KI-Modell-Preise

Beim Input GLM-4.7-FlashX mit $0.070 pro 1 Mio. Tokens, beim Output GLM-4.7-FlashX mit $0.400 pro 1 Mio. Welches Modell für Sie am günstigsten ist, hängt vom Zuschnitt Ihres Verkehrs ab: Ein Prompt mit 10.000 Tokens und einer Antwort mit 1.000 Tokens kostet bei GLM-4.7-FlashX $0.00110 und bei GPT-5.6 Terra $0.032. Tragen Sie oben Ihre eigenen Mengen ein, dann sortiert sich die Tabelle danach.

Gewichten Sie Input und Output so, wie Sie das Modell tatsächlich nutzen. Anbieter verlangen für das, was das Modell schreibt, das Drei- bis Fünffache dessen, was Sie senden — GPT-5.6 Terra kostet $2.00 im Input und $12.00 im Output. Eine Zusammenfassung, die viel liest und wenig schreibt, ordnet die Modelle deshalb völlig anders als ein Codegenerator, der das Gegenteil tut. Tragen Sie oben beide Mengen ein, statt nur Input-Sätze zu vergleichen, und lesen Sie die Anmerkungen: Mehrere Anbieter bepreisen die gesamte Anfrage neu, sobald ein Prompt eine Input-Schwelle überschreitet.

Wenn aufeinanderfolgende Anfragen denselben Anfang teilen — einen System-Prompt, ein Dokument, einen langen Few-Shot-Block — können Anbieter diesen Teil aus dem Cache liefern und billiger abrechnen. Die Cache-Spalte zeigt genau diese Leserate bei einem Treffer, meist 10 bis 20 % des Standard-Input-Satzes: Claude Sonnet 5 liest gecachten Input zu $0.200 statt $2.00. Das Schreiben in den Cache ist nicht immer kostenlos, und ein Gedankenstrich bedeutet, dass der Anbieter überhaupt keinen Cache-Satz veröffentlicht.

Jeder Wert wurde am 22. August 2026 von der Preisseite des jeweiligen Anbieters gelesen, und jede Anbieterkarte verlinkt zurück auf diese Seite. Nichts wird live abgerufen, betrachten Sie die Tabelle also als Momentaufnahme: Anbieter ändern Sätze ohne Ankündigung, und wer mit Aktions- oder Nebenzeit-Preisen arbeitet (MiniMax, DeepSeek), ändert sie am häufigsten.

Weil der Anbieter diesen Wert nicht veröffentlicht — und Raten wäre schlechter, als das Feld leer zu lassen. Perplexity nennt für die Sonar-Modelle kein Kontextfenster, Z.ai für GLM-4.5-X keine variantenspezifische Kontextlänge, und die gehostete LLaMA-Zeile von Meta hat keinen Cache-Satz. Ein Gedankenstrich bedeutet immer „nicht veröffentlicht“, niemals „null“.

Für 11 der 56 Zeilen — die OpenAI-Modelle, weil OpenAI seinen Tokenizer veröffentlicht und der Rechner das echte BPE-Vokabular (o200k_base) in Ihrem Browser lädt. Alles andere ist mit „ca.“ markiert und wird über Zeichen pro Token genähert; bei deutscher und englischer Prosa liegt das etwa 10 bis 15 % daneben, bei Code, JSON und nicht-lateinischen Schriften mehr. Die Preise sind für jede Zeile Erstanbieter-Daten; nur die Token-Zahlen unterscheiden sich in ihrer Verlässlichkeit.

Nein — die Tabelle zeigt nur Token-Sätze, und einige Anbieter rechnen zusätzlich ab. Sonar verlangt je nach Kontextumfang 5 bis 12 US-Dollar pro 1.000 Anfragen für die Suche, Sonar Deep Research zusätzlich Gebühren für Zitat-Tokens, Reasoning-Tokens und einzelne Suchen, und gehostete Open-Weight-Modelle kosten, was der Hoster verlangt, nicht was der Modellhersteller nennt. Die Anmerkungen kennzeichnen jede Zeile, bei der der Token-Satz nicht die ganze Rechnung ist.

Nehmen Sie 200.000 Input-Tokens — ein ganzer Roman oder ein Vertrag von einigen hundert Seiten. Dieser eine Prompt kostet $0.400 bei GPT-5.6 Terra, $0.400 bei Claude Sonnet 5, $0.600 bei Kimi K3 und $0.020 bei Qwen3.5 Flash. Achten Sie bei dieser Größe auf die Stufen-Anmerkungen: Bei Grok 4.6 wird ein Prompt von 200K Tokens für die gesamte Anfrage doppelt berechnet.