LLM-Pricing
Was kosten KI-Modelle? Token-Preise, Input vs. Output, Tool Use, Batch-Rabatte, Prompt Caching.
- $/MTok (Kosten pro Million Tokens) API-Nutzung LLM-Pricing
Standard-Preisangabe bei KI-APIs — Kosten in US-Dollar pro eine Million verarbeitete Tokens. Wird getrennt für Input, Output und ggf. Cache angegeben.
- Batch-API API-Nutzung LLM-Pricing
Asynchroner API-Modus, bei dem viele Anfragen gesammelt und mit deutlichem Preisrabatt verarbeitet werden — Ergebnisse liegen meist innerhalb von 24 Stunden vor.
- Input-Token API-Nutzung LLM-Pricing
Tokens, die du beim API-Aufruf an ein KI-Modell sendest — dein Prompt, der Kontext, mitgegebene Dokumente. Werden separat von Output-Tokens und meist deutlich günstiger berechnet.
- Output-Token API-Nutzung LLM-Pricing
Tokens, die ein KI-Modell als Antwort erzeugt. Werden separat berechnet und sind meist drei- bis fünfmal teurer als Input-Tokens, weil das Modell sie aktiv generieren muss.
- Prompt Caching API-Nutzung LLM-Pricing
Prompt Caching ist eine API-Funktion, bei der ein Anbieter wiederkehrende Prompt-Bestandteile zwischenspeichert — Folgeanfragen werden dadurch günstiger und schneller, weil der gecachte Teil nicht erneut verarbeitet wird.
- Rate Limit (KI) API-Nutzung LLM-Pricing
Vom API-Anbieter durchgesetzte Obergrenze für Anfragen oder Tokens pro Zeitfenster — schützt die Infrastruktur und sichert faire Nutzung über alle Kunden hinweg.
- Tier-Pricing API-Nutzung LLM-Pricing
Mehrstufiges Modell-Angebot eines Anbieters — kleine, schnelle Varianten (Mini/Flash/Haiku) zum Bruchteil des Preises der großen Frontier-Modelle. Auch: Volume-Tiers mit Mengenrabatt.