Wo findet die Tiefenanalyse in ChatGPT statt? Ein professioneller Überblick

Im Zeitraum 2024–2025 wandelten sich ChatGPT und seine Schwestermodelle von rein dialogbasierten LLMs zu Anbietern von durchgängigen Lösungen. tiefe Forschung Funktionen: browsergestützte Suche, Synthese längerer Texte, multimodale Evidenzgewinnung und eng integrierte Sicherheitskontrollen. Im Folgenden erörtern wir, was vertiefende Forschung ist und wo wir sie erhalten können.

Was ist „Deep Research“ in ChatGPT?

„Deep Research“ ist eine in ChatGPT integrierte Funktion, die über einfache Frage-Antwort-Runden hinausgeht: Sie geben eine Recherchefrage (z. B. „Ermitteln Sie die neuesten Forschungsergebnisse zu XX, fassen Sie die wichtigsten Methoden zusammen und geben Sie reproduzierbare Zitate an“), und das System ruft selbstständig Webdokumente ab, liest und extrahiert relevante Belege, aggregiert widersprüchliche Standpunkte und erstellt einen strukturierten, referenzierten Bericht. Die Funktion vereint das Durchsuchen, den Dokumentenabruf und die Synthese in einem einzigen Arbeitsablauf, sodass der Nutzer eine nahezu menschliche Recherchehilfe erhält und nicht nur eine generierte Antwort.

Warum dieser Zeitpunkt? Daten, Berechnungen, Modelle und Produktnachfrage

Drei zusammenlaufende Trends machten Deep Research in den Jahren 2024–2025 praktikabel:

1. Verbesserte multimodale und Schlussfolgerungsmodelle. Neuere Basismodelle (o-Serie, GPT-4o und die spätere GPT-5-Familie) bieten ein stärkeres Denkvermögen und die Fähigkeit, mehrstufige Anweisungen zu befolgen. Dies ermöglicht eine tiefergehende Analyse der gewonnenen Informationen.
2. Tools für sicheres Surfen und Abrufen. Verbesserte Werkzeugschnittstellen (Sandboxes, interaktives Browsen, Retrieval-Module) und Architekturmuster wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglichen es Modellen, während einer Sitzung externe Quellen zu konsultieren. Das Ergebnis: umfassenderes, aktualisierbares Wissen ohne erneutes Training.
3. Produktnachfrage nach zeitsparender Automatisierung. Organisationen und Einzelpersonen wünschen sich automatisierte Rechercheassistenten, die strukturierte, zitierfähige Ergebnisse innerhalb von Minuten statt Stunden liefern – was Anbieter dazu veranlasst, Rechercheprozesse als Produktmerkmale anzubieten. Die Einführung eines speziellen „Deep Research“-Tools durch OpenAI und später von schlankeren Varianten spiegelt diese Marktnachfrage wider.

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Wo findet tiefgehende Forschung in Chatgpt statt?

ChatGPT Web-/App:

Deep Research ist ein integrierter ChatGPT-Dienst. Agent (Ein spezielles Werkzeug/ein spezieller Modus), das Webseiten, PDFs, Bilder und hochgeladene Dateien selbstständig durchsucht, liest und zu einem zitierten Forschungsbericht zusammenfasst. Es erscheint in der ChatGPT-Oberfläche als Tiefgründige Forschung Diese Option (oder über den „Agentenmodus“ / die Agentenauswahl) ist in gestaffelter Form verfügbar (eine kostenpflichtige Vollversion sowie eine günstigere „Lightweight“-Variante für mehr Nutzer). Es handelt sich um eine integrierte Funktion. Option im ChatGPT-Composer - wählen „Intensive Recherche“ Wählen Sie im Dropdown-Menü „Composer/Tools“ (oder in neueren UI-Updates im „Agentenmodus“) Ihre Suchanfrage aus.

Die Tarife Plus/Team/Enterprise/Edu erlauben 25 Aufgaben pro Monat; Pro-Nutzer können 250 Aufgaben pro Monat ausführen; Kostenlose Nutzer können 5 Aufgaben pro Monat ausführen und aktivieren nach Erreichen des Kontingents den Lightweight-Backup-Modus.

Schnelle Schritte:

1. Öffne ChatGPT (chatgpt.com / chat.openai.com) und melde dich an.
2. Eröffne einen neuen Chat und sieh dir das Nachrichtenfeld (dort, wo du tippst) an. Klicke auf das Dropdown-Menü „Modus/Tools“. Du solltest Folgendes sehen: „Intensive Recherche“ (oder wählen Sie Agentenmodus um auf die aktualisierten visuellen/Agentenfunktionen zuzugreifen).
3. Geben Sie Ihre Suchanfrage ein und fügen Sie optional Dateien (PDFs, Tabellenkalkulationen, Bilder) hinzu. Deep Research führt die Analyse durch (in der Regel 5–30 Minuten) und liefert einen zitierten Bericht.

Falls Sie das „+“-Zeichen nicht sehen, müssen Sie vor der Eingabeaufforderung im Eingabefeld „/“ (löschen Sie „“) eingeben, dann wird Ihnen die detaillierte Analyse angezeigt.

