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1. März 2025
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ChatGPT-4.5 vs. Google Gemini: Welches KI-Modell ist leistungsfähiger?
Georgi Miloradowitsch
Forscher, Texter und Usecase-Interviewer
ChatGPT-4.5 und Google Gemini sind zwei führende KI-Modelle, die jeweils auf unterschiedliche Bedürfnisse zugeschnitten sind. Hier ist eine kurze Übersicht:
| Merkmal | CatGPT-4.5 | Google Gemini |
|---|---|---|
| Primäre Stärke | Textbasierte Aufgaben & Recherche | Multimodale Datenverarbeitung |
| Genauigkeitsrate | 80-85 % | Hoch (angeblich 90 % in bestimmten Benchmarks) |
| Integration | Microsoft-Ökosystem, APIs | Google-Arbeitsbereich |
| Kontextfenster | 128,000-Token | 1 Millionen Token |
| Reaktionsgeschwindigkeit | Langsamer während der Spitzenzeiten | 15 % schneller als die Konkurrenz |
| Kosten (API-Eingabe) | 75 $/Million Token | 0.075 $/Million Token (Flash) |
Wählen CatGPT-4.5 für anspruchsvolle Textaufgaben und Flexibilität oder Google Gemini für die multimodale Datenverarbeitung in Echtzeit und Kompatibilität mit Google Workspace. Beide sind leistungsstarke Tools, erfüllen jedoch unterschiedliche Automatisierungsanforderungen.
ChatGPT-4.5 hat Halluzinationen um weniger als 20 % reduziert und ist in der Lage, auch in komplexen Arbeitsabläufen den Kontext beizubehalten. Google Gemini hingegen strebt nach beeindruckender Genauigkeit und nutzt Echtzeitdaten für seine Ergebnisse bei verschiedenen Aufgaben.
„Das erste Modell, bei dem ich das Gefühl habe, mit einer nachdenklichen Person zu sprechen. Ich habe mich mehrmals in meinem Stuhl zurückgelehnt und war erstaunt, tatsächlich gute Ratschläge von einer KI zu bekommen.“ – Sam Altman, Mitbegründer und CEO von OpenAI
Was diese Modelle auszeichnet, ist nicht nur die Qualität ihrer Textgenerierung, sondern auch die Art und Weise, wie sie mit verschiedenen Arten von Eingaben umgehen.
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Unterstützte Eingabetypen
ChatGPT-4.5 glänzt bei textbasierten Aufgaben und unterstützt jetzt Funktionen wie:
Google Gemini verarbeitet mehrere Eingabetypen gleichzeitig, darunter Text, Bilder, Video und Audio. So kann Gemini beispielsweise Produktbilder analysieren und Kleidungskombinationen vorschlagen – eine Funktion, die insbesondere im Modehandel hilfreich ist.
Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal zwischen den beiden Plattformen sind die Integrationsfähigkeiten.
| Integrationsfunktion | CatGPT-4.5 | Google Gemini |
|---|---|---|
| API-Zugriff | Umfangreiche API-Suite, einschließlich Chat-Vervollständigungen, Assistenten und Batch-APIs | Integrierte Integration mit Google Workspace |
| Datenverarbeitung | Unterstützt strukturierte Ausgaben, Vision-Aufgaben und Streaming | Echtzeit-Datenverarbeitung mit mehrsprachiger Unterstützung |
| Systemintegration | Bietet Funktionsaufrufe, Prompt-Caching und Auswertungstools | Tiefe Integration in das Google-Ökosystem |
| Leistungskennzahlen: | 15–20 % Fehlerquote bei kreativer Flexibilität | Hohe Genauigkeit und schnellere Reaktionen" |
Für die Workflow-Automatisierung ist ChatGPT-4.5 dank seiner umfangreichen API- und Funktionsaufruffunktionen ideal für benutzerdefinierte Setups, insbesondere in Verbindung mit Plattformen wie Latenode. Im Gegensatz dazu ist Gemini dank seiner nahtlosen Integration in Google Workspace eine natürliche Ergänzung für Workflows, die sich um Google-Tools drehen.
ChatGPT-4.5 arbeitet mit einer Vielzahl von Parametern und bietet umfassende Anpassungsmöglichkeiten für technische Benutzer, die sich auf Sprachaufgaben konzentrieren. Die multimodalen Echtzeitfunktionen von Gemini erfüllen zudem vielfältige Anforderungen an die Datenanalyse, insbesondere in Google-basierten Umgebungen.
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Beide Modelle eignen sich gut für Unternehmensaufgaben, glänzen aber in unterschiedlichen Bereichen. Laut Box verbesserte GPT-4.5 die Genauigkeit von Fragen und Antworten in Unternehmensdokumenten um 4 Prozentpunkte. In spezifischen Tests lieferte GPT-4.5:
„Besonders wirksam für Unternehmensanwendungsfälle, bei denen Genauigkeit und Integrität von entscheidender Bedeutung sind … unsere Tests zeigen, dass GPT-4.5 sowohl hinsichtlich unserer Evaluierungsergebnisse als auch hinsichtlich seiner Fähigkeit, viele der schwierigsten KI-Fragen zu bewältigen, die uns begegnet sind, eines der besten verfügbaren Modelle ist.“ – Box
Google Gemini hingegen strebt eine konstant hohe Genauigkeit bei allen Aufgaben an. Die Fähigkeit, umfangreiche Datenressourcen zu nutzen, gewährleistet zuverlässige Leistung, insbesondere bei zeitkritischen Geschäftsanforderungen.
