LLM-Kostenrechner.
Was kostet Ihr Modell im Monat?
Tragen Sie ein, wie viele Anfragen Ihre Anwendung am Tag stellt und wie lang Eingabe und Antwort sind. Der Rechner vergleicht die Listenpreise der großen API-Anbieter und rechnet Cache und Batch ein. Alles läuft in Ihrem Browser, wir speichern nichts.
Preise Stand: 03.11.2026, Quellen unten auf der Seite.
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| Modell | USD / Monat | EUR / Monat | Cent je Anfrage |
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Listenpreise ohne Umsatzsteuer. Der Rechner ersetzt keinen Testlauf: Ein günstiges Modell, das öfter nachgebessert werden muss, kostet am Ende mehr.
So rechnet der Rechner
Für jedes Modell multiplizieren wir die Anfragen im Monat mit den Token je Anfrage und dem Listenpreis pro Million Token. Eingabe und Ausgabe werden getrennt gerechnet, weil die Ausgabe bei allen Anbietern ein Vielfaches kostet. Der Cache-Anteil der Eingabe läuft zum Preis für Cache-Treffer. Der Batch-Anteil bekommt den Rabatt der Batch-Schnittstelle, beide Rabatte gelten zusammen, so wie Anthropic, OpenAI und Google sie ausweisen.
Manche Modelle werden ab einer bestimmten Länge der Eingabe teurer: Claude Haiku 5.5 über 100.000 Token, Gemini 3.1 Pro über 200.000 Token, die GPT-6-Modelle über 272.000 Token. Liegt Ihre Eingabe je Anfrage darüber, setzt der Rechner den höheren Preis an. Mistral nennt für den Cache nur „bis zu 90 Prozent“ Ersparnis und keinen festen Satz, dort rechnen wir den Cache-Anteil deshalb zum normalen Eingabepreis.
Grenzen
Ein Token ist nicht bei jedem Modell dieselbe Menge Text. Eine Million Token bei Anbieter A und eine Million Token bei Anbieter B sind deshalb verschiedene Mengen Arbeit. Warum das so ist und wie Sie Anbieter trotzdem fair vergleichen, steht in unserem Beitrag Warum der Preis pro Token fast nichts über Ihre Kosten sagt.
Nicht eingerechnet sind das Schreiben in den Cache, die Speichergebühr pro Stunde für den Kontext-Cache bei Google, Aufschläge für Verarbeitung in einer bestimmten Region und Denk-Token, die manche Modelle vor der Antwort erzeugen und als Ausgabe abrechnen. Google hat Preiserhöhungen angekündigt: Gemini 4 Argon kostet ab 1. Dezember 2026 das Doppelte, Gemini 3.8 Flash ab 1. Januar 2027. Der Rechner zeigt die Preise, die heute gelten.
Mehr zu einzelnen Anbietern: Claude-Modelle, OpenAI-Modelle, OpenRouter und die Frage, ab wann sich ein eigenes Modell rechnet: On-Premise oder Cloud.
Häufige Fragen
Wie rechnet der LLM-Kostenrechner?
Je Modell: Anfragen pro Tag mal Tage im Monat mal Token je Anfrage mal Listenpreis pro Million Token. Der Cache-Anteil der Eingabe wird zum Preis für Cache-Treffer gerechnet, der Batch-Anteil mit dem Rabatt der Batch-Schnittstelle (bei OpenAI, Anthropic, Google und Mistral 50 Prozent). Bei DeepSeek gilt derselbe Anteil als Nebenzeit, dort kostet jede Anfrage außerhalb der Spitzenzeit die Hälfte.
Warum ist der Preis pro Token zwischen Anbietern nicht direkt vergleichbar?
Jedes Modell zerlegt Text mit einem eigenen Tokenizer. Anthropic schreibt, dass Claude 4.7 und neuer für denselben Text rund 30 Prozent mehr Token erzeugen als die Vorgänger. Vergleichbar wird es erst, wenn Sie Ihre eigenen Texte bei jedem Kandidaten zählen lassen.
Sind die Preise in Euro verbindlich?
Nein. Die Anbieter nennen ihre API-Preise in US-Dollar. Wir rechnen mit dem Referenzkurs der EZB vom 2. November 2026 (1 Euro = 1,1216 US-Dollar) um, den Kurs können Sie ändern. Umsatzsteuer ist nicht enthalten.
Was rechnet der Rechner nicht mit?
Das Schreiben in den Cache (bei Anthropic 1,25- bis 2-facher Eingabepreis), die Speichergebühr für den Kontext-Cache bei Google, Aufschläge für Datenhaltung in einer Region, Denk-Token, die bei manchen Modellen als Ausgabe abgerechnet werden, und wiederholte Aufrufe. Er zeigt Listenpreise, keine ausgehandelten Konditionen.
Die Rechnung mit Ihren echten Daten
Wenn die Kosten groß genug sind, dass sich die Frage lohnt, rechnen wir sie mit hundert echten Vorgängen aus Ihrem Alltag nach, mit mehreren Modellen und mit eigenem Betrieb als Gegenprobe. Das gehört zu unserem KI-Audit. Wenn ein Modell im eigenen Haus laufen soll, ist es ein Fall für lokale LLMs.
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