KI- und API-Rechnungen geraten außer Kontrolle, weil die Preise verwirrend sind – Token, Kontextfenster, Gebühren pro Anfrage, ausgehender Datenverkehr. In diesen Anleitungen wird in einfachen Worten erklärt, wie es tatsächlich funktioniert, und jede enthält einen Link zu einem kostenlosen Taschenrechner, damit Sie Ihre eigenen Zahlen eingeben können.
Führer
So funktioniert die LLM-API-Preisgestaltung
Token, Eingabe vs. Ausgabe, Kontextfenster – warum die gleiche Aufgabe bei einem Modell 50-mal mehr kosten kann als bei einem anderen.
So senken Sie Ihre LLM-API-Rechnung
Die sieben Hebel, die tatsächlich die Kosten senken: Caching, Routing, Batching, RAG, günstigere Modelle und mehr.
Token vs. Anfragen erklärt
Was ein Token wirklich ist, wie er sich von einer API-Anfrage unterscheidet und wie man beides vor dem Erstellen abschätzt.
So wählen Sie einen LLM aus
Passen Sie die Modellstufe an die Aufgabe an – der 10- bis 50-fache Kostenunterschied zwischen Flaggschiff und Nano.
Leitfaden →Prompt-Caching erklärt
Speichern Sie ein wiederholtes Präfix und zahlen Sie etwa 10 % dafür – was oft die Hälfte einer Chatbot-Rechnung ausmacht.
Leitfaden →RAG vs. Feinabstimmung
Kosten, Kompromisse und wann jeder gewinnt – mit einem funktionierenden Vergleich.
Leitfaden →API-Ratenbegrenzungen
RPM, TPM und Durchsatz – wie viele Benutzer können Ihre Limits bedienen?
Leitfaden →API-Kosten-Glossar
40 KI- und API-Kostenbegriffe in einfachem Englisch – Token, Caching, TPM und mehr.
Referenz →Beliebte Taschenrechner
LLM-Token-Kosten
Genaue Kosten für eine Aufforderung + Fertigstellung für jedes Modell.
Sofortige Caching-Einsparungen
Wie viel Caching Ihre Systemaufforderung einspart.
Einsparungen beim Modellrouting
Leiten Sie einfache Anrufe an günstige Modelle weiter, schwierige Anrufe an starke.
Self-Host vs. API
Wenn Sie Ihre eigene GPU betreiben, ist die Zahlung pro Token besser.
Nur als pädagogische Referenz – Preise sind Schätzungen; Überprüfen Sie die aktuellen Tarife auf der Preisseite jedes Anbieters.