API-Zugriff

OpenAI die Wir stellen eine Deep Research API bereit. Alternativ können Sie wählen CometAPI , das die Deep Research API von ChatGPT nutzt. Dies ist eine Drittanbieter-Plattform für aggregierte APIs, die API-Preise zu niedrigeren Kosten als die offizielle Plattform anbietet. Rücklaufrate Endpunkt für den Aufruf von Deep Research.

Es gibt ab 2025 zwei auf Tiefenforschung spezialisierte Modelle:

• O3-Deep-Research-API: o3-deep-research — das leistungsfähigere, qualitativ hochwertigere Forschungsmodell.
• O4-Mini-Deep-Research API: o4-mini-deep-research — eine leichtere, kostengünstigere Version für schnellere oder häufigere Abfragen.

OpenAI berechnet Gebühren für Deep Research basierend auf Token-Verwendung (Ein- und Ausgabetoken) sowie die Nutzung von Tools (z. B. Websuche), ähnlich wie bei anderen Modellen. CometAPI bietet Preise an, die 20 % des offiziellen Preises betragen. Hier die Details:

Meine Empfehlung

Nutzen Sie ChatGPT Deep Research: wenn Sie ein unpersönlicher ForschungsassistentSie geben eine Suchanfrage ein, der Agent durchsucht das Internet, fasst die Ergebnisse zusammen und erstellt einen Bericht mit Zitaten. Dies ist ideal für spontane Recherchen, Ideenfindung oder die Erkundung von geschäftlichen/akademischen Fragestellungen.

Nutzen Sie die API ob:

• Sie haben ein Entwickler-Workflow (z. B. Erstellung täglicher Forschungszusammenfassungen, Integration mit internen Tools, Automatisierung von Forschungsprozessen).
• Sie sind mit der Orchestrierung von Tools vertraut: Klärungsfragen stellen, Crawling durchführen, Daten in Chunking-Aufteilungen vornehmen und Ergebnisse nachbearbeiten.
• Sie benötigen mehr Kontrolle: Sie können Eingabeaufforderungen anpassen, Klarstellungen bearbeiten, Tools verknüpfen und die Lösung in Ihre eigenen Systeme integrieren.

Wie funktioniert die Tiefenforschung in ChatGPT genau unter der Haube?

Technische Kernkomponenten (Pipeline-Ansicht)

Ein typischer Deep-Research-Lauf verknüpft mehrere Subsysteme:

1. Anfrageverständnis und -zerlegungDas System zerlegt die Benutzereingabe zunächst in Teilaufgaben (z. B. Umfang definieren, Primärquellen finden, Zahlen extrahieren, Meinungsverschiedenheiten zusammenfassen). Diese explizite Zerlegung verbessert die Nachvollziehbarkeit langer, komplexer Aufgaben.

2. Abruf und DurchsuchenDer Assistent nutzt eine Kombination aus zwischengespeicherten Indizes, Web-Such-APIs und einem internen Browsing-Agenten, um Seiten, PDFs, Datensätze und Code-Snippets abzurufen. Die Suche beschränkt sich nicht auf die reine Weiterleitung der Top-k-Ergebnisse; sie umfasst in der Regel auch eine Neubewertung hinsichtlich Autorität und Relevanz sowie die Extraktion von Code-Snippets zur Untermauerung von Beweisen. Wissenschaftliche Analysen von RAG zeigen, dass dieses hybride Such- und Generierungsmuster mittlerweile Standard für fundierte Ergebnisse ist.

3. Dokumentenaufnahme und kontextbezogenes SchlussfolgernDokumente werden in Segmente unterteilt, in Vektoreinbettungen umgewandelt und zusammen mit einer Gedankenkette oder einem Denkanstoß in das Schlussfolgerungsmodell eingespeist. Moderne Forschungsmethoden nutzen längere Kontextfenster (und manchmal selektive Feinabstimmung oder kontextbezogene Beispiele), um die Kohärenz bei der Synthese mehrerer Quellen zu gewährleisten.

4. Zusammenführung und Zitierung von BeweismittelnDas Modell identifiziert Behauptungen, die Belege benötigen, fügt Quellenangaben (URLs, Zitate oder bibliografische Metadaten) hinzu und hebt Unklarheiten hervor. Die Produkte können ein Literaturverzeichnis und Inline-Zitate oder einen exportierbaren Bericht bereitstellen.

5. Sicherheits-, Filter- und Mensch-Maschine-KontrollenVor der Auslieferung der endgültigen Ergebnisse führen die Deep Research-Module Sicherheitsrichtlinien durch (Filtern von Halluzinationen, Kennzeichnen kontroverser Behauptungen, Hinzufügen von Inhaltswarnungen) und leiten mitunter risikoreiche Aufgaben an menschliche Prüfer weiter oder verlangen eine Bestätigung durch den Benutzer.

Welche Algorithmen und Ansätze sind aktuell am wichtigsten?

