Modelle

Bei der Modellwahl geht es darum, das richtige Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Leistungsfähigkeit für Ihre Aufgabe zu finden. Manchmal benötigen Sie schnell einen ersten Entwurf. In anderen Fällen erfordert ein komplexes Problem sorgfältigeres Nachdenken. Dieser Leitfaden stellt unsere neuesten Modelle vor, zeigt ihre jeweiligen Stärken und hilft Ihnen, einen Ausgangspunkt für Ihre Arbeit zu finden.

Verwenden Sie in Work oder Codex in der ChatGPT-Desktop-App die Modell- und Denkeinstellungen unterhalb des Eingabefelds, um ein verfügbares Modell auszuwählen und seinen Denkaufwand anzupassen.

Der Denkaufwand bestimmt, wie viel Arbeit das Modell in das Durchdenken Ihrer Anfrage investiert. Ein höherer Aufwand kann die Ergebnisse bei komplexen Aufgaben verbessern, benötigt jedoch mehr Zeit und mehr Tokens. Beginnen Sie mit dem standardmäßigen Aufwand und erhöhen Sie ihn, wenn die Aufgabe eine eingehendere Planung oder Analyse erfordert.

Der Ultra-Modus geht über die Ausführung durch einen einzelnen Agenten hinaus. Er verwendet Subagenten, um komplexe Arbeiten zu beschleunigen, und eignet sich daher für größere Aufgaben, die auf mehrere Subagenten aufgeteilt werden können.

Diese Empfehlungen gelten für ChatGPT Work im Web. Verwenden Sie die Modell- und Reasoning-Steuerung unterhalb des Eingabefelds, um ein verfügbares Modell auszuwählen und dessen Reasoning-Aufwand anzupassen.

Der Denkaufwand bestimmt, wie viel Arbeit das Modell in das Durchdenken Ihrer Anfrage investiert. Ein höherer Aufwand kann die Ergebnisse bei komplexen Aufgaben verbessern, benötigt jedoch mehr Zeit und mehr Tokens. Beginnen Sie mit dem standardmäßigen Aufwand und erhöhen Sie ihn, wenn die Aufgabe eine eingehendere Planung oder Analyse erfordert.

Der Ultra-Modus geht über die Ausführung durch einen einzelnen Agenten hinaus. Er verwendet Subagenten, um komplexe Arbeiten zu beschleunigen, und eignet sich daher für größere Aufgaben, die auf mehrere Subagenten aufgeteilt werden können.

GPT-6.1 Terra erfordert Codex CLI 0.159.0 oder neuer. Führen Sie zur Verwendung codex -m gpt-6.1-terra aus.

Verwenden Sie in einer interaktiven CLI-Sitzung /model, um das Modell zu wechseln oder den Reasoning-Aufwand anzupassen. Sie können ein Modell auch beim Start von Codex mit --model oder dessen Alias -m auswählen:

codex --model gpt-6.1-sol

Dieselbe Option funktioniert bei nicht interaktiven Ausführungen. Beispiel:

codex exec -m gpt-6.1-sol "Review the current changes"

Denkaufwand steuert, wie viel Arbeit das Modell in das Durchdenken Ihrer Anfrage investiert. Ein höherer Aufwand kann die Ergebnisse bei komplexen Aufgaben verbessern, dauert aber länger und verbraucht mehr Tokens. Beginnen Sie mit dem Standardaufwand und erhöhen Sie ihn, wenn die Aufgabe eine gründlichere Planung oder Analyse erfordert.

Der Ultra-Modus geht über die Ausführung durch einen einzelnen Agenten hinaus. Er verwendet Subagenten, um komplexe Arbeiten zu beschleunigen, und eignet sich daher für größere Aufgaben, die auf mehrere Subagenten aufgeteilt werden können.

Verwenden Sie die Modellauswahl unterhalb des Eingabefelds, um ein verfügbares Modell und den Reasoning-Aufwand auszuwählen.

