GPT-5: Fallstricke in der Automation - die unbeaufsichtigte Ausführung

🔍 Es kristallisieren sich weitere Erkenntnisse zu GPT-5 heraus. In Automationen brauchen wir häufig Kategorisierungen, also die Einordnung von Inhalten in ein vorgegebenes Raster. Das kann auch das Treffen einer Entscheidung auf Basis vorgegebener Kriterien und Inhalte sein.

In einem solchen Szenario wird die KI über die API genutzt und die 4o- bzw. 4.1-Serie hat bei mir eine solche Aufgabe schnell und zuverlässig erledigt.

⚠️ Bei der Umstellung auf GPT-5 (auch bei den mini oder nano-Varianten) passiert es dann trotz Überarbeitung des Prompts, dass das Modell in den Nachdenk-Modus kommen kann. Dann braucht die Antwort plötzlich 15 Sekunden für ein Ergebnis, das 4.1-mini in einer oder zwei Sekunden produziert hat - ohne erkennbare Qualitätsverbesserung. Gleichzeitig geht der Tokenverbrauch exorbitant nach oben, wobei man fairerweise erwähnen darf, dass die Tokenpreise auch günstiger als bei der 4.1er-Serie sind.

💡 Eine wichtige Lehre: manche Automation muss man (noch) nicht umstellen, nur weil es GPT-5 gibt. Erstmal in der direkten Interaktion mit GPT-5 lernen, wie das neue Modell tickt, bevor man es in der unbeaufsichtigten Automation einsetzt.

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