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Tier C — Spezialist
Läuft in:USErstellt in:United States

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Dieses Modell wurde vom Anbieter eingestellt. Historische Daten bleiben erhalten.

Seit 26. Juli 2026 nicht mehr verfügbar.

OpenAI

gpt-4o-search-preview-2025-03-11

Tier C — Spezialist

Tokonomix-Redaktionsteam·Geprüft von Mes Kalkan··

GPT-4o-search-preview-2025-03-11 ist eine Variante der GPT-4o-Modellfamilie von OpenAI, die Suchfunktionen mit der Funktionalität großer Sprachmodelle vereint. Dieses Modell wurde entwickelt, um natürliches Sprachverständnis und -generierung mit der Fähigkeit zu kombinieren, aktuelle Informationen aus Websuchen abzurufen und einzubinden. Dadurch kann es Antworten liefern, die jüngste Ereignisse und Daten jenseits seines Trainingszeitpunkts widerspiegeln. Es repräsentiert einen experimentellen Ansatz zur Bewältigung der Aktualitätsbeschränkungen, die statischen Sprachmodellen innewohnen. Das Modell bewahrt die architektonischen Kernmerkmale der GPT-4o-Serie, einschließlich multimodaler Verständnisfähigkeiten, wobei sein hauptsächliches Unterscheidungsmerkmal die integrierte Suchfunktion ist, die es ermöglicht, generierte Antworten mit abgerufenen Informationen anzureichern. Die Kontextfenstergröße für diese spezielle Variante wurde von OpenAI nicht öffentlich angegeben. Es ist fähig zur standardmäßigen Textgenerierung einschließlich Analyse, Zusammenfassung, kreativem Schreiben und technischer Problemlösung, mit der zusätzlichen Dimension, zeitgenössische Informationen bei Bedarf referenzieren zu können. Innerhalb der Modellpalette von OpenAI nimmt GPT-4o-search-preview-2025-03-11 eine experimentelle Position ein und dient als Vorabversion, die die Integration von Retrieval-Augmented Generation in die GPT-4o-Architektur demonstriert. Die Bezeichnung „preview" signalisiert, dass dies eine Entwicklungsversion ist, die Feedback sammeln und die Leistung bewerten soll, bevor eine potentiell breitere Einführung erfolgt. Es steht neben anderen GPT-4o-Varianten, die auf unterschiedliche Optimierungsziele wie Geschwindigkeit, Kosteneffizienz oder spezialisierte Reasoning-Fähigkeiten ausgerichtet sind.

GPT-4o-search-preview-2025-03-11 verbindet die Sprachfähigkeiten der GPT-4o-Familie mit Echtzeit-Websuche und adressiert damit eine der größten Schwächen statischer Sprachmodelle: veraltetes Wissen.

Tokonomix Modellanalyse
Abschnitt 01

Preisverlauf

Direkte Provider-Tarife pro Million Tokens, plus eine typische Gesprächskostenschätzung.

💰
API-Tarife — gpt-4o-search-preview-2025-03-11
$2.50 pro 1M Input-Tokens
$10.00 pro 1M Output-Tokens
≈ $0.0035 pro typischem Gespräch (800 Tokens)
Input- vs. Output-Preis (pro 1M Tokens)
pro 1M Input-Tokens$2.50
pro 1M Output-Tokens$10.00

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$2.50

input / 1M

— stable

$10.00

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-282026-07-26
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Abschnitt 02

Stärken & Schwächen

Basierend auf Benchmark-Ergebnissen und aggregiertem Community-Feedback zu realen Anwendungsfällen.

Stärken

Echtzeit-Websuche integriertAktuelle Informationen verfügbarGPT-4o Architektur als BasisMultimodale VerständnisfähigkeitenRetrieval-Augmented GenerationWissenslücken werden überbrücktKombiniert Generierung mit RetrievalVollständige Text-Generierungsfähigkeiten

Schwächen

Preview-Status, experimentellContext-Größe nicht spezifiziertNoch keine Produktionsreife garantiertSuchqualität kann variieren
Abschnitt 03

Fähigkeiten

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 16384
Abschnitt 04

Häufig gestellte Fragen

Der Hauptunterschied liegt in der integrierten Websuchfunktion, die es dem Modell ermöglicht, aktuelle Informationen abzurufen und in seine Antworten einzubeziehen. Dadurch kann es auf Ereignisse und Daten nach seinem Training-Cutoff zugreifen.

Als experimentelle Preview bietet dieses Modell einen vielversprechenden Ausblick auf retrieval-erweiterte KI, sollte aber noch nicht für produktionskritische Anwendungen eingesetzt werden.

Tokonomix Engineering-Bewertung
Abschnitt 05

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit

Noch keine Messdaten

Es wurden noch nicht genug API-Aufrufe aufgezeichnet, um Verfügbarkeitsstatistiken für dieses Modell anzuzeigen. Daten erscheinen, sobald das Modell Live-Traffic erhält.

