GEO-Glossar / Buchstabe G

GPT

Die Modellfamilie von OpenAI und die Technologie hinter ihrer Bezeichnung.

AktualisiertAugust 2026
Lesezeitca. 8 Minuten
KategorieKI-Modelle
Definition

GPT steht für Generative Pre-trained Transformer und bezeichnet die von OpenAI entwickelte Modellfamilie. Für das Training solcher Sprachmodelle werden zunächst große Mengen unterschiedlicher Texte verarbeitet. Anschließend erfolgt eine gezielte Anpassung an konkrete Aufgaben und Anwendungen.[2] Die technische Grundlage hierfür bildet die 2017 vorgestellte Transformer-Architektur.[1] GPT-5.6 Sol wurde im Juli 2026 veröffentlicht und verfügt über ein natives Kontextfenster von rund 1,05 Millionen Token.[6]

Kapitel 1

Was ist GPT (Generative Pre-Trained Transformer)?

GPT steht für Generative Pre-trained Transformer (im Deutschen „generativer vortrainierter Transformer“) und bezeichnet eine von OpenAI entwickelte Modellfamilie. Ihre technische Grundlage bildet die im Jahr 2017 vorgestellte Transformer-Architektur. Für das Training verarbeiten die Modelle zunächst große Mengen unterschiedlicher Texte und werden anschließend für konkrete Aufgaben und Anwendungen angepasst.[2]

GPTs wurden erstmals 2018 in einer Studie unter dem Titel „Improving Language Understanding by Generative Pre-Training“ vorgestellt. Diese skizzierte, wie Sprachmodelle zunächst anhand großer Textmengen trainiert, und anschließend für einzelne Aufgaben angepasst werden können. In unabhängigen Tests übertraf das Modell bei 9 von 12 Aufgaben den damaligen Stand der Technik und damit auch Modelle mit speziell auf die jeweilige Aufgabe zugeschnittenen Architekturen.[2]

Als zentraler Mechanismus im Deep Learning hilft Self-Attention dem Modell, Zusammenhänge zwischen Wörtern zu erkennen und binnen Sekunden zu ermitteln, welche Begriffe für die Bedeutung eines Satzes besonders wichtig sind.[1] Alle modernen GPT-Modelle beruhen auf diesen Prinzipien.

OpenAIs GPT-5.6-Familie umfasst drei Modelle: Sol dient als Flaggschiff für anspruchsvolle Aufgaben, Terra deckt den geschäftlichen Alltag ab und Luna ist auf besonders kosteneffiziente Anwendungen ausgelegt.[5] Eine Abgrenzung: „GPT“ bezeichnet die KI-Modelle von OpenAI; „ChatGPT“ hingegen ist die Anwendung, in der diese Modelle für Nutzer zugänglich sind.

Kapitel 2

Evolution der GPT-Modelle

Die Evolution der Modellreihe umfasst drei wesentliche Phasen:

Juni 2017Der Durchbruch des TransformersUnter dem Titel „Attention Is All You Need“ stellt Google eine Architektur vor, die Textsequenzen erstmals parallel statt sequenziell verarbeitet. Sie ersetzt die Wort-für-Wort-Analyse durch die gleichzeitige Verarbeitung aller Elemente und bildet die Grundlage moderner KI-Modelle.[1]
Juni 2018Beginn des generativen VortrainingsOpenAI veröffentlicht GPT-1 und führt damit das generative Vortraining mit der Transformer-Architektur ein. Das Modell wird zunächst mit großen Textmengen trainiert und kann anschließend für verschiedene Sprachaufgaben eingesetzt werden.[2]
Februar 2019GPT-2 erscheintOpenAI stellt GPT-2 mit 1,5 Milliarden Parametern vor und trainiert es auf 8 Millionen Webseiten. Gegenüber GPT-1 steigt die Parameterzahl auf das Zehnfache. Das vollständige Modell bleibt zunächst unveröffentlicht.[3]
Mai 2020GPT-3 etabliert In-Context-LearningGPT-3 verfügt über 175 Milliarden Parameter und übertrifft damit die größte Variante seines Vorgängers GPT-2 um das Hundertfache. Das Modell bewältigt Aufgaben anhand von Anweisungen und Beispielen im Prompt, ohne dafür erneut trainiert werden zu müssen.[4]
Juli 2026GPT-5.6 erscheintMit der neuen Modellfamilie aus Sol, Terra und Luna führt OpenAI drei Leistungsstufen ein. Das Modell Sol erreicht dabei einen Bestwert von 53,6 Punkten bei der automatisierten Bearbeitung komplexer Aufgaben über 55 Fachgebiete hinweg.[5]
August 2026Der Preis von Sol sinktOpenAI senkt die API-Preise und die Tarife der GPT-5.6-Modellreihe drastisch: Während Terra um 20 Prozent günstiger wird, sinken die Kosten für Luna um 80 Prozent. Das Flaggschiffmodell Sol bleibt von diesen Preisanpassungen ausgenommen.[5]
Kapitel 3

