Mit der Veröffentlichung von GPT-4.1 Nano positioniert sich OpenAI gezielt gegen Googles Gemini 2.0 Flash – zwei Modelle, die nicht nur technologisch, sondern auch preislich im direkten Wettbewerb stehen. Beide Systeme sind derzeit sehr effiziente Large Language Models : Sie rechnen mit nur 0,10 US-Dollar pro Million Eingangstokens und 0,40 US-Dollar pro Million Ausgangstokens. Beide bieten ein gewaltiges Kontextfenster von bis zu einer Million Tokens. Das ermöglicht eine umfangreiche Instruktion und Verwendung von Unternehmenswissen. Sie sind somit klar an Unternehmen gerichtet, die skalierbare KI-Lösungen für reale Anwendungsfälle wie Klassifikation, Dokumentenverarbeitung oder Support-Automatisierung benötigen.
Der Launch ist Teil einer klaren Modellstrategie von OpenAI. Während GPT-4.1 Nano auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit optimiert ist, deckt die „Mini“-Variante logische Anwendungen ab, und GPT-4.1 ist über die API auf Entwickler ausgerichtet. Ähnliches gilt für Google Gemini, das mit seiner Pro Variante aktuell das beste Modell für Entwickler bietet. Unternehmen können so je nach Einsatzzweck flexibel zwischen Rechenleistung und Kosten entscheiden. Besonders für Bereiche wie Chatbots, Ticket-Triage oder E-Mail-Klassifikation wird GPT-4.1 Nano oder Gemni Flash attraktiv – dort, wo es weniger auf tiefes Denken, aber sehr auf Effizienz ankommt.
Test und Vergleich der beiden Modelle
Im Rahmen unserer Arbeit bei ComposableAI haben wir die neuen High-Context-LLMs GPT-4.1 Nano (OpenAI) und Gemini Flash 2.0 (Google) einem praxisnahen Vergleich unterzogen. Ziel war es, Nachrichtentitel im Themenfeld „KI in Gesundheits- und Fitness-Apps“ automatisch zu bewerten – nicht über klassisches Finetuning, sondern rein durch Kontext und Beispiele. Beide Modelle erhielten dazu denselben Prompt: eine Liste von zehn Beispieltiteln mit erwarteten Relevanzwerten (zwischen 0 und 1) sowie 20 neue Titel, die bewertet werden sollten. Die Ergebnisse wurden in strukturierter JSON-Form zurückgegeben und analysiert.
Im Zentrum unseres Tests steht ein modular aufgebautes Programm, das speziell für den Einsatz mit großen Sprachmodellen wie GPT-4.1 Nano oder Gemini Flash entwickelt wurde. Es verarbeitet eine beliebige Liste von Nachrichtentiteln (News Title) – zum Beispiel aus Newsfeeds, Branchen-Updates oder Social Media – und erstellt daraus automatisiert einen sogenannten „Prompt“, um die LLMs diese bewerten zu lassen. Das bedeutet: Das Programm generiert ein vollständiges LLM-kompatibles Eingabeformat, das sowohl Beispiele als auch klare Bewertungsanweisungen in strukturierter JSON-Form enthält. Als Ergebnis bekommt man die Priorisierung durch das gewählte LLM zurück
Konkret funktioniert der Ablauf wie folgt zum Vergleich von Gemini Flash und 4.1 Nano so:
Zunächst werden zehn manuell kuratierte Beispieltitel mit bekannten Relevanzwerten (zwischen 0.0 und 1.0) als Prompt vorbereitet. Diese Beispiele dienen als Orientierung für das LLM und helfen, die gewünschte Bewertungslogik zu vermitteln. Anschließend nimmt das System die 20 zu bewertenden Titel und integriert sie in denselben Prompt – versehen mit einer klaren Anweisung: „Bitte gib für jeden Titel eine Relevanzbewertung im JSON-Format zurück.“ Das Ergebnis ist ein präziser, modellübergreifend verwendbarer Prompt, der innerhalb von Sekunden generiert werden kann.
Besonders leistungsfähig wird das System durch die Integration in die ComposableAI Toolchain: Die generierten Prompts lassen sich direkt in verschiedene Modelle (z. B. GPT-4.1 Nano, Gemini Flash oder Claude) einspeisen. Die Rückgaben werden automatisch geparst, verglichen – inklusive Differenzanalyse, Mittelwertvergleichen oder Threshold-Evaluierung. So kann schnell getestet werden, welches Modell sich für welche Art von Klassifikation am besten eignet – ganz ohne Finetuning, sondern rein durch Kontext und Beispielsteuerung.
Das Ergebnis: Google Gemini Flash liegt vorne
Die Resultate zeigen deutliche Unterschiede in der Modellqualität. GPT-4.1 Nano lieferte schnelle Bewertungen, zeigte jedoch Schwächen in der Differenzierung des mittleren und unteren Bereichs. Teilweise wurden weniger News Titel klassifiziert, als übergeben. Gemini Flash hingegen überzeugte durch eine vollständige, fein aufgelöste Bewertung aller 20 Titel. Die Skalenverteilung entsprach weitgehend den Erwartungen und blieb über mehrere Durchläufe hinweg stabil. Für die automatische Inhaltsklassifikation mit hohem Volumen und fein abgestufter Relevanz empfehlen wir daher Gemini Flash.
Der Test fand direkt nach der Veröffentlichung von GPT-4.1 Nano statt. Die Beobachtung, dass vereinzelt nicht alle 20 Titel bewertet wurden, lässt darauf schließen, dass die Modellstabilität und Promptverarbeitung in dieser Version noch nicht vollständig ausgereift sind.