How much will switching LLM models change my bill?

It depends far more on the output rate than the input rate, because output tokens are typically three to five times pricier and most real workloads generate a lot of them. Two models with similar input prices can differ two- or three-fold once you account for output. This calculator takes your actual monthly input and output token volumes, prices them on both the model you're on and the one you're considering, and reports the exact dollar and percentage change — so you see the real bill, not the headline per-million figure.

Is a cheaper model always worth switching to?

Not automatically. A cheaper model only saves money if it does the job at the same quality; if it needs longer prompts, more retries, or more output to reach the same result, the effective cost can end up higher than the model you left. Price is one axis and capability is the other. Use the bill difference here as the size of the prize, then weigh it against any quality or reliability you'd give up. A large monthly saving justifies real testing; a marginal one rarely justifies the migration effort and risk.

Why compare on my own token mix instead of the sticker price?

Because sticker prices are quoted per million tokens split into input and output, and your bill is a weighted blend of the two that depends entirely on your workload. A summariser reads a lot and writes a little, so it's input-dominated; an agent or code generator writes a lot, so output dominates. The same two models can rank differently for those two workloads. Feeding in your real input and output volumes is the only way to know which model is actually cheaper for what you do.

Modellmigrationskostenrechner

Kostenrechner für die Modellmigration

✓ Zuletzt überprüft: 15.08.2026· Quelle: offizielle Preisseite des Anbieters· Automatisch überwacht – Änderung melden →

Denken Sie darüber nach, von einem Modell auf ein anderes umzusteigen? Wählen Sie das Modell aus, das Sie sind An, derjenige, der du bist beäugen, und Ihr monatliches Token-Volumen – das zeigt das genaue Rechnungsänderung, Die Prozentsatz gespeichert oder hinzugefügt, und die Jahresunterschied, der Preis richtet sich nach Ihrem tatsächlichen Input/Output-Mix statt nach dem Aufkleberpreis.

Die Rechnung ändert sich in der Höhe des Gewinns

Der Modellwechsel ist einer der größten Hebel bei einer KI-Rechnung, aber die Entscheidung wird normalerweise auf der Grundlage einer Schlagzeile getroffen – „dieses ist pro Million Token günstiger“ –, die den Kontakt mit einer echten Arbeitsbelastung nicht übersteht. Ihre Rechnung ist eine Mischung aus Input- und Output-Preisen, die danach gewichtet werden, wie Ihre App das Modell tatsächlich nutzt. Im Output steckt das Geld: Normalerweise beträgt er das Drei- bis Fünffache des Input-Preises, und Agenten, Chatbots und Codegeneratoren produzieren einen Großteil davon. Zwei Modelle, die bei der Eingabe ähnlich aussehen, können doppelt so weit voneinander entfernt sein, wenn die Ausgabe gezählt wird. Dieser Rechner bewertet beide Modelle anhand Ihres realen monatlichen Input- und Output-Volumens und zeigt die Differenz als Dollarzahl, Prozentsatz und Jahreszahl an – den tatsächlichen Einsatz, um den Sie spielen.

Der Anblick dieser Nummer verändert das Gespräch. Eine Migration, die 8 % pro Jahr einspart, rechtfertigt selten die Entwicklungszeit, die Regressionstests und das Risiko eines geringfügigen Qualitätsabfalls. Eine Lösung, die die Rechnung halbiert, ist eine ernsthafte Prüfung wert. Und der Pfeil zeigt in beide Richtungen: Der Wechsel zu einem leistungsfähigeren, teureren Modell lässt sich leichter rechtfertigen, wenn Sie sehen, dass es bei Ihrer Lautstärke nur einen überschaubaren Mehrwert bringt. Bestimmen Sie damit zunächst den Preis und entscheiden Sie dann, ob es sich lohnt, ihm hinterherzujagen – und kombinieren Sie ihn mit dem günstigstes LLM-API-Tool um das gesamte Feld zu scannen und die Argumentations-Token-Rechner wenn das neue Modell denkt, bevor es antwortet.

Wie man es benutzt

1. Wählen Sie das Modell aus, das Sie gerade verwenden, und das Modell, das Sie in Betracht ziehen.
2. Geben Sie Ihre monatlichen Eingabe-Tokens (alles, was Sie senden) und Ausgabe-Tokens (alles, was das Modell schreibt) in Millionen ein.
3. Lesen Sie die Überschrift: Grün bedeutet, dass der Wechsel Geld spart, Gelb bedeutet, dass er mehr kostet.
4. Sehen Sie sich die Aufschlüsselungstabelle an, um festzustellen, ob der Input oder Output für den Unterschied verantwortlich ist.

Häufige Fehler

Allein im Vergleich zum Input-Preis. Bei den meisten Apps ist die Ausgabe teurer und bietet ein höheres Volumen – ein Modell mit billiger Eingabe und teurer Ausgabe kann die teure Wahl sein. Vorausgesetzt, dass die Anzahl der Token gleich ist. Wenn das neue Modell längere Eingabeaufforderungen benötigt oder mehr schreibt, um die gleiche Qualität zu erreichen, sind die tatsächlichen Kosten höher, als dieser direkte Austausch zeigt. Migrationskosten werden ignoriert. Erneute Tests, zeitnahe Abstimmung und Überwachung erfordern Zeit für die Entwicklung; Wägen Sie es gegen die jährliche Ersparnis ab. Rabatte vergessen. Schnelles Caching und Batch-Pricing können das Ranking verändern – modellieren Sie beide Seiten konsistent.