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) Die RAG-Methode ist nach wie vor zentral für die Untermauerung von Modellergebnissen mit externen Belegen. Systematische Reviews zeigen, dass die RAG-Methode weiterhin ein dominanter Ansatz zur faktischen Untermauerung ist, obwohl die Debatten über Kosten und Robustheit andauern.
• Überlegte / Gedankenkettenausrichtung — explizite interne Schlussfolgerungsschritte, die sowohl zur Verbesserung der Genauigkeit als auch zur Ermöglichung des Bezugs von Sicherheitsvorgaben durch die Modelle bei der Beantwortung verwendet werden.
• Graphstrukturierte Suche (GraphRAG und Varianten) — Integration von Beziehungswissen und mehrstufigen Verbindungen, um relevantere, kontextbezogene Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ist ein aktives Forschungsgebiet in den Jahren 2024–2025.
• Agenten-Frameworks Kleine Steuerungsagenten, die die Schritte des Durchsuchens, Extrahierens, Verifizierens und Zusammenfassens orchestrieren, sind in produktiven Deep-Research-Workflows mittlerweile üblich. Diese Steuerungen reduzieren die Anfälligkeit des gesamten Prozesses.

Einschränkungen und Sicherheits-/ethische Bedenken

Wie vertrauenswürdig sind die Ergebnisse (Halluzinationen und Fehlzuordnungen)?

Obwohl Deep Research die Zitationsraten im Vergleich zu einfachen Suchanfragen verbessert, können die Modelle dennoch Fakten falsch interpretieren und Behauptungen falsch zuordnen, insbesondere bei schwachen Anfragen oder wenn seriöse Quellen kostenpflichtig sind. Die Produktankündigungen und Berichte weisen auf diese Einschränkungen hin; leichtere, kostengünstigere Modellvarianten erhöhen zudem das Risiko kürzerer, weniger fundierter Antworten, wenn sie unvorsichtig eingesetzt werden.

Welche Risiken für die psychische Gesundheit und die Gesellschaft sind mit einer breiten Verfügbarkeit verbunden?

OpenAI und unabhängige Recherchen decken erhebliche Risiken für die Gesellschaft auf. Öffentliche Berichte zeigen, dass zahlreiche wöchentliche Interaktionen mit ChatGPT Anzeichen von Suizidgedanken oder Psychosen beinhalten; diese Zahlen haben zu genauerer Prüfung, Rechtsstreitigkeiten und behördlichen Maßnahmen geführt. Diese Vorfälle unterstreichen, dass Deep Research – insbesondere bei der Nutzung zu Beratungs- oder Therapiezwecken – mit Sicherheitsvorkehrungen, Verweisen auf menschliche Experten und klaren Haftungsausschlüssen einhergehen muss.

Wie sieht es mit Voreingenommenheit, Missbrauch und gegnerischer Manipulation aus?

Deep Research könnte von Angreifern manipuliert werden, die Webinhalte für irreführende Signale optimieren (SEO, Fake-Accounts), oder von Gruppen, die gezielt Fehlinformationen verbreiten, um die Synthese zu beeinflussen. Forschung zu angriffsresistentem Retrieval, Provenienzverifizierung und provenienzbewusstem Modelltraining ist daher unerlässlich.

Datenschutz- und Urheberrechtsbedenken

Das Auslesen, Indizieren und Zusammenfassen von kostenpflichtigen oder urheberrechtlich geschützten Forschungsergebnissen wirft rechtliche und ethische Fragen auf. Produktteams untersuchen lizenzierte Korpora, Nutzungsrechte und Wasserzeichen, um diesen Bedenken zu begegnen; die Forschung zu den Grenzen der zulässigen Nutzung für automatisierte Zusammenfassungen ist noch im Gange.

Fazit

Die intensive Forschung im Bereich ChatGPT beschränkt sich nicht auf ein einzelnes Labor oder eine einzelne Technik; sie ist vielmehr ein vielschichtiger Prozess, der Retrieval und Grounding, Alignment durch logisches Denken, multimodale und Echtzeit-Interaktion, effizientes Modell-Engineering sowie die Systeme und Infrastruktur umfasst, die diese Experimente in großem Umfang ermöglichen. Jüngste Produkteinführungen (die „Deep Research“-Funktion und die verbesserte GPT-Serie), Unternehmensforschung zum deliberativen Alignment, aktive akademische Arbeit an RAG- und agentenbasierten Modellen sowie massive Infrastrukturinvestitionen verdeutlichen gemeinsam, worauf sich das Feld aktuell konzentriert.

Aktuell können tiefgehende Recherchen über ChatGPT und API durchgeführt werden, wobei jede Methode ihre eigenen Vor- und Nachteile hat.

Entwickler können zugreifen O4-Mini-Deep-Research API kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. O3-Deep-Research-API über CometAPI, die neuste Modellversion wird immer mit der offiziellen Website aktualisiert. Erkunden Sie zunächst die Fähigkeiten des Modells in der Spielplatz und konsultieren Sie die API-Leitfaden Für detaillierte Anweisungen. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bieten einen Preis weit unter dem offiziellen Preis an, um Ihnen bei der Integration zu helfen.

Bereit loszulegen? → Melden Sie sich noch heute für CometAPI an !

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