Denkaufwand steuert, wie viel Arbeit das Modell in das Durchdenken Ihrer Anfrage investiert. Ein höherer Aufwand kann die Ergebnisse bei komplexen Aufgaben verbessern, dauert aber länger und verbraucht mehr Tokens. Beginnen Sie mit dem Standardaufwand und erhöhen Sie ihn, wenn die Aufgabe eine gründlichere Planung oder Analyse erfordert.

Der Ultra-Modus geht über die Ausführung durch einen einzelnen Agenten hinaus. Er verwendet Subagenten, um komplexe Arbeiten zu beschleunigen, und eignet sich daher für größere Aufgaben, die auf mehrere Subagenten aufgeteilt werden können.

Die sechs gezeigten Leistungsvoreinstellungen sind Luna Hoch, GPT-6 Sol Niedrig (in diesem Beispiel ausgewählt), GPT-6 Sol Mittel, Astra Niedrig, Astra Mittel und Astra Sehr hoch. Einige kostenpflichtige Tarife enthalten Astra Sehr hoch nicht. Die erweiterten Steuerelemente dienen der Veranschaulichung; verfügbare Optionen und Standardwerte variieren je nach Tarif, Client, Arbeitsbereichseinstellungen und Rollout.

Gehen Sie von der Art der Arbeit aus, die Sie erledigen möchten. Astra eignet sich für die anspruchsvollsten Workflows. GPT-6.1 Sol bietet eine Leistung nahe an Astra zu geringeren Kosten als Astra. GPT-6.1 Terra ist eine schnelle, effiziente Wahl für das Schreiben, das visuelle Verständnis und die Computerbedienung. Luna eignet sich für klar umrissene, wiederholbare Aufgaben.

Diese Empfehlungen gelten für ChatGPT Work und Codex. Informationen zu Chat finden Sie unter Modelle in ChatGPT im Hilfecenter.

codex -m gpt-6-astra

codex -m gpt-6.1-sol

codex -m gpt-6.1-terra

codex -m gpt-6-luna

Informationen zur Modellverfügbarkeit, zu Preisen und Nutzungslimits finden Sie unter ChatGPT Work und Codex im Hilfecenter.

Beginnen Sie mit einer Aufgabe, die Sie gut kennen, und vergleichen Sie das Ergebnis mit Ihren Anforderungen. Berücksichtigen Sie, wie lange Sie warten möchten, wie viel Nutzung die Aufgabe erfordert und welcher Grad an Detailgenauigkeit oder Urteilsvermögen gefragt ist. Sie können das Modell wechseln, wenn sich Ihre Arbeit ändert.

Die Stärken der einzelnen Modelle

• Astra für die schwierigsten Aufgaben von Anfang bis Ende. Wählen Sie Astra für vollständige Workflows mit Code, Apps und Recherche, die anhaltendes Denken und Urteilsvermögen erfordern. Stellen Sie die Quellen, Vorlagen, Vorgaben und Prüfungen bereit, die ein brauchbares Ergebnis definieren. Astra ist besser darin, gezielte Fragen zu stellen und Ihre Hinweise einzubeziehen, während es das ursprüngliche Ziel und die Vorgaben im Blick behält.
• GPT-6.1 Sol für wiederkehrende, lang laufende Arbeiten. Ziehen Sie GPT-6.1 Sol für die Arbeit mit Code, Apps und Dokumenten in Betracht, wenn die Kosten eine Rolle spielen. Nutzen Sie Astra für Ihre anspruchsvollsten Aufgaben.
• GPT-6.1 Terra für alltägliche Schreibaufgaben und visuelle Arbeiten. Wählen Sie Terra für klare Kommunikation, das Interpretieren von Bildern und Bildschirminhalten sowie das Erledigen von Aufgaben in unterstützten Apps. Probieren Sie es zum Entwerfen von Vorschlägen, zum Prüfen visueller Materialien oder zum Ausfüllen von Formularen anhand von Quelldokumenten aus.
• Luna für klare, wiederholbare Aufgaben. Wählen Sie Luna für konkrete Aufgaben in großem Umfang, wenn Sie wissen, wie ein gutes Ergebnis aussieht, etwa für Extraktion, Klassifizierung, Transformation und strukturierte Zusammenfassungen.