Nur Schätzung. Die Modellpreise ändern sich häufig. Überprüfen Sie vor der Migration die aktuellen Eingabe- und Ausgaberaten pro Million.

So funktioniert dieser Rechner

Der Modellmigrationskostenrechner schätzt, wie sich Ihre monatlichen API-Ausgaben ändern würden, wenn Sie von einem Sprachmodell zu einem anderen wechseln würden. Sie wählen das Modell aus, das Sie sind derzeit aktiv, das Model, das du bist wechseln zuund geben Sie Ihre monatliche Nutzungsaufteilung in Eingabe-Tokens und Ausgabe-Tokens (in Millionen) ein. Das Tool wendet die Ein- und Ausgaberaten pro Token jedes Anbieters auf Ihr Volumen an und zeigt dann die prognostizierten monatlichen Kosten für beide Modelle zusammen mit der Differenz nebeneinander an. Die Haupttreiber sind der Preisunterschied zwischen den beiden Modellen und Ihr Token-Mix: Da die meisten Anbieter mehr für die Ausgabe als für die Eingabe verlangen, kann ein Modell, das allein bei der Eingabe günstiger aussieht, immer noch mehr kosten, wenn Ihre ausgabeintensive Arbeitslast einbezogen wird.

Der wichtigste Kompromiss, den es zu beobachten gilt, ist dieser Der Preis pro Token ist nur die halbe Miete. Ein günstigeres Modell erfordert möglicherweise längere Eingabeaufforderungen, führt zu mehr Wiederholungsversuchen oder liefert Antworten von geringerer Qualität, die Sie dazu zwingen, sich wieder der teureren Option zuzuwenden. Daher stellen die hier angezeigten Roheinsparungen eher eine Obergrenze als eine Garantie dar. Bevor Sie sich verpflichten, verwenden Sie den Taschenrechner mit Ihrem real Input/Output-Verhältnis anstelle von runden Schätzungen, da eine falsche Aufteilung dazu führen kann, dass das Modell gewinnt. Am nützlichsten ist es als First-Pass-Filter: Führen Sie Ihre tatsächlichen monatlichen Volumina durch, bestätigen Sie, dass die prognostizierten Einsparungen groß genug sind, um von Bedeutung zu sein, und validieren Sie dann die Ausgabequalität anhand einer kleinen Stichprobe, bevor Sie Ihren gesamten Datenverkehr migrieren.

Häufig gestellte Fragen

Wie sehr ändert sich meine Rechnung durch den Wechsel des LLM-Modells?

Es hängt viel mehr von der Ausgaberate als von der Eingaberate ab, da Ausgabe-Token in der Regel drei- bis fünfmal teurer sind und die meisten realen Arbeitslasten viele davon erzeugen. Zwei Modelle mit ähnlichen Inputpreisen können sich um das Zwei- oder Dreifache unterscheiden, wenn man den Output berücksichtigt. Dieser Rechner ermittelt Ihre tatsächlichen monatlichen Input- und Output-Token-Volumina, bewertet sie sowohl nach dem Modell, das Sie verwenden, als auch nach dem Modell, das Sie in Betracht ziehen, und meldet die genaue Dollar- und prozentuale Änderung – Sie sehen also die tatsächliche Rechnung und nicht die Gesamtzahl pro Million.

Lohnt sich immer ein Umstieg auf ein günstigeres Modell?

Nicht automatisch. Ein günstigeres Modell spart nur dann Geld, wenn es die Arbeit in gleicher Qualität erledigt; Wenn längere Eingabeaufforderungen, mehr Wiederholungsversuche oder mehr Ausgabe erforderlich sind, um das gleiche Ergebnis zu erzielen, können die effektiven Kosten höher sein als bei dem Modell, das Sie verlassen haben. Der Preis ist eine Achse und die Leistungsfähigkeit die andere. Verwenden Sie hier die Rechnungsdifferenz als Höhe des Gewinns und wägen Sie diese dann gegen die Qualität oder Zuverlässigkeit ab, auf die Sie verzichten würden. Eine große monatliche Ersparnis rechtfertigt echte Tests; ein marginaler Wert rechtfertigt selten den Aufwand und das Risiko der Migration.

Warum sollte ich meinen eigenen Token-Mix anstelle des Aufkleberpreises vergleichen?

Denn die Aufkleberpreise werden pro Million Token angegeben, aufgeteilt in Ein- und Ausgabe, und Ihre Rechnung ist eine gewichtete Mischung aus beiden, die vollständig von Ihrer Arbeitsbelastung abhängt. Ein Zusammenfasser liest viel und schreibt ein wenig, daher ist er eingabedominiert; Ein Agent oder Codegenerator schreibt viel, daher dominiert die Ausgabe. Dieselben zwei Modelle können für diese beiden Arbeitslasten unterschiedlich eingestuft werden. Nur durch die Eingabe Ihrer realen Ein- und Ausgabemengen können Sie herausfinden, welches Modell für Ihre Leistung tatsächlich günstiger ist.

Woher der Unterschied kommt