GPT-5.6 Sol im Überblick

Die folgenden Angaben beziehen sich auf GPT-5.6 Sol, das aktuelle Flaggschiff der GPT-Modellfamilie.[5][6]

KontextfensterGPT-5.6 Sol verarbeitet bis zu 1 Million Token in einem einzigen Vorgang. Damit ist sein Kontextfenster doppelt so groß wie das des Reasoning-Modells Grok 4.6 von xAI.[6]
Multimodale VerarbeitungDas Modell akzeptiert Text und Bilder als Eingabe und generiert ausschließlich Text. Eine direkte Erstellung oder Bearbeitung von Bildern ist mit GPT-5.6 Sol derzeit grundsätzlich nicht möglich.[6]
Artificial Analysis Intelligence IndexIm Artificial Analysis Intelligence Index erreicht GPT-5.6 Sol 61 Punkte und belegt damit Platz 5 von 187 Modellen. Zum Vergleich: Der Median aller Modelle liegt bei 35 Punkten.[6]
GeschwindigkeitMit einer Leistung von durchschnittlich 75,5 Token pro Sekunde belegt das Modell Platz 73 von 187 und liegt damit knapp über dem Durchschnitt von 75 Token pro Sekunde.[6]
PreisDie Nutzung schlägt mit 4 US-Dollar je Million Eingabe-Token und 20 US-Dollar je Million Ausgabe-Token zu Buche. Für zwischengespeicherte Eingaben greift ein Rabatt von 90%.[6]
„Ultra“-ModusIm „Ultra“-Modus arbeiten standardmäßig vier KI-Agenten gleichzeitig an einer Aufgabe. Zwar werden dafür mehr Token benötigt, komplexe Aufgaben können so jedoch schneller und mit besseren Ergebnissen bearbeitet werden.[5]
Kapitel 4

GPT im Kontext der generativen Suche

Wie sichtbar Inhalte in generativen Suchsystemen sind, hängt weniger vom verwendeten Sprachmodell als von der jeweiligen Plattform ab. So ist beispielsweise der weltweite Referral-Traffic aus KI-Suchen extrem ungleich verteilt: ChatGPT führt mit 74.78%, gefolgt von Google Gemini mit 11.56% und Perplexity mit 7.23%.[7]

Trotz starker Konkurrenz im aufstrebenden KI-Markt expandiert ChatGPT kontinuierlich weiter. Zwar sank der relative Marktanteil von 79.74% im Jahr 2025 auf 74.78% im Jahr 2026, doch stieg die absolute Zahl der vermittelten Zugriffe um beachtliche 27%.[7]

Im weltweiten Vergleich bleibt der Anteil von KI-Plattformen am Website-Traffic bislang gering. 2024 lag er noch bei 0.02%, stieg 2025 auf 0.24% und erreicht aktuell 0.32%. Damit hat sich dieser Wert innerhalb von zwei Jahren versechzehnfacht.[7]

Ein identisches Muster zeichnet sich auf dem europäischen Markt ab. In der EU entfielen im Jahr 2026 genau 0.2689 % des Website-Traffics auf KI-Suchen, verglichen mit 0.2023% im Vorjahr. Auch hier dominiert ChatGPT mit einem Anteil von 75.59%, wenngleich der Wert im Vorjahr noch bei 83.03% lag.[7]

Kapitel 5

Inhalte für GPT-Modelle optimieren

In diesem Kapitel erfährst du, wie du deine Inhalte für GPT-Modelle aufbereitest und ihre Chancen auf eine Berücksichtigung in KI-Antworten erhöhst.[3][4]

01Platziere wichtige Aussagen prominentGPT-Modelle verarbeiten Informationen auf Grundlage des bisherigen Textes. Deshalb sollten wichtige Aussagen möglichst früh im Inhalt stehen.[3]
02Etabliere klare EntitätenVerwende klare und eindeutige Bezeichnungen für Personen, Unternehmen, Produkte und andere konkrete Begriffe. So können GPT-Modelle Entitäten leichter erkennen und richtig zuordnen.[3]
03Nutze Fragen für deine ÜberschriftenFormuliere Überschriften als Fragen und beantworte sie direkt im ersten Satz des folgenden Abschnitts. Das erleichtert GPT-Modellen die eindeutige Verknüpfung beider Informationen.[4]
04Behandle jedes Thema umfassendStrukturiere deine Inhalte so, dass die Informationen innerhalb Absatzes auch ohne weiterführende Quellen vollständig erfasst werden können.[6]
05Setze auf unterschiedliche Content-FormateDer gezielte Einsatz von Listen, Tabellen und Frage-Antwort-Strukturen macht Informationen greifbarer und fördert das Verständnis von Einzelheiten und Zusammenhängen.[3]
06Optimiere Inhalte gezielt für ChatGPTDer Chatbot des US-Unternehmens OpenAI generiert 74.78% des gesamten KI-Referral-Traffics. Optimiere die Inhalte deiner Website deshalb gezielt für dieses Ökosystem.[7]
Kapitel 7