Ein Beispiel ausprobieren

Verwenden Sie Ihre eigenen Materialien mit diesen Prompts und teilen Sie ChatGPT mit, was ein brauchbares Ergebnis enthalten sollte.

Prüfen Sie das Ergebnis anhand Ihrer Quellmaterialien, insbesondere Namen, Zahlen und Details aus Bildern. Prüfen Sie bei Aufgaben auf Websites oder in Desktop-Apps zuerst die Einrichtungsanforderungen für die Browsernutzung und die Computerbedienung .

Reasoning-Aufwand auswählen

Sie könnten beispielsweise einen geringeren Aufwand verwenden, um eine kurze E-Mail umzuformulieren, und einen höheren Aufwand, um mehrere Vorschläge mit konkurrierenden Anforderungen zu vergleichen.

Beginnen Sie bei GPT-6.1 Sol mit dem Reasoning-Aufwand, der in Ihrem Client standardmäßig eingestellt ist, und passen Sie ihn an die Aufgabe an. Beginnen Sie bei Luna mit High oder mit Light bei Astra. In der Konfiguration entspricht Astras Einstellung Light dem Wert low. Erhöhen Sie den Aufwand bei Aufgaben, die mehr Planung, Analyse oder Überprüfung erfordern.

• Light in der ChatGPT-Desktop-App, in ChatGPT Work im Web und in der IDE-Erweiterung oder Low in der CLI eignet sich für schnelle, klar umrissene Aufgaben.
• Medium bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Geschwindigkeit und Tiefe für Aufgaben, die mehr Planung erfordern.
• High und Extra High eignen sich für schwierige Arbeiten mit mehreren Schritten, Quellen oder Zielkonflikten.

Die Reasoning-Aufwände lassen sich nicht exakt zwischen Modellgenerationen übertragen. Probieren Sie eine vertraute Aufgabe mit einer niedrigeren Einstellung aus und passen Sie diese anhand des Ergebnisses an.

Wann Max oder Ultra geeignet ist

Max gibt dem ausgewählten Modell mehr Zeit, eine einzelne Aufgabe zu durchdenken. Verwenden Sie es für die schwierigsten Probleme, wenn Tiefe wichtiger ist als Geschwindigkeit oder Verbrauch. Wenn Sie Max in der ChatGPT-Desktop-App nicht sehen, überprüfen Sie Ihre App-Einstellungen.

Ultra verwendet Subagenten, um separate Teile einer komplexen Aufgabe parallel zu bearbeiten. Wählen Sie den Modus, wenn Sie die Arbeit in sinnvolle Teile aufteilen können. Die meisten Aufgaben benötigen weder Max noch Ultra.

GPT-6 Luna unterstützt Reasoning-Aufwände bis Max, jedoch nicht Ultra.

Verwenden Sie in der CLI /model, wählen Sie ein Modell und anschließend More reasoning…, um die unterstützten Optionen für Max oder Ultra anzuzeigen.

Wenn Ihr Modell Ultra unterstützt, diese Option aber nicht im Modellregler der Desktop-App angezeigt wird, gehen Sie zu Einstellungen > Konfiguration und aktivieren Sie Ultra im Modellauswahlregler.

Ab dem 14. Oktober 2026 um 12:00 Uhr PDT (19:00 UTC) wird GPT-5.5 in Codex für Benutzer eingestellt, die mit ChatGPT angemeldet sind. Die OpenAI API und Codex-Sitzungen, die mit einem API key authentifiziert sind, sind davon nicht betroffen.

Wählen Sie für Codex mit ChatGPT-Anmeldung einen verfügbaren Ersatz:

• Wählen Sie in den Tarifen Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu GPT-6.1 Sol (gpt-6.1-sol), sofern verfügbar.
• Wählen Sie in den Tarifen Free und Go GPT-6 Luna (gpt-6-luna) in der Desktop-App, sofern verfügbar.

