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GPT-6.1 Sol: Standard-Kontext steigt auf 500.000 Token, Aufpreis für lange Anfragen entfällt

OpenAI hat im Codex und in ChatGPT Work das Standard-Kontextfenster von GPT-6.1 Sol auf 500.000 Token angehoben und die Aufpreise für lange Anfragen bei Abonnenten gestrichen. Wer viel Text am Stück verarbeiten lässt, zahlt dafür künftig nicht mehr extra.

Anna WeberAnna Weber
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GPT-6.1 Sol: Standard-Kontext steigt auf 500.000 Token, Aufpreis für lange Anfragen entfällt

OpenAI hat im Codex und in ChatGPT Work das Standard-Kontextfenster von GPT-6.1 Sol auf 500.000 Token angehoben und die Aufpreise für lange Anfragen bei Abonnenten gestrichen. Wer viel Text am Stück verarbeiten lässt, zahlt dafür künftig nicht mehr extra.

GPT-6.1 Sol bekommt mehr Platz für Ihren Input

Ab dem 12. Oktober verarbeitet GPT-6.1 Sol in Codex und ChatGPT Work standardmäßig bis zu 500.000 Token Kontext. Ein Token ist die Abrechnungseinheit für Sprachmodelle, im Deutschen entspricht er grob drei bis vier Zeichen. 500.000 Token sind damit ungefähr mehrere hundert Seiten Text in einer einzigen Anfrage.

Wichtiger als die nackte Zahl ist die zweite Änderung: OpenAI streicht die Zusatzgebühr für lange Anfragen bei Abonnenten. Bisher galt eine Grenze, ab der das gesamte Gespräch teurer wurde, sobald man sie überschritt. Diese Grenze fällt für zahlende Nutzer weg.

Für die Praxis macht das einen Unterschied. Wer bisher ein dickes Vertragsdokument, ein ganzes Code-Repository oder einen langen Chatverlauf in Häppchen aufteilen und die Teile mit viel Sorgfalt wieder zusammenpuzzeln musste, damit am Ende überhaupt ein zusammenhängendes Bild entsteht, kann das jetzt in einem Zug erledigen. Das spart nicht nur Zeit, sondern oft auch Qualität, weil das Modell den roten Faden nicht mehr zwischen den Teilen verliert.

Die alte Aufpreisregel, die viele überraschte

Um zu verstehen, was sich ändert, hilft ein Blick auf das alte System. OpenAI definierte „kurzer Kontext“ als Anfragen mit bis zu 272.000 Input-Token. Wurde diese Marke überschritten, rechnete das Unternehmen für die komplette Anfrage den doppelten Input- und Cache-Tarif und den anderthalbfachen Output-Tarif ab. Nicht nur der überstehende Teil wurde teurer, sondern das gesamte Gespräch.

Viele Entwickler hielten das für unfair, weil die Kosten sprunghaft stiegen, sobald die Grenze auch nur knapp gerissen wurde. Ein Projekt, das genau darunter blieb, war plötzlich um ein Vielfaches günstiger als eines, das ein paar Token darüber lag. Für Teams mit langen Dokumenten war das kaum zu kalkulieren. Ein bitterer Scherz.

Mit der neuen Reglung entfällt dieser Sprung für Abonnenten, die GPT-6.1 Sol über die ChatGPT- und Codex-Oberflächen nutzen.

Was GPT-6.1 Sol technisch mitbringt

Bei den Grundwerten hat sich nichts getan. Der Zugang erfolgt über die API-Kennung gpt-6.1-sol. Als Eingabe versteht das Modell Text und Bilder, die rechnerische Obergrenze liegt laut Drittanbietern bei rund 1,1 Millionen Token Kontext und 128.000 Token Ausgabe. Das eigentliche Standardfenster ist nun halb so groß wie das Maximum, was für die allermeisten Aufgaben reichlich ist.

Beim Preis bleibt OpenAI bei seinen bekannten Sätzen. Kurze Anfragen kosten rund zwei Dollar pro Million Input-Token, zwischengespeicherte Eingaben zehn Cent und Ausgaben zehn Dollar pro Million Token. Diese Zahlen stammen aus der offiziellen Preisliste und aus unabhängigen Übersichten, die im Detail leicht voneinander abweichen können.

Wer die Zahlen vergleichen will: Der Kontext spielt bei den Kosten eine größere Rolle, als viele annehmen. Weil Eingaben bei jeder Anfrage erneut mitgeschickt werden, wächst die Rechnung bei langen Gesprächen schneller als bei kurzen. Genau deshalb ist der günstige Cache-Preis so wichtig.

Was sich für Sie als Nutzer ändert

Für Gelegenheitsnutzer ändert sich praktisch nichts. Sie werden die 500.000 Token kaum je ausreizen. Für andere schon.

Interessant wird es für drei Gruppen. Erstens Entwickler, die ganze Codebasen oder lange Logfiles durchsuchen lassen, ohne sie vorher zu zerstückeln. Zweitens Teams, die mit langen Verträgen, Berichten oder Forschungsliteratur arbeiten und das Modell als Rechercheassistent einsetzen. Drittens alle, die lange Gespräche führen und bisher aus Kostengründen lieber neu anfingen als weiterzuschreiben.

Der zweite Punkt ist der eigentliche Gewinn. Ein Modell, das ein Dokument ganz sieht, kann Beziehungen zwischen weit auseinanderliegenden Stellen erkennen. Ein Modell, das nur Ausschnitte sieht, rät häufiger. Ob die Qualität bei 500.000 Token wirklich hält, müssen eigene Tests zeigen, denn gerade bei sehr langem Kontext schleicht sich ein bekanntes Problem ein: Informationen in der Mitte werden schlechter beachtet.

Worauf Sie jetzt achten sollten

Wer GPT-6.1 Sol über die API statt über die Oberfläche nutzt, sollte die Preisliste weiterhin genau lesen. Die gestrichene Zusatzgebühr gilt bei Abonnenten; wer nach Token bezahlt, kalkuliert weiterhin nach den offiziellen Sätzen, und die alten Tiers können je nach Zugang variieren.

Praktisch heißt das: Öffnen Sie Ihr nächstes langes Projekt in Codex oder ChatGPT Work und laden Sie es in einem Durchgang. Vergleichen Sie das Ergebnis mit Ihrer bisherigen Häppchen-Lösung. Der Unterschied bei Aufgaben, die den roten Faden über viele Seiten halten müssen, dürfte deutlicher sein als bei kurzen Fragen.

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