Was ist GPT-Rosalind?
GPT-Rosalind ist OpenAIs Modellreihe für die Forschung in den Lebenswissenschaften, die erste, die für ein einzelnes Fachgebiet gebaut wurde. Sie startete am 16. April 2026 als Forschungsvorschau für geprüfte US-Unternehmen wie Amgen, Moderna und Thermo Fisher Scientific, wurde im Juni auf Basis von GPT-5.5 mit besserem Coding und besserer Werkzeugnutzung neu aufgebaut und ist seit dem 8. September über OpenAIs Programm für vertrauenswürdigen Zugang für zugelassene interne Forschung allgemein verfügbar. Novo Nordisk gehört zu den späteren Partnern.
Sie ist auf Biochemie, Genomik, Protein-Engineering, Wirkstoffforschung, quantitative Biologie und Fehlersuche im Labor abgestimmt und läuft in ChatGPT, Codex und der API. Der Zugang erfordert eine Zulassung: Organisationen müssen legitime Forschung mit öffentlichem Nutzen betreiben, Governance und Sicherheitsaufsicht haben und Sicherheit auf Enterprise-Niveau einsetzen. Seit dem 15. Oktober können Universitätslabore in den USA für ein Jahr bis zu 30 kostenlose Business-Plätze beantragen, weiterhin vorbehaltlich der Zulassung für vertrauenswürdigen Zugang.
Das API-Modell gpt-rosalind-research kostet 5 $ pro Million Input-Tokens und 25 $ pro Million Output-Tokens, gecachter Input 0,50 $; die Abrechnung begann am 5. Oktober.
Was kostet GPT-Rosalind?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| gpt-rosalind-research | $5 in / $25 out per 1M tokens | Gecachter Input 0,50 $; keine Gebühren für Cache-Schreibzugriffe |
| Rosalind Academic Plan | Free | Bis zu 30 Business-Plätze für 12 Monate, Universitätslabore in den USA, Zulassung erforderlich |
OpenAI API (zugelassene Organisationen): gpt-rosalind-research 5 $ Input / 25 $ Output pro 1 Mio. Tokens, gecachter Input 0,50 $; Abrechnung ab 5. Oktober 2026. Akademische Labore in den USA: bis zu 30 kostenlose Business-Plätze für 12 Monate, vorbehaltlich der Zulassung.
Lohnt sich GPT-Rosalind?
Das Argument für GPT-Rosalind stützt sich auf OpenAIs eigenen Benchmark. Bei LifeSciBench, 750 Forschungsaufgaben, die nach von Fachleuten verfassten Bewertungsschemata benotet werden, erreichte es 0,576 und bestand 36,1 % der Aufgaben, vor GPT-5.5 (0,519, 25,7 %) und Gemini 3.1 Pro (0,515, 23,6 %). Anthropics Modelle waren nicht dabei. In OpenAIs Test zur Fehlersuche im Labor erreichte es 63,2 % gegenüber 55,8 % für GPT-5.5 und brauchte dafür etwas weniger Tokens.
Der Spitzenwert zeigt auch die Grenzen. Selbst das beste Modell scheiterte an fast zwei Dritteln der Aufgaben, und seine Erfolgsquote fiel von 45,1 % bei reinen Textaufgaben auf 28,1 %, wenn es mit angehängten Dateien arbeiten musste, und genau dort liegen echte Labordaten. Mit Dyno Therapeutics lag sein bester von zehn Versuchen zur Proteinvorhersage über dem 95. Perzentil menschlicher Fachleute.
Jede Zahl stammt aus Benchmarks, die OpenAI entworfen und durchgeführt hat, auch wenn das Unternehmen angekündigt hat, Teile davon auf unabhängige Ranglisten zu verlagern. Betrachte es als starken Forschungsassistenten, dessen Ergebnisse eine Wissenschaftlerin oder ein Wissenschaftler prüfen muss, nicht als eigenständigen Entdecker.
Der Zugang ist die andere Einschränkung. Es ist für Pharmaunternehmen, Biotech-Firmen und seit Oktober für Universitätslabore in den USA gebaut, die OpenAIs Prüfung bestehen; Kritiker meinen, das begünstige große etablierte Akteure. Mit 5 $ Input und 25 $ Output pro Million Tokens kostet es weniger als GPT-6 Astra, für ein zugelassenes Team ist der Preis also nicht die Hürde.
Wo es sich lohnt
Das Discovery-Team eines Biotech-Unternehmens
Experimente planen und Genomikdaten auswerten
Nutze GPT-Rosalind in Codex oder der API, um Analysecode und Protokolle zu entwerfen, und lass die Ergebnisse dann von Wissenschaftlern prüfen; in OpenAIs GeneBench erreichte es 21,6 % gegenüber 20,4 % für GPT-5.5. Eine Analyse mit 100K Tokens und einem Bericht mit 10K Tokens kostet etwa 0,75 $.
