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Nutzungsparameter

Schätze die monatlichen Kosten für die Nutzung von LLMs anhand der Anfragen pro Monat und der durchschnittlichen Eingabe- und Ausgabe-Tokens pro Anfrage. Nützlich, um die Nutzung von KI-APIs zu budgetieren.

Filter und Suche

Filtere die Tabelle nach Anbieter und nach Typ des Modells (Reasoning, Flagship, ausgewogen, günstig) oder suche ein Modell nach Namen. Aktiviere Veraltete einschließen, um auch eingestellte Modelle anzuzeigen.

Sortieren und vergleichen

Klicke auf die Spaltenüberschriften, um nach Eingabepreis, Ausgabepreis, Kontext oder monatlichen Gesamtkosten zu sortieren und Modelle auf einen Blick zu vergleichen.

Preise und Daten

Die Preise sind Richtwerte und werden regelmäßig aktualisiert; das Datum der letzten Aktualisierung erscheint unter der Tabelle. Die Eingabe-Tokens umfassen den gesamten Gesprächsverlauf, der bei jeder Anfrage mitgesendet wird, daher steigen die tatsächlichen Kosten bei langen Gesprächen.

LLM-KostenMonatliche Ausgaben simulieren
LLM-KostenSimulator für monatliche Ausgaben pro KI-Modell

Die Eingabe wird parallel verarbeitet —Phase prefill—, ihre Kosten sind also vor allem Rechenkosten. Die Ausgabe wird ein Token nach dem anderen erzeugt —Phase decode—, begrenzt durch die Speichermenge, die für jedes bewegt werden muss: deshalb skaliert es schlechter, und deshalb ist die Ausgabe im Listenpreis immer teurer. Daraus ergeben sich die drei Regler unten: ein Cache-Treffer nutzt ein bereits erledigtes Prefill wieder (deshalb kostet es ~10 %), und Reasoning-Tokens sind reines Decode — sie werden als Ausgabe abgerechnet, weil sie technisch genau das sind.