GPT-4o

Name: GPT-4o
Brand: OpenAI
SKU: gpt-4o
Price: 3 USD
Availability: InStock

Text & ChatVerfügbar

von OpenAIgpt-4o

OpenAI's most capable multimodal model. Excellent for complex reasoning, coding, and creative tasks.

Ausprobieren API-Schlüssel holen Vergleichen

Preis · 1 Mio. In/Out: $ 3,00 / $ 12,00
Kontext: 128 000 Token
Max. Ausgabe: 16 384 Token
Eingabe → Ausgabe: Text → Text
Entwickler: OpenAI
Aktualisiert: 23. September 2026

Playground

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Chat

$ 3,00/1 Mio. In

Schick eine Nachricht. Die Antwort kommt vollständig, sobald das Modell fertig ist (ohne Streaming).

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Nutzbar 24 Stunden nach der Anmeldung, bis zu 5 Läufe pro Tag und höchstens 2 Credits je Lauf. Andere Anmeldearten starten ohne Guthaben. Reicht für 8 Läufe dieses Modells.

Über GPT-4o

Kurz gesagtStand: 23. September 2026

GPT-4o ist ein Modell von OpenAI aus der Kategorie Text & Chat. Über Railwail kostet GPT-4o $ 3,00 je 1 Mio. Input-Token und $ 12,00 je 1 Mio. Output-Token. Das Kontextfenster umfasst 128 000 Token, eine Antwort bis zu 16 384 Token.

Hintergrund

Über OpenAI

Gegründet 2015 · San Francisco, USA

OpenAI was founded in December 2015 by Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba and John Schulman as a non-profit AI research lab with a $1B pledged commitment. The lab restructured into a capped-profit company (OpenAI LP) in 2019 to attract capital from Microsoft, which has invested over $13 billion. OpenAI's most-cited papers include 'Improving Language Understanding by Generative Pre-Training' (GPT-1, 2018), 'Language Models are Few-Shot Learners' (GPT-3, 2020), the GPT-4 Technical Report (2023) and the InstructGPT/RLHF paper (2022). The ChatGPT consumer product, launched in November 2022, reached 100M weekly active users faster than any consumer software in history. Product milestones include GPT-3.5, GPT-4 (March 2023), GPT-4 Turbo, GPT-4o (May 2024), the o1/o3 reasoning family (late 2024/2025), GPT-4.1 (April 2025) and the Sora video model. Sam Altman is CEO. The company's last reported valuation in 2025 exceeded $300 billion.

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Architektur

Decoder-only Transformer (natively multimodal)

GPT-4o (the 'o' stands for 'omni') was released in May 2024 as OpenAI's first natively multimodal flagship: a single neural network trained end-to-end on text, audio and images, replacing the earlier cascade of separate ASR, LLM and TTS pipelines used by ChatGPT Voice. Inputs and outputs can be any combination of text, audio and image tokens, and the model emits audio with a median response latency of 320ms for spoken conversation. Architecturally it is a decoder-only Transformer with a unified tokenizer that mixes BPE text tokens, image patches and discretised audio frames. Pretraining used a multi-trillion-token web-scale corpus filtered for quality, plus large image-text pair datasets and licensed audio. Post-training applied RLHF with human raters, model-graded rewards and red-teaming under OpenAI's Preparedness Framework. GPT-4o introduced a new tokenizer with substantially better compression for non-English scripts, reducing token counts by 1.1x-4.4x across languages such as Hindi, Arabic, Korean and Tamil. The context window is 128K tokens with 16K maximum output. Function calling, JSON mode, vision input and Structured Outputs (with strict schema adherence) are first-class. The model card discloses Preparedness Framework evaluations against CBRN, cyber and persuasion risks.

Parameter: Undisclosed (estimated in the hundreds of billions, dense)
Kontext: 128 000 Token

Funktionen

Natively multimodal: text, image and audio in and out
Real-time voice conversation with sub-second latency
128K context window with 16K max output
Improved non-English tokenizer (up to 4.4x fewer tokens for some languages)
Vision: charts, diagrams, screenshots, OCR
Function calling and parallel tool calls
Structured Outputs with strict JSON schema
Strong coding performance with file editing via tools
Singing, emotional speech and laughter in audio mode
Multilingual fluency across 50+ languages
Best for: real-time voice agents, multimodal assistants, general-purpose chat, vision tasks.

Training & Lizenz

Trained on a multi-trillion-token mixture of web text, code, books, licensed third-party data and large image-text and audio datasets. Knowledge cutoff is October 2023. OpenAI does not disclose exact dataset composition.

Lizenz: Proprietary, available via OpenAI API and Azure OpenAI Service. Commercial use allowed under OpenAI Terms of Use.

Sicherheitstests: Evaluated under OpenAI's Preparedness Framework across CBRN, cyber, persuasion and model autonomy risks. External red-teamers included over 100 experts in chemistry, biology, security and misinformation.

Bekannte Einschränkungen

Can hallucinate citations and factual details
Voice mode sometimes mimics user voice unexpectedly
Knowledge cutoff October 2023 without tools
Performance on hardest reasoning trails o-series models
Audio output is not available in all API regions

Forschungsarbeiten

Preise

Preise in US-Dollar. Abgerechnet wird über vorab gekaufte Credits.

Eingabe	$ 3,00 / 1 Mio. Token
Ausgabe	$ 12,00 / 1 Mio. Token

Abgerechnet werden die Token, die jede Anfrage tatsächlich verbraucht.
1 Credit = $ 0,01

Kostenrechner

Preisrechner

Input-Token

/ Anfr.

