Beste LLM-API für Mathematik und mehrstufiges Reasoning
Mathe- und Reasoning-Aufgaben erzeugen lange Ketten von Zwischenschritten, daher zählt der Output-Preis meist mehr als der Input-Preis. Das sind unsere erfassten Flaggschiff-Modelle, sortiert nach dem niedrigsten Output-Preis zuerst.
Mathematik- und mehrstufige Reasoning-Aufgaben erzeugen tendenziell lange Ketten von Zwischenschritten, bevor eine endgültige Antwort steht — die Ausgabe ist oft deutlich größer als der auslösende Prompt. Das verschiebt den Kostenfaktor hin zum Output-Preis statt zum Input-Preis. Diese Liste filtert Flaggschiff-Modelle, sortiert nach aufsteigendem Output-Preis, da Anbieter im Flaggschiff-Segment ihre stärkste Reasoning-Fähigkeit positionieren.
Wir benchmarken keine aufgabenspezifische Qualität — diese Auswahl basiert ausschließlich auf verifiziertem Preis und veröffentlichtem Kontextfenster. Nutzen Sie sie, um Kandidaten nach Kosten einzugrenzen, und bewerten Sie die Ausgabequalität dann selbst.
Häufig gestellte Fragen
Wir messen mathematische Genauigkeit nicht direkt, aber Anbieter positionieren ihre Flaggschiff-Modelle — nicht Budget- oder Balanced-Segmente — meist als die für komplexes Reasoning gebauten. Diese Liste spiegelt diese Anbieter-Positionierung wider, nicht einen von uns durchgeführten unabhängigen Test.
Reasoning-lastige Aufgaben erzeugen oft lange Zwischenarbeit vor der endgültigen Antwort, sodass die Antwort um ein Vielfaches länger sein kann als der Prompt. Da Output-Tokens separat berechnet werden, verschiebt das mehr Gewicht der Rechnung auf den Output-Preis.
Oft ja — manche Anbieter erlauben es, das Reasoning- bzw. 'Thinking'-Budget pro Aufruf zu begrenzen, was direkt Output-Tokens und Kosten senkt, manchmal auf Kosten der Genauigkeit bei schwierigeren Problemen. Prüfen Sie die Dokumentation des jeweiligen Modells.