Ein biologisches Universitätslabor in den USA
Hilfe von einem Spitzenmodell ohne großes Budget bekommen
Beantrage den Rosalind Academic Plan für bis zu 30 kostenlose Business-Plätze für 12 Monate, vorbehaltlich der Zulassung für vertrauenswürdigen Zugang.
Ein Nasslabor mit immer wieder fehlschlagenden Experimenten
Fehler in Protokollen finden
OpenAI meldet 63,2 % in seinem LabWorkBench gegenüber 55,8 % für GPT-5.5. Gib ihm Protokoll und Beobachtungen als Text, wo es am besten abschneidet, statt roher Gerätedateien.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Als Organisation vertrauenswürdigen Zugang beantragen; zugelassene Teams nutzen es in ChatGPT, Codex oder der API als gpt-rosalind-research. Organisationen ohne Enterprise-Konto können einen von OpenAI verwalteten Workspace nutzen.
- Integrationen
- ChatGPT, Codex und OpenAI API für zugelassene Organisationen.
- Daten und Datenschutz
- OpenAI trainiert nicht mit API-Daten, außer du stimmst zu. Der Zugang erfordert Governance, Sicherheitsaufsicht und Sicherheitskontrollen auf Enterprise-Niveau; die Nutzung ist auf zugelassene interne Forschung beschränkt.
- Kosten im großen Maßstab
- 5 $/25 $ pro Million Tokens, gecachter Input 0,50 $. 1.000 Analysen mit 100K Input- und 10K Output-Tokens kosten ohne Cache etwa 750 $; Endpunkte mit Datenresidenz kosten 10 % mehr.
- Grenzen
- Nur für zugelassene Organisationen. Schwächer bei Aufgaben mit angehängten Dateien (Erfolgsquote von 28,1 % bei LifeSciBench). Noch nicht unabhängig getestet.
Was gut ist
- Liegt in OpenAIs LifeSciBench mit 750 Aufgaben vor GPT-5.5 und Gemini 3.1 Pro
- Laut OpenAI bessere Fehlersuche im Labor als GPT-5.5 mit weniger Tokens
- 5 $/25 $ pro Million Tokens, weniger als GPT-6 Astra
- Kostenlose Plätze für zugelassene akademische Labore in den USA
Was nicht
- Nur für Organisationen, die über vertrauenswürdigen Zugang zugelassen sind
- Alle Benchmark-Zahlen stammen von OpenAI selbst
- Die Erfolgsquote fällt bei Aufgaben mit angehängten Dateien auf 28,1 %
- Der akademische Plan ist auf US-Universitäten beschränkt
Am besten für
Zugelassene Forschungsteams aus Pharma, Biotech und Wissenschaft, die einen KI-Forschungsassistenten für Biologie und Chemie wollen.
Alternativen zu GPT-Rosalind
GPT-Rosalind: häufige Fragen
- Lohnt sich GPT-Rosalind?
- In OpenAIs eigenen Tests für Lebenswissenschaften messbar besser als die allgemeinen Modelle von OpenAI, doch jede Zahl stammt von OpenAI, und der Zugang ist auf geprüfte Organisationen beschränkt. Wir bewerten es mit 4.0 von 5.
- Was kostet GPT-Rosalind?
- OpenAI API (zugelassene Organisationen): gpt-rosalind-research 5 $ Input / 25 $ Output pro 1 Mio. Tokens, gecachter Input 0,50 $; Abrechnung ab 5. Oktober 2026. Akademische Labore in den USA: bis zu 30 kostenlose Business-Plätze für 12 Monate, vorbehaltlich der Zulassung.
- Welche Nachteile hat GPT-Rosalind?
- Nur für Organisationen, die über vertrauenswürdigen Zugang zugelassen sind; Alle Benchmark-Zahlen stammen von OpenAI selbst; Die Erfolgsquote fällt bei Aufgaben mit angehängten Dateien auf 28,1 %; Der akademische Plan ist auf US-Universitäten beschränkt.
- Für wen eignet sich GPT-Rosalind?
- Zugelassene Forschungsteams aus Pharma, Biotech und Wissenschaft, die einen KI-Forschungsassistenten für Biologie und Chemie wollen.
- Was kostet GPT-Rosalind für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- 5 $/25 $ pro Million Tokens, gecachter Input 0,50 $. 1.000 Analysen mit 100K Input- und 10K Output-Tokens kosten ohne Cache etwa 750 $; Endpunkte mit Datenresidenz kosten 10 % mehr.
- Ist GPT-Rosalind sicher für Firmendaten?
- OpenAI trainiert nicht mit API-Daten, außer du stimmst zu. Der Zugang erfordert Governance, Sicherheitsaufsicht und Sicherheitskontrollen auf Enterprise-Niveau; die Nutzung ist auf zugelassene interne Forschung beschränkt.
- Was sind die besten Alternativen zu GPT-Rosalind?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 und Gemini 4 Argon.
Antworten geprüft am 25. Okt. 2026.