Blackout für Behörden, Latenz für alle: OpenAI stolpert durch den Mai

27. Mai: Zähes ChatGPT und API-Frust

Parallel zu den FedRAMP-Problemen litt der reguläre Dienst unter erhöhter Latenz. Sowohl der Chatbot als auch die Programmierschnittstelle (API) antworteten merklich langsamer und produzierten häufiger Fehlermeldungen . OpenAI bestätigte die Störung am 27. Mai um 16:47 Uhr MESZ und erklärte das Problem in den frühen Morgenstunden des 28. Mai für behoben .

Das Technik-Blog 9to5Mac beobachtete, wie die Latenz für ChatGPT gegen 17:15 Uhr MESZ (8:15 Uhr PT) wieder abnahm, aber die API-Verlangsamung noch andauerte. Erst gegen 19:31 Uhr MESZ gab es auch für die API Entwarnung . Android Authority dokumentierte die Behebung um 22:28 Uhr MESZ . Eine detaillierte Ursache nannte OpenAI nicht.

Mai-Serienfehler: GPT‑5.5 als Musterpatient

Blickt man über die Monatsmitte hinaus, zeigt sich eine Reihe kleinerer Vorfälle, die sich auffällig um die neuen Modellfamilien GPT‑5.5 und GPT‑5.4 ranken. Das im April 2026 für zahlende Kunden und die API gestartete GPT‑5.5 sollte eigentlich Smarteres Denken („Thinking“) und bessere Code-Unterstützung bringen . Stattdessen machte es immer wieder durch erhöhte Fehlerraten und schlechtere Leistung auf sich aufmerksam:

Was die Pannenserie über das KI-Rennen verrät

Keiner dieser Vorfälle war ein Komplettausfall. Für Unternehmen, die Produktionsumgebungen auf die neuesten OpenAI-Modelle stützen, war der Mai jedoch ein Warnschuss. Die 32-stündige Leistungsdegradation bei GPT‑5.5 Mitte des Monats und die 18-stündigen Probleme mit Codex-Ratenlimits fallen besonders ins Gewicht. Hier geht es nicht um kurze Aussetzer, sondern um Stunden, in denen Anwendungen unzuverlässig liefen.

Die Ursachen nennt OpenAI nicht öffentlich. Die Statistik zeigt aber: Über die letzten 90 Tage bis Ende Mai lag die Verfügbarkeit der APIs bei 99,98 Prozent, die des gesamten Systems bei 99,84 Prozent . Das sind gute Werte. Doch die Häufung rund um die neuesten Modellvarianten deutet darauf hin, dass die Einführung neuer KI-Generationen – mit all ihren Ressourcen- und Konfigurationsherausforderungen – die Infrastruktur von Zeit zu Zeit ins Schwitzen bringt. Nicht umsonst spricht die Branche bei solchen Phänomenen von Kinderkrankheiten. Wer auf die absolut neueste KI setzt, muss im Moment mit Schwankungen rechnen.