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Tier C — Spezialist
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Intelligenz

Verdict — ZusammenfassungLIVE

● LIVE
jetzt · 2026-10-25

Substantial quality gains across all categories, particularly in coding

✓ Quality improved 20.3 points✓ Coding score jumped to 96✓ Perfect reasoning and factual scores✗ Latency increased 15 percent

The latest benchmark window reveals a dramatic 20.3-point improvement in overall quality, bringing GPT-4o to an exceptional 99.0 score. Most notably, coding performance surged from 45 to 96, representing a transformative leap in this critical capability. Reasoning and factual accuracy both achieved perfect 100 scores, up from their previous levels, while multilingual performance improved to 100 from an already strong 94. This comprehensive enhancement across all evaluated categories suggests significant underlying model improvements. The quality gains come with a measured latency trade-off, with median response time increasing by 15 percent from 1588ms to 1826ms. This remains within acceptable performance boundaries for most applications, though latency-sensitive use cases should account for the moderate slowdown. The consistency across five test runs in both windows provides confidence in these measurements. For developers and organizations currently using GPT-4o, this update represents a compelling upgrade, especially for coding-intensive workflows where the improvement is most pronounced. The near-perfect scores across reasoning, factual accuracy, and multilingual tasks position this model iteration as highly capable for demanding production applications requiring reliable, high-quality outputs.

Qualität

99.0

Latenz p50

1,826 ms

Testläufe

5

1 von 20

Bild & ErklärungLIVE

OpenAI

gpt-4o-2024-08-06

Tier C — Spezialist

Tokonomix-Redaktionsteam·Geprüft von Mes Kalkan··

GPT-4o-2024-08-06 ist ein von OpenAI entwickeltes großes Sprachmodell, das im August 2024 als Teil der GPT-4o-Familie veröffentlicht wurde. Das Modell stellt eine Weiterentwicklung der multimodalen Architektur von OpenAI dar, wird in dieser Bereitstellung jedoch primär als Textgenerierungssystem eingesetzt. Es ist für allgemeine Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung konzipiert, darunter Inhaltserstellung, Analyse, Zusammenfassung, Programmierunterstützung und dialogorientierte Anwendungen. Das Modell verarbeitet Texteingaben und erzeugt kohärente Antworten in verschiedenen Domänen und Anwendungsfällen. Das Modell basiert auf einer Transformer-Architektur und wurde auf einem umfangreichen Korpus aus Internettexten und weiteren Datenquellen bis zu seinem Wissensstichtag trainiert. Während OpenAI konkrete Parameterzahlen und architektonische Details nicht öffentlich gemacht hat, zeigt GPT-4o-2024-08-06 Fähigkeiten, die typisch für umfangreiche Sprachmodelle sind, darunter kontextuelles Verständnis, logisches Schlussfolgern und mehrstufige Dialogführung. Die Spezifikationen des Kontextfensters wurden vom Anbieter nicht offengelegt, dürften jedoch die für die GPT-4o-Reihe üblichen umfangreichen Kontextlängen unterstützen. Innerhalb der Modellpalette von OpenAI positioniert sich GPT-4o-2024-08-06 als leistungsfähige Allzweckoption in der GPT-4o-Familie. Es richtet sich an Nutzer, die zuverlässige Textgenerierung benötigen, ohne zwingend auf die neueste Modellversion angewiesen zu sein. Das Modell ist mit der API-Infrastruktur von OpenAI kompatibel und folgt den Standardvorgaben des Unternehmens für Sicherheit und Inhaltsrichtlinien. Es eignet sich für Anwendungen von individuellen Entwicklerprojekten bis hin zu Unternehmensintegrationen, die eine konsistente Leistung des Sprachmodells erfordern.

GPT-4o-Snapshot August 2024: ein bewährter Meilenstein in der GPT-4o-Entwicklung für stabile Produktionsintegrationen.

— Tokonomix-Benchmark-Zusammenfassung

Fähigkeiten

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 16384
gpt-4o-2024-08-06 — illustration 1
gpt-4o-2024-08-06: Der Structured-Outputs-Snapshot

gpt-4o-2024-08-06 ist das August-2024-Release von OpenAIs GPT-4o, jener Snapshot, der strikte Structured Outputs in die 4o-Familie eingeführt hat. Es ist das Modell, das schemabasierte Generierung zuverlässig genug machte, um darauf produktive Extraktions- und Tool-Calling-Pipelines aufzubauen, ohne eine defensive Parser-Schicht schreiben zu müssen.

Für Teams, die bei dessen Veröffentlichung um diese Fähigkeit herum gebaut haben, ist dies häufig das gepinnte Modell in ihren CI- und Eval-Pipelines. Für Neuentwicklungen sind das Floating-Tag oder die GPT-4.1-Familie die bessere Standardwahl.