Häufig gestellte Fragen

Was ist GPT?+

GPT steht für Generative Pre-trained Transformer (deutsch Generativer vortrainierter Transformer) und bezeichnet die Modellfamilie von OpenAI. Der Name beschreibt das Verfahren: Ein KI-Modell lernt zunächst anhand unstrukturierter Texte grundlegende sprachliche Zusammenhänge und wird anschließend für spezielle Aufgaben angepasst. Grundlage bildet die 2017 vorgestellte Transformer-Architektur, die den Zusammenhang zwischen Wörtern und Textabschnitten gezielt berücksichtigt.

Wie funktionieren GPT-Modelle?+

GPTs lernen zunächst anhand großer Mengen unstrukturierter Textdaten, wie Sprache aufgebaut ist und welche Wörter, Sätze und Inhalte typischerweise zusammengehören. Anschließend werden sie für bestimmte Aufgaben weiter angepasst. Bei einer Anfrage analysiert das Modell den vorhandenen Text, berechnet auf dieser Grundlage die wahrscheinlich passende Fortsetzung und erzeugt daraus Schritt für Schritt eine Antwort. So können GPTs Texte verstehen, zusammenfassen, umformulieren, übersetzen oder neue Inhalte erstellen.

Wofür steht die Abkürzung GPT?+

GPT steht für Generative Pre-trained Transformer. Auf Deutsch bedeutet der Begriff „generativer vortrainierter Transformer“ und beschreibt eine Modellarchitektur, die zunächst mit großen Mengen an Textdaten vortrainiert und anschließend für unterschiedliche Aufgaben angepasst wird.

Was ist der unterschied zwischen GPT-5 und GPT-4?+

Der wesentliche Unterschied zwischen GPT-5 und GPT-4 liegt in ihrer Leistungsfähigkeit sowie ihren erweiterten Funktionen. GPT-5 verarbeitet komplexe Aufgaben zuverlässiger, berücksichtigt längere Zusammenhänge und erzielt in Benchmarks bessere Ergebnisse als das Vorgängermodell. Je nach Variante unterstützt die neue Generation zudem flexiblere Eingabeformate und komplexere Anwendungsszenarien.

Wie optimiere ich meine Inhalte für GPT-Modelle?+

Um deine Inhalte für GPT-Modelle optimal aufzubereiten, helfen dir klare Strukturen, eindeutige Begriffe, aktuelle Angaben und vertrauenswürdige Quellen. Beantworte zentrale Fragen direkt, stelle wichtige Aussagen nachvollziehbar dar und erläutere thematische Zusammenhänge verständlich. Technische Formatierungen oder ein eigenes Markup benötigst du dafür nicht. Im Mittelpunkt stehen stattdessen eine verlässliche Informationsgrundlage, präzise Formulierungen sowie eine übersichtliche Gliederung.

Quellen und Referenzen
[1]Vaswani et al. (2017): Attention Is All You Need. Forschungsarbeit.
[2]Radford et al. (2018): Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. Forschungsarbeit.
[3]OpenAI (2019): Better Language Models and Their Implications. Veröffentlichung des GPT-2-Modells.
[4]Brown et al. (2020): Language Models are Few-Shot Learners. Forschungsarbeit zum GPT-3-Modell.
[5]OpenAI (2026): GPT-5.6: Frontier intelligence that scales with your ambition. Vorstellung von GPT-5.6.
[6]Artificial Analysis (2026): GPT-5.6 Sol: Intelligence, Performance and Price Analysis. Leistung und Kosten.
[7]SE Ranking (2026): AI traffic research study. Studie.

Alle Quellen wurden im August 2026 abgerufen und auf inhaltliche Plausibilität geprüft.

Alexander Peter Hihler
Über den Autor Kaum ein Bereich des Online-Marketings verändert sich so rasant wie die Suche. Seit 2014 begleite ich kleine, mittlere und große Unternehmen durch tiefgreifende Umbrüche – von Core-Updates und Mobile-First bis zur Ära der KI. Mit diesem GEO-Glossar teile ich mein Fachwissen und erkläre die wichtigsten Begriffe rund um Generative Engine Optimization.
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