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25. April 2025
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GPT-4.1 vs. GPT-4o: Wichtige Unterschiede für Automatisierungsplattformen
Georgi Miloradowitsch
Forscher, Texter und Usecase-Interviewer
GPT-4.1 und GPT-4o Lösen Sie verschiedene Automatisierungsprobleme – aber die Wahl der falschen Lösung kann Sie Zeit, Geld und Ergebnisse kosten.
Dieser Leitfaden analysiert die Unterschiede zwischen diesen Modellen bei der Handhabung von Workflows, von der komplexen API-Orchestrierung bis hin zur Verarbeitung umfangreicher Aufgaben. Sie erfahren:
| Merkmal | GPT-4.1 | GPT-4o |
|---|---|---|
| Kontextfenster | 1 Millionen Token | 128 Token |
| Bearbeitungsrate | 2% | 9% |
| Geeignet für | Komplexe Arbeitsabläufe, Präzision | Routineaufgaben mit hohem Volumen |
| Kosten (API) | 75 $/1 Mio. Token | 2.50 $/1 Mio. Token |
Latenknoten Nutzer können diese Modelle mit dem visuellen Workflow-Builder kombinieren, um Effizienz und ROI zu maximieren. Wir zeigen Ihnen, wie Sie das richtige Modell für Ihren Anwendungsfall auswählen.
Die Unterschiede zwischen GPT-4.1 und GPT-4o spielen eine große Rolle bei der Leistung auf Automatisierungsplattformen. Diese Abweichungen beeinflussen die Effizienz und Zuverlässigkeit von Arbeitsabläufen.
GPT-4.1 bringt erweiterte Funktionen, insbesondere für Automatisierungsaufgaben. Das erweiterte Kontextfenster von 1 Millionen Token, im Vergleich zu GPT-4o 128,000-Token-Limit, ermöglicht die Verarbeitung größerer Datensätze und die Ausführung komplexer Automatisierungs-Workflows in einer einzigen Sitzung [1].
| Merkmal | GPT-4.1 | GPT-4o |
|---|---|---|
| Kontextfenster | 1 Millionen Token | 128 Token |
| Bearbeitungsrate | 2% | 9% |
| Codegenauigkeit | 54.6% auf SWE-Bank | 33.2 % auf der SWE-Bank |
| Einhaltung der Anweisungen | Zuverlässiger | Weniger verlässlich |
Diese technischen Fortschritte führen direkt zu einer besseren Leistung bei komplexen Automatisierungsaufgaben.
Dank seiner technischen Stärken eignet sich GPT-4.1 besser für Automatisierungen, die detaillierte Codegenerierung und präzise API-Interaktionen erfordern. Es hält sich strikter an Anweisungen und reduziert so zufällige Codeänderungen von 9% (GPT-4o) zu 2%, was die Zuverlässigkeit beim Arbeiten mit expliziten Eingabeaufforderungen verbessert.
Ein weiteres herausragendes Merkmal von GPT-4.1 ist die Fähigkeit, externe Tools präzise zu nutzen. Dies macht es ideal für die Erstellung komplexer Workflows, die mehrere Integrationen beinhalten und eine sorgfältige Koordination erfordern.
GPT-4o hingegen glänzt bei Aufgaben, bei denen Einfachheit und Geschwindigkeit entscheidend sind. Seine Fähigkeit, einfache Abfragen effizient zu bearbeiten, macht es zu einer praktischen Wahl für Szenarien, in denen schnelle Antworten und minimaler Ressourcenverbrauch wichtiger sind als erweiterte Funktionen.
GPT-Modelle verändern die Funktionsweise der Low-Code-Automatisierung, insbesondere durch die in GPT-4.1 eingeführten Neuerungen. Diese Verbesserungen machen Automatisierungsprozesse reibungsloser und effizienter.
