Neu: der ChatGPT-Modell-Tracker

Sehen Sie auf einer öffentlichen Seite und über eine offene API, welches Modell in ChatGPT ohne Anmeldung antwortet, wann das Standardmodell wechselte und was die Antworten jedes Modells enthalten.

Was Sie erhalten

• Eine öffentliche Seite unter querying.ai/de/chatgpt-model in acht Sprachen: das aktuelle Standardmodell, der letzte Wechsel und das Startdatum der Beobachtung.
• Der tägliche Antwortanteil je Modell seit dem 4. September 2026, mit jedem Wechsel im Diagramm markiert.
• Für jedes Modell der Anteil seiner Antworten mit Entitätskarten, Shopping-Karten, eingebetteten Produkten und Karten.
• Dieselben Daten als JSON über GET /v1/chatgpt-model, offen für alle.

So funktioniert es

Jeden Tag sendet querying.ai einen eigenen festen Fragensatz an ChatGPT in abgemeldeten Sitzungen und erfasst das Modell hinter jeder Antwort und die enthaltenen Komponenten. Der Tracker aktualisiert sich stündlich, und seine Zahlen beschreiben das Standardmodell von ChatGPT ohne Anmeldung.

Ein Modell wird zum Standard, wenn es in 3 gültigen Stunden hintereinander die meisten Antworten schreibt, und diese Stunde wird als Wechsel erfasst. Raten erscheinen für Stunden mit mindestens 30 und für Tage mit mindestens 200 Antworten. Komponentenraten folgen den gestellten Fragen, deshalb vergleicht die Seite jedes Modell über seinen Zeitraum als Standard (Durchschnitt), ohne die ersten 24 Stunden nach einem Wechsel.

Am 9. Oktober 2026 um 07:00 UTC wechselte das Standardmodell von gpt-5-6 zu gpt-6. Der Anteil der Antworten mit Shopping-Karten sank von durchschnittlich 24,8 % unter gpt-5-6 auf 3,6 % unter gpt-6.

Einsatzbereiche

• Prüfen Sie, ob ChatGPT an dem Tag das Modell gewechselt hat, an dem sich die Nennungen oder Zitate Ihrer Marke bewegt haben.
• Markieren Sie Modellwechsel in Ihren Monitor-Diagrammen und Kundenberichten.
• Lesen Sie die API einmal täglich und benachrichtigen Sie Ihr Team, wenn sich current.model ändert.
• Verfolgen Sie, wie oft ChatGPT-Antworten Shopping-Karten und Karten enthalten, wenn Sie Produkt- und lokale Inhalte planen.

So legen Sie los

Rufen Sie die API ohne Schlüssel auf. Antworten werden 5 Minuten zwischengespeichert, und jede IP kann 240 Anfragen pro Minute senden. Darüber antwortet die API mit 429 und RATE_LIMITED.

curl https://api.querying.ai/v1/chatgpt-model

Antwort

{
  "success": true,
  "data": {
    "generatedAt": "…",
    "asOf": "…",
    "models": ["gpt-5-5", "gpt-5-6", "gpt-6"],
    "current": {
      "model": "gpt-6",
      "share": 99.8,
      "since": "2026-10-09T07:00:00.000Z"
    },
    "switches": [
      { "at": "2026-10-09T07:00:00.000Z", "from": "gpt-5-6", "to": "gpt-6" }
    ],
    "eras": [
      {
        "model": "gpt-5-6",
        "from": "2026-09-04T13:00:00.000Z",
        "to": "2026-10-09T07:00:00.000Z",
        "surfaces": {
          "entities": 63.7,
          "shopping": 24.8,
          "map": 1.7,
          "inlineProducts": 20.4,
          "citationPills": 91.2,
          "inlineSourcesPerAnswer": 2.93,
          "sourcesPerAnswer": 16.74,
          "searchesPerAnswer": 1.35
        }
      },
      {
        "model": "gpt-6",
        "from": "2026-10-09T07:00:00.000Z",
        "to": null,
        "surfaces": {
          "entities": 81.7,
          "shopping": 3.6,
          "map": 0.6,
          "inlineProducts": 3.8,
          "citationPills": 22.1,
          "inlineSourcesPerAnswer": 0.69,
          "sourcesPerAnswer": 18.41,
          "searchesPerAnswer": 1.19
        }
      }
    ],
    "daily": [
      "…",
      {
        "day": "2026-10-11",
        "shares": { "gpt-6": 99.8, "gpt-5-6": 0.2 },
        "surfaces": {
          "entities": 81.6,
          "shopping": 3.9,
          "map": 0.2,
          "inlineProducts": 4.3,
          "citationPills": 20.2,
          "inlineSourcesPerAnswer": 0.62,
          "sourcesPerAnswer": 18.48,
          "searchesPerAnswer": 1.19
        }
      }
    ]
  }
}

currentobject

Das aktuelle Standardmodell, sein Anteil an den Antworten der letzten 24 Stunden (share, in %) und seit wann es Standard ist (since).

switchesarray

Jeder Wechsel des Standardmodells, mit at, from und to.

erasarray

Ein Eintrag je Zeitraum, in dem ein Modell Standard war, mit from, to (null, solange es Standard ist) und surfaces.

dailyarray

Jeder Tag mit genügend Antworten, älteste zuerst: shares je Modell in % und surfaces.

surfacesobject

Der Anteil der Antworten mit Entitätskarten (entities), Shopping-Karten (shopping), eingebetteten Produkten (inlineProducts), Karten (map) und Zitaten im Text (citationPills), in %. inlineSourcesPerAnswer ist die durchschnittliche Zahl verschiedener im Text zitierter Quellen pro Antwort, sourcesPerAnswer die der Quellen im Panel und searchesPerAnswer die der Suchen, jeweils als Anzahl.

modelsarray

Alle beobachteten Modelle in der Reihenfolge ihres ersten Auftretens.

Preis

Seite und API sind für alle kostenlos, mit oder ohne querying.ai-Konto.