Ersetzen Sie gpt-5.5 in Arbeitsbereichsstandardwerten, gespeicherten Modelleinstellungen, verwalteten Konfigurationen, benutzerdefinierten Agenten, geplanten Aufgaben und Skripten, die ein Modell auswählen.

Hinweise für Administratoren finden Sie unter Modellverfügbarkeit im Arbeitsbereich .

Bei der Authentifizierung mit einem API key richtet sich die Modellverfügbarkeit nach Ihrer API-Organisation und Ihrem Projekt. GPT-5.5 bleibt über die OpenAI API und in Codex-Sitzungen verfügbar, die mit einem API key authentifiziert wurden. Weitere Informationen finden Sie im API-Modellkatalog.

Verwenden Sie für einen benutzerdefinierten Modellanbieter oder ein Gateway einen kompatiblen Responses API-Endpunkt. Informationen zur Konfiguration finden Sie unter Benutzerdefinierte Modellanbieter und Anforderungen an Streaming, Tools und Konversationen unter Gateway-Kompatibilität . Aktuelle Codex-Versionen unterstützen weder wire_api = "chat" noch einen Endpunkt, der ausschließlich Chat Completions unterstützt.

GPT-5.3-Codex-Spark wurde am 14. September 2026 eingestellt und ist nicht mehr in der ChatGPT-Desktop-App, der Codex CLI oder der IDE-Erweiterung verfügbar. Aktualisieren Sie gespeicherte Konfigurationen, benutzerdefinierte Agenten und Skripte, die gpt-5.3-codex-spark auswählen, sodass sie ein verfügbares Modell verwenden. Weitere Informationen finden Sie im Hinweis zur Einstellung von Spark.

GPT-5.5 wird am 14. Oktober 2026 um 12:00 Uhr PDT (19:00 Uhr UTC) für Benutzer mit ChatGPT-Anmeldung aus Codex entfernt. Ersetzen Sie gpt-5.5 durch ein Modell, das für Ihr Konto und Ihren Client verfügbar ist. Sitzungen mit API key sind nicht betroffen. Unter Entfernung von GPT-5.5 finden Sie tarifspezifische Ersatzmodelle und die Checkliste für die Migration.

Die Modelle gpt-5.4 und gpt-5.4-mini wurden am 31. August 2026 aus Codex mit ChatGPT-Anmeldung entfernt. Ersetzen Sie gpt-5.4 durch gpt-6-sol und gpt-5.4-mini durch gpt-6-luna, sobald diese für Ihren Plan und Client verfügbar sind. Bei Enterprise und Edu muss zunächst ein Administrator Luna aktivieren. Aktualisieren Sie Workspace-Standardeinstellungen, gespeicherte Modelleinstellungen, verwaltete Konfigurationen, benutzerdefinierte Agenten und geplante Aufgaben mit einem verfügbaren Ersatzmodell.

Die Modelle gpt-5.2 und gpt-5.3-codex sind in Codex bereits veraltet, wenn Sie sich mit ChatGPT anmelden. Aktualisieren Sie Skripte, Konfigurationsdateien und codex exec --model-Befehle, die noch auf diese Modelle verweisen.

Die OpenAI API und Codex mit Authentifizierung über Ihren eigenen API key sind von der Einstellung von GPT-5.4 nicht betroffen. Informationen zur aktuellen Modellverfügbarkeit in der API finden Sie auf der API-Modellseite.

Die ChatGPT-Desktop-App, Codex CLI und die IDE-Erweiterung verwenden dieselbe config.toml-Konfigurationsdatei. Um ein Modell anzugeben, fügen Sie Ihrer Konfigurationsdatei einen Eintrag vom Typ model hinzu. Wenn Sie kein Modell angeben, verwendet die ChatGPT-Desktop-App, Codex CLI oder IDE-Erweiterung ein empfohlenes Modell.

model = "gpt-6.1-sol"