Abschnitt 06

Tokonomix-Benchmark-Urteile

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-593/100 · 106 runs
91 correct12 partial3 wrong86% accuracy
2026-07-26

Search model adds multimodal support and advanced tooling capabilities

The gpt-4o-search-preview model has been significantly enhanced with a suite of new capabilities while maintaining its core search-optimized functionality. The model now supports vision input, allowing it to process and analyze images alongside text. Tool usage capabilities have been substantially expanded, including support for parallel tool execution, JSON mode output, JSON schema validation, and prompt caching for improved efficiency. PDF input support has also been added, enabling direct document processing. These additions transform the model from a text-only search specialist into a more versatile multimodal assistant capable of handling complex workflows. The search-preview designation indicates this remains an experimental model optimized for information retrieval tasks, now with enhanced capabilities for structured output and multi-step reasoning. Users should expect continued iteration on these features as OpenAI refines the search-optimized architecture. The combination of search specialization with vision and advanced tooling makes this model particularly suitable for research tasks, document analysis, and applications requiring both information retrieval and structured data processing. As a preview model, stability and feature availability may change as development continues.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Vision support added Advanced tool capabilities enabled PDF input now supported Prompt caching available
Abschnitt 07

Vollständiges Modellprofil

gpt-4o-search-preview-2025-03-11 — illustration 1
gpt-4o-search-preview-2025-03-11: der März-Snapshot mit vollständiger Suche

gpt-4o-search-preview-2025-03-11 ist der datierte März-2025-Snapshot von OpenAIs vollausgestattetem, suchgestütztem Chat-Modell. Es handelt sich um den eingefrorenen Zustand des rollierenden gpt-4o-search-preview-Alias, wie er am Release-Datum vorlag, fixiert für Produktionsumgebungen, die sich gegen ein spezifisches Suchverhalten absichern müssen.

Suchgestützte Antworten weisen mehr Verhaltensdimensionen auf als Standard-Chat — Anfrage-Strategie, Auswahl der Quellenangaben, Synthesestil, Schwellenwerte für das Auslösen von Suchvorgängen. Der Snapshot-Pin friert alle diese Dimensionen ein.

Was dieser Snapshot repräsentiert

Bis März 2025 hatte die vollständige Such-Preview Folgendes erreicht:

  • Stabilisierung des Metadaten-Formats für Quellenangaben, das auch neuere Snapshots noch verwenden.
  • Festlegung der Abrechnungsstruktur pro Suchaufruf.
  • Behebung der störendsten Regressionen bei der Anfrage-Konstruktion aus den ursprünglichen Preview-Releases.

Was dieser Snapshot im Vergleich zu späteren Snapshots nicht bietet:

  • Das verbesserte Query-Rewriting, das Mitte 2025 eingeführt wurde und die Anzahl der Suchaufrufe pro Antwort reduzierte.
  • Das verfeinerte Ranking von Quellenangaben, das autoritative Quellen aggressiver priorisierte.
  • Die Latenzverbesserungen durch Backend-Infrastrukturänderungen im Verlauf von Q2 2025.

Für Deployments, die im Frühjahr 2025 validiert wurden, handelt es sich höchstwahrscheinlich um den Snapshot, gegen den die Validierung durchgeführt wurde.

Warum der datierte Pin bei vollständiger Suche mehr zählt als bei Mini-Suche

Beide Stufen haben dieselben Verhaltensdimensionen, die zwischen Snapshots variieren können, aber die Verhaltensänderungen bei der vollständigen Stufe sind deutlicher sichtbar, weil die Antworten selbst länger und sorgfältiger synthetisiert sind.

Eine Änderung in der Anfrage-Strategie auf der vollständigen Stufe kann bedeuten, dass das Modell zwei Folgeanfragen stellt, wo der vorherige Snapshot nur eine gestellt hat — was die Latenz verdoppelt. Eine Änderung im Ranking der Quellenangaben kann bedeuten, dass die zitierten Quellen stärker in Richtung hochautoritativer Domains tendieren und sich von den Long-Tail-Quellen entfernen, gegen die Ihre QA getestet hat. Eine Änderung im Synthesestil kann bedeuten, dass derselbe abgerufene Inhalt eine Antwort produziert, die sich ausreichend anders liest, um Nutzer zu verwirren, die sich daran gewöhnt haben, wie Ihr Produkt klingt.

Das Pinnen auf 2025-03-11 bedeutet, dass all diese Aspekte konstant bleiben.

Die Migrationsfrage

Dieselbe Grundform wie bei jedem datierten Snapshot-Pin.