GPT-4.1 vereinfacht API-Integrationen, indem es die Befolgung von Anweisungen und die Beibehaltung des Kontexts verbessert. Dies erleichtert die Verwaltung mehrstufiger Aufgaben, wie z. B. die Bearbeitung von Kundensupport-Tickets über mehrere Serviceplattformen hinweg. Dank der besseren Kontextbeibehaltung können komplexe Workflows orchestriert werden, ohne den Überblick über Details zu verlieren. Dies ebnet den Weg für die Verwaltung größerer Datensätze und komplexerer Prozesse.
Ein herausragendes Merkmal von GPT-4.1 ist die Fähigkeit, im Vergleich zu GPT-4o größere Kontextfenster zu verarbeiten. Dadurch können umfangreiche Datensätze in einer einzigen Sitzung verarbeitet werden, ohne dass Aufgaben in kleinere Segmente aufgeteilt werden müssen. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für Automatisierungsszenarien, bei denen große Datenmengen effizient analysiert oder transformiert werden müssen.
GPT-4.1 zeichnet sich außerdem durch die Generierung präzisen und zuverlässigen Codes aus, da es Benutzeranweisungen genauer befolgt. Diese Verbesserung reduziert Fehler und vereinfacht die Erstellung komplexer Workflows. Selbst Benutzer ohne technisches Fachwissen können dies nutzen, um erweiterte Automatisierungen zu entwickeln, beispielsweise Workflows mit detaillierter Logik oder mehrschichtiger Entscheidungsfindung.
Diese Verbesserungen ermöglichen es Low-Code-Automatisierungsplattformen, anspruchsvollere Szenarien zu bewältigen, darunter mehrstufige Genehmigungsprozesse und komplexe Entscheidungsbäume, wodurch die Verwaltung und effektive Optimierung komplexer Arbeitsabläufe vereinfacht wird.
Die Funktionen von GPT-4.1 und GPT-4o unterscheiden sich erheblich, wenn es um die Browserautomatisierung geht, was sich auf die Art und Weise auswirkt, wie sie mit erweiterten Webaufgaben und KI-gesteuerten Workflows umgehen.
GPT-4.1 ist besonders effektiv für Aufgaben, die Präzision und Kontexterhaltung erfordern. Es zeichnet sich durch Folgendes aus:
Seine Fähigkeit, den Kontext über mehrere Webseiten hinweg beizubehalten, vereinfacht Datenerfassungsprozesse und macht es zu einer guten Wahl für detaillierte, mehrstufige Aufgaben.
Die o4-mini-Variante von GPT-4o hingegen ist auf schnelle Echtzeitoperationen zugeschnitten. Sie bietet gute Leistung in:
Diese Browseraufgaben sind für die Integration in umfassendere KI-Workflows unerlässlich und bieten Flexibilität für unterschiedliche Automatisierungsanforderungen.
Sowohl GPT-4.1 als auch GPT-4o ermöglichen erweiterte Workflows, ihre Stärken liegen jedoch in unterschiedlichen Bereichen. GPT-4.1 nutzt seinen robusten Speicher und die Kontextspeicherung für mehrstufige Automatisierung, während die o4-mini-Variante von GPT-4o mit ihrem umfangreichen Kontextfenster mit 200,000 Token komplexe Logikabläufe und umfangreiche Aufgaben bewältigt.
Logikflussverwaltung
Die o4-mini-Variante von GPT-4o eignet sich gut für die Verwaltung komplexer Arbeitsabläufe, darunter:
Webhook-Integration
Die beiden Modelle verarbeiten Webhook-Trigger unterschiedlich. GPT-4.1 ist darauf ausgelegt, den Kontext über mehrere Webhook-Aufrufe hinweg aufrechtzuerhalten und so die Genauigkeit mehrstufiger Workflows zu gewährleisten. o4-mini hingegen legt den Schwerpunkt auf Geschwindigkeit und Effizienz und eignet sich daher ideal für die Verarbeitung großer Mengen von Webhook-Triggern mit minimaler Latenz.
Für Automatisierungsplattformen ist GPT-4.1 die erste Wahl für genauigkeitsabhängige, mehrstufige Prozesse. Die o4-mini-Variante eignet sich dagegen besser für schnelle und kosteneffiziente Ausführung umfangreicher Aufgaben.
