Modelle

meinGPT bündelt führende Sprachmodelle (LLMs) verschiedener Anbieter unter einer Oberfläche. Du wählst pro Chat das passende Modell — abhängig von Aufgabe, gewünschter Geschwindigkeit und Datenschutz-Anforderung.

Anzeige in der Modellauswahl

In der Modellauswahl helfen Dir mehrere Indikatoren bei der Entscheidung:

EU-Flagge — Modell wird in der EU gehostet und ist ohne weitere Maßnahmen DSGVO-konform.
US-Flagge / Globus — Modell wird außerhalb der EU betrieben.
Qualitäts- und Geschwindigkeitsindikator — beim Hover sichtbar, jeweils 1–5.
Reasoning-Tag — kennzeichnet Modelle mit explizitem Denkprozess vor der Antwort.
Vorschau-Tag — Modell ist noch in der Preview-Phase (Funktion und Verhalten können sich ändern).
Bestes Modell — heuristische Auto-Auswahl, verwendet standardmäßig nur EU-Modelle.

Datenschutz: EU-gehostete Modelle verarbeiten Daten zu 100 % innerhalb der EU. Für Assistenten musst Du die Modellwahl explizit setzen — es wird nicht automatisch ein EU-Modell gewählt.

Empfehlungen für den Standard-Einsatz

Einsatzzweck	Empfehlung
Standard-Chat (Default)	GPT-5.1, GPT-5.5, Claude Sonnet 4.6
Tiefes Reasoning, Strategie, Audits	GPT-5 Thinking, o3, Gemini 2.5 Pro
Coding und Refactorings	Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.7, GPT-5.4
Sehr lange Dokumente / 1M-Kontext	GPT-5.4, GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 2.5 Pro
Massendaten, hoher Durchsatz, niedrige Kosten	GPT-5 mini, GPT-5 Nano, Gemini 2.5 Flash
Webrecherche mit Quellenangaben	Perplexity Online, Perplexity Deep Research
Standard für Assistenten mit Tool-Calls	o3, GPT-5 Thinking

Beginne im Zweifel mit einem normalen (Non-Reasoning-)Modell. Wechsle erst dann zu einem Reasoning-Modell, wenn die Antworten nicht ausreichen — Reasoning verbraucht spürbar mehr Credits.

Reasoning-Modelle vs. Standard-LLMs

Reasoning-Modelle führen vor der eigentlichen Antwort einen sichtbaren Denkprozess aus und liefern dadurch bei mehrstufigen oder logiklastigen Aufgaben deutlich bessere Ergebnisse — auf Kosten von Geschwindigkeit und Kosten.

Aufgabentyp	Standard-LLM	Reasoning-Modell
Einfache Texte, E-Mails, Zusammenfassungen	Ja	Nein (zu teuer)
Kreatives Schreiben	Ja	Nein
Komplexe Logik, Mathematik, formale Analyse	Nein	Ja
Mehrstufige Planung	Bedingt	Ja
Coding (einfach)	Ja	Nein
Coding (komplex / architektonisch)	Bedingt	Ja
Compliance-Analysen, Audits	Nein	Ja

OpenAI

OpenAI-Modelle laufen über den Azure OpenAI Service — bei EU-Hosting ausschließlich in EU-Rechenzentren (Sweden Central). Keine Verwendung von Daten für Trainingszwecke.

Modell	Hosting	Reasoning	Kontext	Gut geeignet für
GPT-4o Mini	EU	—	128k	Klassifikation, Tagging, einfache Zusammenfassungen, FAQ-Bots
GPT-4o	EU	—	128k	Allgemeiner Assistent, Coding, multimodal, mehrsprachig
GPT-4.1	EU	—	1M	Wissensarbeit, konsistente Ausarbeitungen, Tool-Use, lange Dokumente
o4-mini	EU	✓	200k	Effiziente Reasoning-Tasks, viele Anfragen mit Logik-Anteil
o3	EU	✓	200k	Strukturiertes Reasoning, mehrstufige Workflows, Tool-Calls in Assistenten
o3-pro	US	✓	200k	Sehr anspruchsvolle Logik, formale Analysen, Compliance, Audits
GPT-5	EU	—	400k	Hochwertige Texte, Code, Agenten, lange Kontexte
GPT-5 Thinking	EU	✓	400k	Schwierige Logik, Planung, Mathematik, Deep-Dive-Analysen
GPT-5 mini	EU	—	400k	Viele Anfragen, einfache Aufgaben, Klassifikation, Pipelines
GPT-5 Nano	EU	—	400k	Sehr kostensensitive Massenverarbeitung
GPT-5.1	EU	—	400k	Standard-Modell für Business und Entwicklung, Agenten, Planung
GPT-5.2	EU	✓ Coding	400k	Coding-lastige Workflows mit Reasoning-Bedarf (EU)
GPT-5.2 (US)	US	✓ Coding	400k	Gleiche Klasse wie GPT-5.2, US-Region
GPT-5.3 Chat	US	✓ Coding	128k	Chat-orientierte Variante mit Reasoning- und Coding-Fokus
GPT-5.4	EU	✓ Coding	1M	Sehr lange Kontexte, schwere Reasoning- und Coding-Aufgaben (EU)
GPT-5.4 Pro	US	✓ Coding	1M	Maximales Reasoning + 1M-Kontext, anspruchsvollste Workloads
GPT-5.5	EU	✓ Coding	1M	Aktuelle EU-Spitze: Reasoning, Coding, lange Kontexte

