Welches KI-Modell passt zu meiner Arbeit? Eine einfache Faustregel
Veröffentlicht am 31.10.2026
Wer KI im Alltag oder im Betrieb nutzt, merkt schnell: Es gibt nicht nur ein einziges KI-Modell. Der Anbieter OpenAI bietet mehrere Modelle an, die sich in Leistung und Preis unterscheiden. Die Namen lauten Astra, Sol, Terra und Luna. Ein Mitarbeiter von OpenAI, Ted Sanders, hat dafür eine einfache Faustregel genannt.
Die Faustregel in drei Sätzen
Sanders sagt sinngemäß: Wenn dir nur die Qualität wichtig ist, nimm Astra. Wenn du ein bisschen auf den Preis achtest, nimm Sol. Wenn du sehr preisbewusst bist, nimm Terra oder Luna.
Ein Modell ist dabei ein KI-Programm, das Texte versteht und schreibt. Je größer ein Modell ist, desto besser schneidet es in der Regel ab, aber es kostet auch mehr.
Größe ist nicht alles
Die Modellgröße erklärt laut Sanders den größten Teil der Leistungsunterschiede. Sie erklärt aber nicht alles. Ein neueres, kleineres Modell kann ein älteres, größeres übertreffen, etwa weil es bessere Trainingsdaten oder eine bessere Bauweise hat.
Ein Beispiel aus dem Beitrag: GPT-6.1 Terra ist bei technischer Kommunikation vermutlich besser als das größere Astra. Bei der Bildverarbeitung und bei Computer-Use, also wenn die KI einen Computer selbst bedient, ist Terra ähnlich schnell, aber deutlich günstiger. In den meisten anderen Bereichen ist Terra jedoch etwas schwächer.
Warum es keine einfache Rangliste gibt
Manche Menschen wünschen sich eine einzige Zahl, die sagt, wie „klug“ ein Modell ist. Sanders hält das für irreführend. Modellgröße, der Denkaufwand, den ein Modell für eine Aufgabe einsetzt, und Systeme aus mehreren zusammenarbeitenden KI-Helfern sind unterschiedliche Dinge. Packt man sie in einen einzigen Wert, verschwinden wichtige Details.
Was heißt das für den Alltag?
Für einfache, wiederkehrende Aufgaben reicht oft ein günstigeres Modell. Für Arbeiten, bei denen ein Fehler teuer werden kann, lohnt sich das größte Modell eher. Wie man solche Routinearbeiten mit einfachen Lösungen erleichtert, zeigt der Beitrag KI-Standardlösungen.
Am besten probierst du ein Modell mit deiner eigenen Aufgabe aus und vergleichst das Ergebnis. Die Faustregel ist ein guter Startpunkt, ersetzt aber keinen eigenen Test.