Die Wahl zwischen GPT-4.1 und GPT-4o hängt von der Komplexität Ihres Workflows, Ihrem Budget und Ihren Leistungsanforderungen ab. Hier finden Sie eine Übersicht, die Ihnen bei der Entscheidung hilft, welches Modell am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt.
GPT-4.1 eignet sich gut für Aufgaben, die erweiterte Funktionalität und Präzision erfordern:
Komplexe API-Orchestrierung:
Dieses Modell eignet sich ideal für die nahtlose Verwaltung mehrerer API-Aufgaben. Beispielsweise gewährleistet GPT-4.1 beim Erstellen von Kunden-Onboarding-Workflows eine reibungslose Integration aller Dienste und berücksichtigt gleichzeitig detaillierte Validierungsregeln effektiv.
Mehrstufige Automatisierung:
Dank seiner Fähigkeit, den Kontext über längere Prozesse hinweg beizubehalten, eignet sich GPT-4.1 hervorragend für Workflows mit mehreren Entscheidungspunkten. Mithilfe des visuellen Workflow-Builders von Latenode können beispielsweise Kundensupport-Tickets bearbeitet, zwischen Abteilungen weitergeleitet und der Gesprächskontext durchgehend aufrechterhalten werden.
Technische Projektautomatisierung:
GPT-4.1 eignet sich perfekt zum Generieren von benutzerdefiniertem Code und lässt sich gut mit dem AI Code Copilot von Latenode kombinieren, um technische Aufgaben präzise zu erledigen.
GPT-4o ist auf Geschwindigkeit und Kosteneffizienz optimiert und daher die bessere Wahl für umfangreiche, unkomplizierte Aufgaben:
Schnelle Reaktions-Workflows:
Sein optimiertes Design ermöglicht eine schnelle und kostengünstige Abwicklung von Routinevorgängen und macht es zu einer hervorragenden Option für kleine und mittlere Unternehmen, die jeden Monat Tausende von Szenarien verwalten.
Verarbeitung großer Aufgabenvolumina:
GPT-4o ist für die schnelle Verarbeitung großer Datensätze konzipiert. Ob Massendatenverarbeitung oder automatisierte E-Mail-Antworten – dieses Modell gewährleistet schnelle Bearbeitungszeiten zu geringeren Kosten.
Hier ist ein Vergleich der beiden Modelle, um ihre Stärken hervorzuheben:
| Merkmal | GPT-4.1 | GPT-4o |
|---|---|---|
| API-Verarbeitungskosten | 75 $/1 Mio. Token | 2.50 $/1 Mio. Token |
| Geeignet für | Komplexe Workflows und API-Orchestrierung | Routineaufgaben mit hohem Volumen |
| Monatliches Abo | 200 $ (Pro) | 20 $ (plus) |
| Verarbeitungsgeschwindigkeit | Optimiert für komplexe Aufgaben | Für Geschwindigkeit optimiert |
Berücksichtigen Sie bei der Integration dieser Modelle in Latenode den Umfang und die Komplexität Ihrer Vorgänge. Für Workflows mit weniger als 10,000 Szenarioausführungen pro Monat, die komplexe Logik erfordern, ist GPT-4.1 eine gute Wahl. Wenn Ihre Vorgänge hingegen mehr als 50,000 monatliche Ausführungen einfacherer Aufgaben umfassen, bietet GPT-4o erhebliche Kosteneinsparungen ohne Leistungseinbußen.
Bei der Wahl zwischen GPT-4.1 und GPT-4o für Automatisierungsplattformen kommt es auf die Abwägung von Komplexität, Leistung und Kosten an. GPT-4.1 glänzt bei der Handhabung komplexer Workflows, die Präzision und fortgeschrittenes Denken erfordern, und eignet sich daher ideal für Aufgaben wie komplexe API-Integrationen und detaillierte mehrstufige Automatisierungen.