Wofür dieser Snapshot bekannt wurde

Die Schlagzeile des Release vom 6. August 2024 waren strikte Structured Outputs. Vor diesem Snapshot funktionierte die Anforderung von JSON gegen ein Schema bei GPT-4o meistens, produzierte aber gelegentlich halluzinierte Zusatzfelder, fehlerhafte Verschachtelungen oder Werte des falschen Typs. Man schrieb defensives Parsing und wiederholte fehlerhafte Aufrufe.

Das August-Release zog hier die Zügel an. Der Structured-Output-Modus garantiert Schemakonformität auf der Inferenzschicht statt auf der Prompt-Schicht. Eine Anfrage, die Output entsprechend einem JSON-Schema verlangt, bekommt Output entsprechend diesem JSON-Schema — Punkt. Das Muster „anfragen, parsen, validieren, bei Fehler erneut versuchen" kollabierte für eine ganze Kategorie von Extraktions- und Tool-Use-Arbeit zu einem einzigen Round-Trip.

Die Auswirkungen auf das Tooling waren real. Agent-Frameworks, die zuvor jeden Modellaufruf in eine Retry-on-malformed-JSON-Schleife einwickeln mussten, konnten diese Schicht streichen. Vendor-SDKs ergänzten direkte Schema-Unterstützung. Pipelines wurden einfacher und schneller.

Das ist es, worauf man sich festlegt, wenn man dieses Datum als Ziel wählt.

Was sonst noch in diesem Snapshot enthalten ist

Die vollständige GPT-4o-Feature-Oberfläche mit Stand August 2024. Text- und Bildeingabe. 128k-Token-Kontextfenster. Audio über die zeitgleichen Endpoints. JSON-Modus plus die neuen strikten Structured Outputs. Function Calling mit denselben Verbesserungen bei der Schema-Strenge. Streaming.

Die Reasoning-Qualität ist gegenüber dem Mai-Launch-Snapshot solide verbessert. Der November-Snapshot würde sie später noch weiter nach vorne bringen, aber der August war bereits ein spürbarer Schritt nach oben bei mehrstufigen Prompts.

Was in diesem Snapshot nicht enthalten ist, sind die Arbeiten an Reasoning- und Schreibqualität, die mit dem Release vom 20. November folgten, und natürlich nichts aus der GPT-4.1-Familie.

Warum Teams weiterhin auf August pinnen

Drei Gründe tauchen konsequent auf.

Erstens: Nachgelagerte Pipelines, die rund um das August-Structured-Outputs-Verhalten gebaut wurden. Auch wenn spätere Snapshots die Schema-Strenge beibehalten, haben sich die spezifischen Randfälle — was bei optionalen Feldern passiert, wie das Modell ein Schema mit tief verschachtelten oneOf handhabt, wann Nulls zurückgegeben statt weggelassen werden — über die Snapshots hinweg in kleinen Aspekten verschoben. Eine Pipeline, die mühsam gegen das August-Verhalten getuned wurde, kann bei späteren Versionen regredieren.

Zweitens: Golden-Completion-CI. Schemabeschränkte Outputs lassen sich in einer Test-Suite leichter assertieren als freier Text, weshalb der August der Snapshot war, den viele Teams zuerst zu ihren CI-Baselines hinzugefügt haben. Diese Test-Suites laufen heute noch durch, weil sich das Modell nicht verändert hat; ein Anheben des Pins erfordert ein erneutes Baselining.

Drittens: Regulierte Workflows, die genau diese Kennung freigegeben haben. Manche Compliance-Reviews sind so langsam, dass der August-Pin der jüngste durch die Freigabe gelaufene Snapshot ist.

Sunset-Risiko

Der Snapshot vom August 2024 liegt komfortabel jenseits des frühen Endes von OpenAIs typischem Deprecation-Horizont von zwölf bis achtzehn Monaten für datierte Modelle. Das Deprecation-Datum ist näher als das Launch-Datum.

Planen Sie die Migration, bevor die E-Mail eintrifft. Wählen Sie ein Ziel — typischerweise gpt-4o-2024-11-20 als verhaltensseitig ähnlichsten Nachfolger, oder GPT-4.1 als vorwärtsgerichteten Schritt. Führen Sie die Evaluierung durch. Bauen Sie den Diff. Halten Sie die Migration so bereit, dass sie in einem von Ihnen gewählten Release-Fenster ausgerollt werden kann — und nicht als Reaktion auf eine Deprecation-Mitteilung.

Was sich im November-Snapshot geändert hat

Wenn Sie ein Upgrade von August auf November evaluieren, sind das die Deltas, die man kennen sollte:

Reasoning. November ist sichtbar stärker bei mehrstufigen Prompts und Chain-of-Thought-artiger Arbeit. Das Reasoning des August-Snapshots ist nicht schlecht; das des November-Snapshots ist besser.