Reaktionsgeschwindigkeit ist für Echtzeitanwendungen entscheidend. Gemini 2.0 Flash hat die Geschwindigkeit der Vorgängerversion verdoppelt, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. Diese Verbesserung ermöglicht natürlichere Interaktionen und ist ideal für Kundenservice und Echtzeitanalysen.
| Leistungsmessung | Google Gemini | CatGPT-4.5 |
|---|---|---|
| Reaktionsgeschwindigkeit | Schneller als die meisten Konkurrenten | Variabel während der Spitzenzeiten |
| Echtzeitverarbeitung | Integrierte Funktionalität | Eingeschränkter Zugang |
| Gleichzeitige Verarbeitung | Bewältigt problemlos mehrere Aufgaben | Kann bei hoher Belastung langsamer werden |
| Kontextfenster | 1 Millionen Token | 128,000-Token |
Systemanforderungen spielen eine große Rolle bei Bereitstellung und Leistung. Google Gemini verwendet TPUv5-Chips mit 16,384 parallel laufenden Chips, was eine effiziente Verarbeitung und gleichbleibende Genauigkeit gewährleistet. ChatGPT-4.5 zeichnet sich durch fortgeschrittene Sprachaufgaben aus, benötigt aber erhebliche Rechenressourcen. Dies kann die Reaktionszeiten während Spitzenzeiten beeinträchtigen.
Zu den wichtigsten Faktoren für die Bereitstellung gehören:
„Alles ist ein bisschen besser und es ist fantastisch, aber nicht unbedingt auf eine Weise, die man leicht erkennen kann.“ – Andrej Karpathy, ehemaliger OpenAI-Forscher
ChatGPT-4.5 eignet sich hervorragend für die Automatisierung textintensiver Aufgaben. Denken Sie beispielsweise an das Verfassen von Berichten, die Verwaltung von Kundenantworten, das Verfassen von E-Mails oder das Zusammenfassen von Besprechungen. Gemini hingegen ist für die Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten konzipiert. Es automatisiert Aufgaben wie die Dateneingabe, die Erstellung von Finanzmodellen und sogar die direkte Arbeit mit Tabellenkalkulationen.
Die Plattform von Latenode verbindet ChatGPT und Gemini auf einzigartige Weise mit Ihren Tools. Nutzen Sie den visuellen Builder für eine schnelle Einrichtung oder JavaScript/NPM für komplexe Logik. Integrieren Sie KI über dedizierte Knoten, verbinden Sie APIs oder nutzen Sie die Browserautomatisierung – alles mit einem kostengünstigen Pay-per-Execution-Modell, ideal für skalierbare KI-Workflows.
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Google Gemini hat Echtzeitanalysen für Unternehmen neu definiert. Beispielsweise werden im Fall der Betrugserkennung im E-Commerce Transaktionsdaten über Pub/Sub in BigQuery. Scheitelpunkt AI Anschließend werden diese Transaktionen live analysiert und verdächtige Transaktionen markiert. Schau Dashboards.
Gemini optimiert außerdem die Datenanalyse mit Tools zur Datenbereinigung, Erstellung interaktiver Visualisierungen, Echtzeitprognosen und Erkennung von Anomalien. Hier ein Beispiel für einen Kostenvergleich: Die Eingabe für die Gemini 1.5 Flash-API beginnt bei 0.075 US-Dollar pro Million Token, Gemini 2-Modelle sind kostenlos, während GPT-4.5 bei gleicher Eingabegröße 75 US-Dollar kostet.
„Gemini ist das leistungsfähigste Modell, das sie je gebaut haben.“ – Demis Hassabis, CEO und Mitgründer von Google DeepMind
ChatGPT-4.5 hingegen konzentriert sich auf Präzision und die Reduzierung von Fehlern bei der Datenanalyse. Zwar verfügt es nicht über die multimodalen Fähigkeiten von Gemini, glänzt aber durch präzise, sprachbasierte Erkenntnisse. Dies macht es besonders nützlich für qualitative Forschung und die Erstellung detaillierter Berichte.
Sie können ChatGPT-4.5 über die Weboberfläche von OpenAI für schnelle Interaktionen aufrufen. Geschäftsanwender können über Teams-Arbeitsbereiche zusammenarbeiten oder benutzerdefinierte APIs integrieren, was möglicherweise technisches Know-how erfordert.
Google Gemini arbeitet nahtlos mit Google Workspace-Tools wie Gmail, Google Sheets und Google Drive zusammen. Wenn Sie mit diesen Apps vertraut sind, können Sie die KI-Assistentenfunktionen von Gemini problemlos nutzen. Die korrekte Einrichtung ist entscheidend für den effektiven Einsatz dieser Tools in automatisierten Workflows.