Anthropic (Claude)

Claude-Modelle laufen über Google Vertex. Anthropic hat das Artifacts-Konzept geprägt — entsprechend liefern Claude-Modelle besonders saubere Artifact-Ergebnisse (interaktive Dokumente, Diagramme, Code-Snippets).

Modell	Hosting	Reasoning	Kontext	Gut geeignet für
Claude Haiku 4.5	EU	—	200k	Schnelle, günstige Anthropic-Antworten für einfache Aufgaben
Claude Sonnet 4	EU	—	200k	Fortgeschrittenes Coding, gute Balance Intelligenz / Geschwindigkeit
Claude Sonnet 4.5	EU	—	200k	Production-Coding, komplexe Agenten, Multi-Tool-Workflows
Claude Sonnet 4.6	EU	—	200k	Effizienter Sonnet-Allrounder mit hoher Geschwindigkeit
Claude Opus 4.1	US	—	200k	Agentic Tasks, große Refactorings, Software Engineering
Claude Opus 4.5	EU	—	200k	Opus-Klasse mit EU-Hosting für hohe Qualitätsanforderungen
Claude Opus 4.6	EU	—	200k	Aktueller EU-Opus für anspruchsvollste Aufgaben
Claude Opus 4.7	EU	—	1M	Opus mit 1M-Kontext für sehr lange Dokumente und Codebases

Google (Gemini)

Gemini-Modelle laufen über Google Vertex und punkten mit den größten Kontextfenstern (1M+ Tokens). Ideal für lange Dokumente, ganze Wissensbasen oder umfangreiche Datei-Uploads.

Modell	Hosting	Reasoning	Kontext	Gut geeignet für
Gemini 2.5 Flash	EU	✓	1M	Massendatenverarbeitung, schnelle APIs, Bildanalyse
Gemini 2.5 Pro	EU	✓	1M	Komplexe Code-Projekte, STEM, große Datensätze, agentische Workflows
Gemini 3 Flash (Preview)	US	✓	1M	Nächste Generation Flash — Preview
Gemini 3.1 Pro (Preview)	US	✓	1M	Multimodales Reasoning, lange Kontexte, agentische Workflows — Preview

Mistral

Mistral-Modelle sind in europäischen Rechenzentren gehostet und bieten eine starke EU-native Alternative für Business-Anwendungen.

Modell	Hosting	Reasoning	Kontext	Gut geeignet für
Mistral Medium 3	EU	—	128k	Enterprise-Deployments, multimodale Analysen, lange Dokumente, Coding
Magistral Medium 1.2	EU	✓	128k	EU-Reasoning-Alternative für Logik- und Analyse-Aufgaben
CodeStral	EU	— Coding	256k	IDE-Code-Vervollständigung, Fill-in-the-Middle, Code-Tests

DeepSeek

DeepSeek-Modelle laufen über Azure AI Foundry und bieten kosteneffiziente Reasoning- und Coding-Optionen.

Modell	Hosting	Reasoning	Kontext	Gut geeignet für
DeepSeek-R1	Global	✓	128k	Mathematische Beweise, Chain-of-Thought, Logikrätsel
DeepSeek-V3.2	Global	— Coding	128k	Kosteneffiziente Batch-Verarbeitung, Coding (Python/C++), mehrsprachig

Weitere Modelle

Modell	Anbieter	Hosting	Reasoning	Kontext	Gut geeignet für
Llama 3.3	Meta	EU	—	128k	Enterprise-RAG, Tool-Use, JSON-Output, On-Premise-Szenarien
GPT-OSS 120B	OpenAI (open weights)	EU	✓	128k	Self-Hosting, RAG, On-Prem-Agenten
Kimi K2.5	Moonshot	Global	✓ Coding	131k	Reasoning- und Coding-Aufgaben mit großem Kontext
Perplexity Online	Perplexity	US	—	128k	Webrecherche, Quellenangaben, Faktencheck
Perplexity Deep Research	Perplexity	US	—	128k	Tiefere Webrecherche mit mehreren Suchschritten und Zusammenfassungen

Bildgenerierung

Bildmodelle (FLUX-Familie, GPT Image, Gemini-Bildmodelle, Recraft) sind separat in der Bildmodelle-Verwaltung dokumentiert — inklusive Hosting-Region, Premium-Status und Empfehlungen.

Modelle aktivieren oder deaktivieren

Welche Modelle Deine Nutzer im Workspace zur Auswahl haben, steuerst Du als Admin in den Einstellungen. Details: Workspace-Konfiguration.