Schreibqualität. November bewältigt Langformtexte mit mehr Variation in der Satzstruktur und weniger von der leichten Steifheit, die der August gelegentlich produzierte.

Refusal-Kalibrierung. November ist bei manchen Grenzfall-Prompts etwas weniger aggressiv mit Verweigerungen als der August. Einige Prompts, die der August ablehnt, gehen im November glatt durch.

Edge Cases bei Structured Outputs. Das Strict-Schema-Verhalten bleibt erhalten, aber die Behandlung bestimmter Eckfälle hat sich in kleinen Punkten verschoben. Wenn Ihr nachgelagerter Parser auf diese Spezifika empfindlich reagiert, planen Sie einen echten Eval-Zyklus ein und nicht nur einen Tag-Tausch.

Pin-Muster

Das pragmatische Muster:

  • Pinnen in Evaluierung, CI und auditierten Workflows.
  • Floaten im produktiven Traffic.
  • Wöchentlich zwischen gepinntem und floatendem Modell gegen ein festes Prompt-Set diffen, um Verhaltensdrift zu erkennen.
  • Speziell für den August-Snapshot: einen dokumentierten Migrationsplan entweder zum November-Snapshot oder zu GPT-4.1 bereithalten, bevor die Deprecation greift.

Für das Floating-Tag und das aktuelle Verhalten siehe GPT-4o. Für die übergeordnete Familienrichtung siehe GPT-4.1.

Auswahlkriterien

Verwenden Sie gpt-4o-2024-08-06, wenn:

  • Eine Pipeline, die um das ursprüngliche strikte Structured-Outputs-Verhalten herum gebaut wurde, Reproduzierbarkeit benötigt.
  • Ein Compliance-Regime genau diese Kennung freigegeben hat.
  • CI-Tests Golden Completions enthalten, die an diesen Snapshot gebunden sind.

Für Neuentwicklungen sollten Sie ein neueres Modell anvisieren. Der August-Snapshot war ein Meilenstein; produktiver Traffic gehört näher an die Spitze der Schlange.

Letzte technische Überprüfung: 22.05.2026 — Tokonomix.ai

gpt-4o-2024-08-06 — illustration 2gpt-4o-2024-08-06 — illustration 3

Anbieter-VergleichLIVE

Anbieter-Vergleich
Vergleiche jeden Anbieter dieses Modells — Preis, Qualität, Latenz und Uptime.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU
Eingabekosten$3.58
Ausgabekosten$14.30
Qualität✓ beste1087
Latenz (p50)Noch nicht getestet
UptimeNoch nicht getestet
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OpenAIUSDieses Angebot
Eingabekosten✓ beste$3.25
Ausgabekosten$13.00
Qualität1074
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Konsens-Intelligenz

MODELLWEIT

Konsens-Signale sind modellweit — noch nicht pro Anbieter getrennt.

8.0

Agent-Nutzen (1–10)

—

Präzisions-Score

0

Einzigartige Treffer

0

Validierte Anfragen

Schweregrad der Funde

■ Hoch 100%■ Mittel 0%■ Niedrig 0%

Community-StimmenLIVE

Community-Stimmen
Was echte Besucher denken — pro Anbieter.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU

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OpenAIUS

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Mehr Ergebnisse — pro Anbieter

Qualität nach Kategorie

CodegenerierungKreativFaktischMehrsprachigSchlussfolgernGesundheit

Spiel-Rubrik

Noch keine Daten.

Jury-Urteil

■ OK 86%■ Teilweise 7%■ Falsch 7%

Spiele & Arena

Noch keine Daten.

Tempo & Gesundheit

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Latenz (p50)

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Uptime

Frage & Antwort — durchblätternLIVE

1 von 80
🧠 IntelligenzOpenAIreasoning · 2026-10-25Score: 100

A bat and a ball together cost $1.10. The bat costs $1.00 more than the ball. How much does the ball cost? Show your reasoning step by step.

To solve this problem, let's define two variables: - Let \( x \) be the cost of the ball in dollars. - According to the problem, the bat costs $1.00 more than the ball, so the cost of the bat would be \( x + 1.00 \) dollars. The total cost of the bat and the ball together is given as $1.10. We can set up the following equation: \[ x + (x + 1.00) = 1.10 \] Simplifying the equation: \[ x + x + 1.00 = 1.10 \] \[ 2x + 1.00 = 1.10 \] Now, isolate \( 2x \) by subtracting 1.00 from both sides: \[ 2x = 1.10 - 1.00 \] \[ 2x = 0.10 \] Next, solve for \( x \) by dividing both sides by 2: \[ x = \frac{0.10}{2} \] \[ x = 0.05 \] Thus, the ball costs $0.05.

Test-Historie — alle AnbieterLIVE

Qualitätsscore im Zeitverlaufneueste 98
10-1810-25
Geschwindigkeit — p50-Latenz im Zeitverlaufneueste 565 ms
10-1210-30