Nach der Einrichtung ist es wichtig, die Kosten zu überprüfen, um sicherzustellen, dass die Tools in Ihr Budget passen.
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Nachdem Sie Zugriff erhalten haben, ist das Verständnis der Preisoptionen für die Verwaltung der Ausgaben von entscheidender Bedeutung.
| Merkmal | CatGPT-4.5 | Google Gemini |
|---|---|---|
| Basiszugriff | Kostenloses Kontingent mit GPT-4o mini | Kostenloser Zugang bei allen Gemini-Modellen |
| Professional | 20 $/Monat (Plus) | Frei |
| Teamfunktionen | 25 $/Benutzer/Monat (jährlich) | Frei |
| API-Nutzung (Eingabe) | 75 USD pro Million Token | Gemini 1.5 Pro: 1.25 USD pro Million Token, oder Gemini 1.5 Flash ab 0.075 USD pro Million Token Gemini 2.0-Modelle: Kostenlos |
| API-Nutzung (Ausgabe) | 150 USD pro Million Token | Gemini 1.5 Pro: 5.00 USD pro Million Token, oder Gemini 1.5 Flash für 0.30 $ pro Million Token Gemini 2.0 Modelle: Kostenlos |
Der Enterprise-Tarif bietet höhere Nutzungslimits, verbesserten Datenschutz und dedizierten Support. Für Unternehmen mit hohem API-Bedarf ist die Gemini 1.5 Flash-Option von Google Gemini bereits ab 0.075 US-Dollar pro Million Eingabe-Token erhältlich.
Datensicherheit hat für Geschäftskunden höchste Priorität. Der Enterprise-Plan von ChatGPT-4.5 umfasst erweiterte Datenschutzfunktionen und dedizierten Support.
Google Gemini basiert auf den Sicherheitsprotokollen von Google Cloud, die mit den Unternehmensrichtlinien übereinstimmen.
„KI-Codierungstools werden für Entwickler immer unverzichtbarer und sollten für jeden zugänglich sein, unabhängig von seinen finanziellen Mitteln.“
– Ryan J. Salva, Senior Director of Product Management, Google Cloud
Für Entwickler ist die kostenlose Version von Gemini Code Assist ein Highlight, da sie bis zu 180,000 Code-Vervollständigungen pro Monat bietet. Das macht sie zu einer hervorragenden Wahl für Teams, die an Automatisierungsprojekten arbeiten.
Stehen Sie vor Herausforderungen bei der KI-Integration oder der Automatisierungsskalierung? Treten Sie dem Latenode-Community-Forum bei, um Lösungen zu diskutieren, Arbeitsabläufe zu teilen und Expertenrat einzuholen. Besuchen Sie das Latenode-Forum!
Beim Vergleich von ChatGPT-4.5 und Google Gemini überzeugen beide Modelle in wichtigen Bereichen der Geschäftsautomatisierung. ChatGPT-4.5 zeichnet sich durch seine Stärken bei kreativen Aufgaben und ethischem Denken aus, während Gemini für seine technische Genauigkeit und die Fähigkeit, präzise Dateneinblicke zu liefern, bekannt ist.
Ein bemerkenswerter technischer Unterschied ist die Token-Kapazität. ChatGPT-4.5 arbeitet mit einem Kontextfenster von 128,000 Token, während Gemini bis zu 1 Million Token unterstützt. Dieser Unterschied wirkt sich auf den Umgang mit großen Datenmengen in Geschäftsabläufen aus. Beide Tools lassen sich jedoch über den Low-Code-Builder von Latenode nahtlos in jedes Ihrer Tools integrieren.
Ihre Wahl sollte Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen:
Entscheiden Sie sich für ChatGPT-4.5, wenn Sie Folgendes benötigen:
Entscheiden Sie sich für Google Gemini, wenn Sie Folgendes benötigen:
„Wir sind im Grunde an einem Punkt angelangt, an dem die meisten LLMs anhand qualitativer Maßstäbe nicht mehr zu unterscheiden sind.“ – Subbarao Kambhampati, KI-Professor an der Arizona State University
Diese Unterschiede verdeutlichen, dass jedes Modell unterschiedliche Automatisierungsanforderungen erfüllt.
Die KI-Automatisierung schreitet rasant voran, und sowohl ChatGPT-4.5 als auch Google Gemini tragen zu diesem Wachstum bei. ChatGPT-4.5 macht Fortschritte in Bereichen wie agentenbasierter Planung und mehrstufigen Codierungsabläufen, mit Verbesserungen der Faktengenauigkeit und reduzierten Halluzinationsraten.
Google Gemini setzt neue Maßstäbe mit schnellerer Verarbeitung – es liefert Antworten rund 15 % schneller als die Konkurrenz – und nutzt sein großes Kontextfenster für die Bearbeitung komplexer, datenintensiver Aufgaben. Die Entscheidung zwischen den beiden hängt von Ihrer aktuellen technischen Ausstattung und der Übereinstimmung der sich entwickelnden Funktionen mit Ihren Geschäftszielen ab.