  • Halten Sie den März-Pin in der Produktion, während Sie evaluieren.
  • Führen Sie einen repräsentativen Ausschnitt Ihrer realen Query-Mischung durch beide Snapshots.
  • Vergleichen Sie hinsichtlich Quellenqualität, Anzahl der Suchaufrufe, End-to-End-Latenz und Synthesestil. Betrachten Sie die Dimensionen, die für Ihr Produkt relevant sind, wobei die aggregierte Qualitätsmetrik ein Input unter mehreren ist und nicht der entscheidende Faktor.
  • Migrieren Sie, wenn der neuere Snapshot nachweislich bei den Dimensionen gewinnt, die für Ihr Produkt wichtig sind.

Der Fall für eine Migration weg von einem stabilen Pin lautet selten „der neue ist im Durchschnitt besser". Der Fall lautet „der neue ist bei den spezifischen Dingen besser, auf denen mein Produkt aufgebaut ist".

Wo es versagt

Dieselben Einschränkungen wie bei der restlichen vollständigen Such-Linie.

Intensive Research-Workloads. Die Research-Modelle sind speziell für Langform-Synthese über viele Quellen hinweg konzipiert. Siehe /benchmarks/methodology.

Domänenspezifisches privates Wissen. Nur Public-Web-Suche. Bauen Sie Ihr eigenes RAG für private Dokumente auf.

Hochvolumige Q&A-Anwendungen. Mini-Suche ist die richtige Kostenstufe für Datenverkehr im Consumer-Maßstab.

Latenzkritische interaktive Nutzung. Suche fügt Round-Trips hinzu. Sowohl vollständige als auch Mini-Suche sind langsamer als nicht-suchgestützter Chat.

Self-Hosted-Deployment. Nur OpenAI API. Siehe /usecases/local für On-Prem-Alternativen.

Wann genau dieser Snapshot zu pinnen ist

Wählen Sie gpt-4o-search-preview-2025-03-11, wenn:

  • Sie ein suchgestütztes Produkt mit dem März-2025-Verhalten der vollständigen Suche ausgeliefert haben und es stabil halten müssen.
  • Quellenverhalten und Synthesestil Teil dessen waren, was Ihre Frühjahr-2025-Evaluierung bestanden hat.
  • Eine Compliance-Anforderung die Modellversion auf Snapshot-Ebene für Audit-Zwecke fixiert.
  • Ein A/B-Test oder Forschungsprotokoll über Monate hinweg eine fixierte Such-Modell-Referenz benötigt.

Überspringen Sie ihn, wenn:

  • Sie von vorne beginnen — pinnen Sie stattdessen den aktuellsten Snapshot.
  • Die Verbesserungen bei Query-Rewriting, Quellenrangierung oder Latenz in späteren Snapshots in Ihrer Evaluierung gewonnen haben.
  • Das finale stabile Release der suchgestützten Linie verfügbar ist — das ist das richtige Ziel für neue Projekte.

Vergleichswerte Alternativen

Die neueren vollständigen Such-Snapshots, wenn die Verbesserungen aus Mitte 2025 in Ihrer Evaluierung gewonnen haben. Mini-Suche, wenn Hochvolumen-Wirtschaftlichkeit wichtiger ist als Synthesequalität. Die Research-Modelle, wenn die Aufgabe in Langform-Research-Synthese übergeht. Die umfassendere Übersicht auf /usecases/content behandelt Content-Generation-Workloads, bei denen Suchverankerung hilfreich ist.

Deployment-Hinweise

Standard Chat Completions API. Das Such-Tool wird automatisch basierend auf dem Prompt aufgerufen. Metadaten zu Quellenangaben werden in einem strukturierten Feld neben der Textausgabe des Modells zurückgegeben.

Die Token-Abrechnung teilt sich in Text-Input, Text-Output und Gebühren pro Suchaufruf auf. Die Gebühr pro Suchaufruf ist über die vollständigen Such-Snapshots bisher unverändert geblieben, obwohl die Rate, mit der das Modell Suchen auslöst, zwischen Snapshots variieren kann und daher auch die effektiven Kosten pro Konversation variieren können.

Das Metadaten-Format für Quellenangaben ist stabil über diesen Snapshot und spätere 2025-Snapshots hinweg, was den UI-Rendering-Code wiederverwendbar für jede künftige Migration hält.

Die pragmatische Lesart. Dies ist der März-2025-Freeze der vollständigen Such-Stufe. Pinnen Sie ihn, wenn Ihr suchgestütztes Produkt dagegen validiert wurde und Snapshot-Level-Stabilität wichtig ist. Migrieren Sie, wenn Ihre eigene Evaluierung sagt, dass der neuere Snapshot der richtige Schritt ist bei den Dimensionen, die für Ihr Produkt zählen. Führen Sie Query-Level-Vergleiche auf /live-test durch, bevor Sie sich festlegen.

Letzte technische Prüfung: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-4o-search-preview-2025-03-11 — illustration 2
Letzter automatisierter Test
26. Juli 2026 · 05:30 UTC · Benchmark
P50-Latenz
P95-Latenz
Fehler
1 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·26. Mai 2026