GPT-4o hingegen ist eine kostengünstige Option für einfache, umfangreiche Aufgaben. Es eignet sich gut für die schnelle Verarbeitung großer Datensätze und die effiziente Verwaltung von Routinevorgängen.
Um das Beste aus diesen Modellen herauszuholen, kombinieren Sie sie mit dem visuellen Workflow-Builder von Latenode. Nutzen Sie GPT-4.1 für Aufgaben, die hohe Genauigkeit erfordern, wie z. B. erweitertes Kundensupport-Routing, und verlassen Sie sich auf GPT-4o für einfachere, wiederkehrende Datenverarbeitungsaufgaben. Die Abstimmung der Stärken jedes Modells auf Ihre spezifischen Workflows gewährleistet optimale Leistung bei gleichzeitiger Kostenkontrolle. Die zeitbasierte Preisgestaltung von Latenode steigert den Wert Ihrer Automatisierungsbemühungen zusätzlich und unterstützt Sie durch maßgeschneiderte Lösungen zum Erfolg.
Wählen zwischen GPT-4.1 und GPT-4o hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Automatisierungs-Workflows ab.
Wenn Sie ein erweitertes Verständnis natürlicher Sprache, höhere Genauigkeit oder Unterstützung für komplexe Automatisierungen benötigen, GPT-4.1 ist die bessere Wahl. Es ist für Aufgaben konzipiert, die Präzision erfordern, und bietet möglicherweise optimierte Versionen (wie Mini oder Nano) für mehr Geschwindigkeit und Effizienz in bestimmten Anwendungsfällen.
Auf der anderen Seite, GPT-4o legt Wert auf Geschwindigkeit, Kosteneffizienz und multimodale Funktionalität. Es eignet sich ideal für einfachere Arbeitsabläufe, Echtzeitprozesse oder Szenarien, in denen die Erschwinglichkeit entscheidend ist.
Bewerten Sie Ihre Prioritäten – ob es um die Handhabung komplexer Arbeitsabläufe oder die Konzentration auf Geschwindigkeit und Budget geht –, um das beste Modell für Ihre Automatisierungsziele auszuwählen.
Die Kosteneffizienz von GPT-4.1 gegenüber GPT-4o für die Automatisierung im großen Maßstab hängt von mehreren Schlüsselfaktoren ab, darunter Verarbeitungsgeschwindigkeit, Effizienz und API-PreiseGPT-4.1 ist schneller und ressourceneffizienter und eignet sich daher ideal für die Bearbeitung sich wiederholender Aufgaben mit hohem Volumen bei geringerem Rechenaufwand.
GPT-4o bietet beispielsweise wettbewerbsfähige API-Preise von 1.10 US-Dollar pro 1 Million Eingabetoken und 4.40 US-Dollar pro 1 Million Ausgabetoken, was die Kosten für komplexe Workflows deutlich senken kann. Die Wahl des richtigen Modells hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Automatisierungsaufgaben ab, beispielsweise vom Verarbeitungsumfang und dem Bedarf an erweiterten Schlussfolgerungsfunktionen.
Das erweiterte Kontextfenster in GPT-4.1 kann die Workflow-Leistung in Szenarien mit komplexe Automatisierungen bei denen große Informationsmengen verarbeitet werden müssen, ohne den Kontext zu verlieren. Es eignet sich beispielsweise ideal für die Erstellung strukturierter Dokumente, etwa die Umwandlung von Rohdaten oder Notizen in aussagekräftige Berichte, oder für Workflows, bei denen der Kontext über mehrere Schritte hinweg erhalten bleiben muss.
Diese Verbesserung ist besonders wertvoll für datenintensive Aufgaben oder Workflows mit höherem Speicherbedarf, was eine reibungslosere Ausführung und genauere Ergebnisse ermöglicht. Durch die Beibehaltung von mehr Kontext sorgt GPT-4.1 für mehr Kontinuität und Präzision bei Automatisierungen und optimiert so letztendlich die Produktivität.
