Fügen Sie die Anzahl Ihrer Eingabe- und Ausgabe-Token ein und sehen Sie genau, was ein Anruf bei jedem wichtigen Modell kostet – das günstigste zuerst. Der schnellste Weg, GPT, Claude, Gemini und DeepSeek preislich zu vergleichen.
Anbieter bewerten Input- und Output-Token separat – und der Output kostet normalerweise drei- bis fünfmal mehr als der Input. Daher kann eine kurze Aufforderung mit einer langen Antwort mehr kosten als eine lange Aufforderung mit einer kurzen Antwort. Geben Sie Ihre beiden Zahlen ein und sehen Sie sich die tatsächlichen Kosten pro Anruf für alle Modelle an.
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günstigster / Anruf
—günstigstes Modell
—insgesamt für Anrufe
—Token / Anruf
Kosten pro Anruf nach Modell
Ihr Token zählt, jedes Modell wird zuerst am günstigsten bewertet. Die Preise gelten pro 1 Mio. Token.
Modell
In $/1 Mio
Out $/1 Mio
Kosten/Anruf
⚠️ Schätzung anhand von Referenzpreisen (Juli 2026) und Listenpreisen. Die tatsächlichen Preise ändern sich und variieren je nach Stufe, Region, Kontextlänge und Caching-/Stapelrabatten. Für wiederholten Kontext siehe Prompt-Caching; Informationen zu asynchronen Massenaufträgen finden Sie unter Batch-Preise. · Veralteten Preis melden →
So funktionieren die Token-Kosten
Die Formel ist einfach: Kosten = (Input-Tokens ÷ 1.000.000 × Input-Preis) + (Output-Tokens ÷ 1.000.000 × Output-Preis). Die beiden Preise unterscheiden sich absichtlich – das Generieren von Text (Ausgabe) ist teurer als das Lesen (Eingabe), typischerweise um das Drei- bis Fünffache. Deshalb ist in der Regel der größte Hebel auf Ihrer Rechnung Begrenzung der Ausgabelänge, ohne die Eingabeaufforderung zu kürzen. Als grobe Orientierung: 1.000 Token ≈ 750 englische Wörter, aber Code und andere Sprachen tokenisieren unterschiedlich, also messen Sie mit dem Tokenizer des Anbieters, um genaue Zahlen zu erhalten.
Der LLM-Token-Kostenrechner schätzt die Kosten eines einzelnen Sprachmodell-API-Aufrufs basierend auf der Anzahl Eingabe-Tokens Sie senden und die Ausgabetoken Das Modell kehrt zurück. Da die Preise für Eingabe- und Ausgabe-Tokens bei den Anbietern unterschiedlich pro Million liegen, bestimmen beide Zahlen die Gesamtsumme, und Ausgabe-Tokens sind in der Regel die teureren von beiden. Sie können auch eine eingeben Anrufanzahl um die Kosten auf viele identische Anfragen zu projizieren. Das Tool wendet die veröffentlichten Raten jedes Modells an und ordnet dann die Ergebnisse zuerst das günstigste über Anbieter wie GPT, Claude, Gemini und DeepSeek hinweg, sodass Sie die gleiche Arbeitslast nebeneinander vergleichen können.
Der wichtigste Kompromiss, den es zu beachten gilt, besteht darin, dass der niedrigste Preis pro Token nicht immer die niedrigsten tatsächlichen Kosten sind. Ein Modell, das längere und ausführlichere Antworten erzeugt, kann mehr Ausgabetoken verbrennen und am Ende teurer sein als ein nominell teureres Modell. Schätzen Sie mit Token-Zählungen, die Ihre widerspiegeln tatsächlich Eingabeaufforderungen und typische Antwortlänge, da ein kurzer Test selten das Produktionsvolumen vorhersagt. Überprüfen Sie die Rangfolge erneut, wenn sich Ihre Eingabeaufforderungsgröße, die erwartete Ausgabe oder die Anrufhäufigkeit ändern, da sich die günstigste Option ändern kann, wenn sich eine dieser Eingaben ändert.
Häufig gestellte Fragen
Wie werden die LLM-Token-Kosten berechnet?
Kosten = (Input-Tokens / 1.000.000 × Input-Preis) + (Output-Tokens / 1.000.000 × Output-Preis). Anbieter berechnen Input und Output separat, und der Output ist in der Regel drei- bis fünfmal teurer als der Input, sodass lange Antworten mehr kosten als lange Eingabeaufforderungen.
Wie viele Token hat ein Wort?
Für Englisch entspricht ungefähr 1 Token etwa 0,75 Wörtern, also entsprechen 1.000 Token etwa 750 Wörtern. Code, Zahlen und andere Sprachen tokenisieren unterschiedlich. Messen Sie daher immer mit dem Tokenizer des Anbieters, um genaue Zählungen zu erhalten.