Output-Token

/ Anfr.

Anfragen

Gesamt

$ 0,90

90 Credits

Je Anfrage

$ 0,009 · 0,9 Credits

Jede Anfrage wird auf 0,01 Credits aufgerundet.

API

Rufe GPT-4o mit deinem Railwail-API-Schlüssel auf. Diese Modell-ID gehört in die Anfrage:

gpt-4oAPI-Dokumentation API-Schlüssel holen

curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain what a vector database is in two sentences."
      }
    ],
    "max_tokens": 1024
  }'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
    base_url="https://railwail.com/api/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain what a vector database is in two sentences.",
        },
    ],
    max_tokens=1024,
)

print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
  baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-4o",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Explain what a vector database is in two sentences."
    }
  ],
  max_tokens: 1024
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

// npm install railwail
import railwail from "railwail";

const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);

const res = await rw.chat("gpt-4o", [
  { role: "user", content: "Explain what a vector database is in two sentences." },
], { max_tokens: 1024 });

console.log(res.choices[0].message.content);

Schlüssel als RAILWAIL_API_KEY setzenAPI-Schlüssel erstellen

Spezifikationen

Modell-ID: gpt-4o
Entwickler: OpenAI
Kategorie: Text & Chat
Eingabe: Text
Ausgabe: Text
Kontextfenster: 128 000 Token
Max. Ausgabe: 16 384 Token
Abrechnung: Nach Verbrauch (Token bzw. GPU-Zeit)
Modellgröße: Undisclosed (estimated in the hundreds of billions, dense)
Lizenz: Proprietary, available via OpenAI API and Azure OpenAI Service. Commercial use allowed under OpenAI Terms of Use.
Katalogeintrag aktualisiert: 23. September 2026

Beispiel-Prompts

Beispiele aus dem Railwail-Katalog. Sie wurden nicht live auf dieser Seite erzeugt.

Creative Writing
Write a haiku about the first snowfall of winter
Beispielantwort anzeigen
Silent flakes descend, blanketing the sleeping earth— winter whispers soft.
Complex Analysis
Explain the difference between supervised and unsupervised machine learning in simple terms
Beispielantwort anzeigen
Supervised learning is like studying with an answer key—you feed the model labeled examples so it learns to predict the correct output. Unsupervised learning is more like exploring a dataset without labels, where the model discovers hidden patterns, groupings, or structures on its own. Think of it as the difference between a teacher grading your homework versus sorting a pile of unlabeled photos into albums by similarity.

Einsatzgebiete

Wofür es genutzt wird

Real-time voice assistants
Multimodal customer support
Vision-based document analysis
Coding copilots with tool use
Live translation
Accessibility tools

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Alle Modelle in Text & Chat

Häufige Fragen

Was ist GPT-4o?

GPT-4o ist ein Modell von OpenAI aus der Kategorie Text & Chat. Über Railwail lässt es sich mit einem API-Schlüssel über die Railwail-API aufrufen.

Was kostet GPT-4o bei Railwail?

Über Railwail kostet GPT-4o $ 3,00 je 1 Mio. Input-Token und $ 12,00 je 1 Mio. Output-Token. Abgerechnet wird, was jede Anfrage tatsächlich verbraucht. Bezahlt wird mit vorab gekauften Credits; 1 Credit entspricht $ 0,01.

Wie groß ist das Kontextfenster von GPT-4o?

Das Kontextfenster von GPT-4o umfasst 128 000 Token. Eine Antwort kann bis zu 16 384 Token lang sein.

Wie schnell ist GPT-4o?

Für GPT-4o gibt es bei Railwail noch zu wenige gemessene Läufe, um eine Laufzeit anzugeben. Sie hängt von der Eingabe, den Einstellungen und der Auslastung beim Anbieter ab.

Ist GPT-4o besser als Claude Fable 5.1?

Das hängt von der Aufgabe ab. GPT-4o (OpenAI) und Claude Fable 5.1 (Anthropic) sind beide Modelle aus der Kategorie Text & Chat. Die Vergleichsseite zeigt Preise und Spezifikationen nebeneinander.

GPT-4o und Claude Fable 5.1 vergleichen

Wie nutze ich GPT-4o über die API?

Erstelle einen Railwail-API-Schlüssel und sende deine Anfrage mit der Modell-ID gpt-4o. Codebeispiele für curl, Python und JavaScript stehen im Abschnitt API auf dieser Seite.

Vergleichbare Modelle

Alle dieser Kategorie

Claude Fable 5.1Anthropic
Anthropic's model for the most demanding reasoning and long-horizon agentic work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.
$ 12,00/1 Mio. In
300 % teurer je Einheit
GPT-4o und Claude Fable 5.1 vergleichen
Claude Opus 4.8Anthropic
The most capable model of Anthropic's Opus 4 series. State of the art on long-horizon agentic work, coding and knowledge tasks, with a 1M-token context window at standard pricing.
$ 6,00/1 Mio. In
100 % teurer je Einheit
GPT-4o und Claude Opus 4.8 vergleichen
Claude Opus 5.5Anthropic
Anthropic's current Opus model for long-running agentic coding and knowledge work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.
$ 4,80/1 Mio. In
60 % teurer je Einheit
GPT-4o und Claude Opus 5.5 vergleichen

GPT-4o über die API nutzen

Ein API-Schlüssel für alle Modelle auf Railwail. Abgerechnet wird über vorab gekaufte Credits, 1 Credit = $ 0,01.

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