschied zwischen GPT-4 und GPT-5 nicht so groß wie damals zwischen GPT-3.5 und GPT-4. Beide Versionen liefern heute exzellente Ergebnisse.

Alternativen und Ergänzungen: Diese KI-Tools können dein Unternehmen weiter unterstützen

OpenAI ChatGPT ist nicht die einzige Option im Markt. Je nach Anwendungsfall gibt es spezialisierte Künstliche Intelligenz Tools, die besser passen könnten:

fonio.ai: Spezialisierter Anbieter für KI-gestützte Telefonassistenten im deutschsprachigen Raum. Erstelle personalisierte Assistenten für eingehende Anrufe, Terminplanung, Lead-Qualifizierung und Transkription. Mit Integration in Kalender, CRMs und Datenbanken.
neuroflash: Deutsche KI-Textplattform mit starkem Fokus auf Marketing-Content. Der große Vorteil: Optimierung für den deutschen Markt und DSGVO-Konformität. Besonders gut für SEO-Texte und Werbetexte.
moinAI: Chatbot-Plattform, die auf ChatGPT aufbaut, aber speziell für Kundenservice optimiert ist. Bietet bessere Integration in bestehende Support-Systeme.
FlowLyne: Workflow-Automatisierung mit KI. Kombiniert verschiedene KI-Modelle (inkl. ChatGPT) für komplexe Geschäftsprozesse.

KI-Beratung für die Implementierung

Wenn du unsicher bist, welche ChatGPT Version oder Alternative für dein Unternehmen passt, kann professionelle KI-Beratung helfen:

bakedwith: Wenn du wissen willst, welche Modelle sich wirtschaftlich und technisch in deinen bestehenden Prozessen lohnen, unterstützen wir dich bei Analyse, Integration und Automatisierung. Als KI-Beratung Sitz in Berlin/Hamburg.
Agile Heroes GmbH: Spezialisiert auf KI-Strategie für mittelständische Unternehmen
KI Beratung Deutschland: Fokus auf Implementierung und Change Management
SYNAPSE KI-Beratung: Technische Deep-Dives und Custom AI Solutions

Die Zusammenarbeit mit KI-Beratern lohnt sich besonders, wenn es um die Integration in komplexe Unternehmenslandschaften geht.

Wo liegen Grenzen und Limitationen der jeweiligen ChatGPT Versionen?

Trotz aller Begeisterung: Alle ChatGPT Versionen haben Grenzen, die sich in der Praxis regelmäßig zeigen.

Gemeinsame Limitationen aller Versionen

Halluzinationen: Alle Modelle erfinden manchmal Fakten. GPT-4 und GPT-5 sind besser geworden, aber das Problem ist nicht gelöst. Bei einer Recherche zu deutschen Förderprogrammen erfand GPT-4 mehrere Programme mit plausiblen Namen, die aber nicht existierten. Bei Recherchen zu Nischenthemen wurden komplette Studien mit Autor*innen, Jahreszahlen und angeblichen Zitaten erfunden.

Aktualität: Die Trainingsdaten enden zu einem bestimmten Zeitpunkt. Das Knowledge Cutoff von GPT-4 liegt Anfang 2024, GPT-5 ist etwas aktueller (Mitte 2024). Mit aktivierter Web-Browsing-Funktion liefern GPT-4 und GPT-5 auch tagesaktuelle Informationen. Für produktive Workflows mit Live-Daten brauchst du eine direkte Systemanbindung statt reiner Chat-Interaktion.

Mathematik und Logik: Auch GPT-4 macht bei komplexen Berechnungen Fehler. ChatGPT sollte nie für finale Berechnungen ohne manuelle Überprüfung genutzt werden.

Spezifische Schwächen je Version

GPT-4:

GPT-4 Classic war deutlich langsamer als neuere Varianten
Manchmal "overengineered" – gibt zu komplizierte Antworten auf einfache Fragen

GPT-5:

Wirkt manchmal zu formal und unpersönlich
Der Thinking-Modus arbeitet extrem tief, aber nicht immer konsistent
In Benchmarks hängt die Leistung deutlich vom Aufgabentyp ab

Ethische und praktische Bedenken

Die KI-Verordnung der EU wirft neue Fragen auf. Alle ChatGPT Versionen haben Probleme mit:

Bias: Die Modelle können Vorurteile aus Trainingsdaten übernehmen. In Tests zeigte GPT-3.5 deutlichere Gender- und kulturelle Biases als GPT-4. In einem HR-Szenario schlug GPT-3.5 häufiger Männer für technische Rollen vor. GPT-4o und GPT-5 haben hier nochmals deutliche Verbesserungen gebracht, sind aber nicht vollständig frei von Voreingenommenheiten.

Datenschutz: Was passiert mit den Daten, die in ChatGPT eingegeben werden? Für DSGVO-kritische Anwendungen sollten Enterprise-Versionen mit garantierten Datenschutzvereinbarungen genutzt werden. OpenAI bewirbt seine Enterprise-Angebote als AI-Act ready und bietet entsprechende Compliance-Features an.

Urheberrecht: ChatGPT kann urheberrechtlich geschützte Inhalte reproduzieren. Das ist rechtlich heikel und sollte geprüft werden.

Fazit und Ausblick

Nach zwei Jahren intensiver Arbeit mit allen ChatGPT Versionen ist das Fazit: Die Wahl der richtigen Version ist keine Entweder-Oder-Entscheidung, sondern hängt vom konkreten Anwendungsfall ab.

Meine persönliche Empfehlung: GPT-4 ist heute der solide Standard für die meisten professionellen Anwendungen. GPT-5 bietet Spitzenleistung, ist aber noch nicht vollständig ausgereift. Beide Modelle liefern exzellente Ergebnisse – welches besser passt, hängt von deinen spezifischen Anforderungen ab.

Der GPT-5 Launch hat gezeigt, dass wir möglicherweise an einem Wendepunkt stehen. Die großen Sprünge zwischen den Versionen werden kleiner. Das ist nicht unbedingt schlecht – es bedeutet, dass die Technologie reifer wird. GPT-5: Die wichtigsten Infos zeigt, dass OpenAI selbst zurückhaltender mit Versprechungen wird.

Was kommt als Nächstes?

Die Zukunft liegt weniger in immer größeren Modellen, sondern in:

Spezialisierten Modellen: Branchenspezifische Varianten für Medizin, Recht, Technik
Besserer Integration: Nahtlose Einbindung in bestehende Tools und Workflows
Multimodalität: Noch bessere Verarbeitung von Text, Bild, Audio und Video
Effizienz: Kleinere, schnellere Modelle, die lokal laufen können

Die ChatGPT Versionen 2025 werden weniger durch reine Größe überzeugen, sondern durch Spezialisierung und intelligente Kombination verschiedener Modelle – genau wie es die GPT-5 Series vormacht.

Am Ende zählt nicht, welches Modell theoretisch am stärksten ist, sondern welches in deinem Workflow die beste Balance aus Präzision, Geschwindigkeit und Kosten liefert.

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Autor*In

Jens Bohse

Jens Bohse war sechs Jahre bei OMR tätig, zuletzt als Growth Lead, und unterstützte unter anderem den Aufbau von OMR Reviews als eines der ersten Teammitglieder. Nach seiner Zeit bei OMR gründete er die Boutique-Beratung bakedwith, die mittelständische Unternehmen und Konzerne dabei unterstützt, durch smarte Automatisierung und den Einsatz von KI Zeit für das Wesentliche zurückzugewinnen.

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