Begriff
Output-Token
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.
Output-Token — ausführlicher erklärt
Output-Tokens sind alles, was das Modell als Antwort produziert — Token für Token erzeugt durch milliardenfache Wahrscheinlichkeitsberechnungen. Genau dieser aktive Generierungs-Schritt macht Output teurer als Input: Das Modell muss bei jedem einzelnen Output-Token den gesamten Kontext erneut durchrechnen. Üblich sind Preisspannen von 0,60 $ bis 15 $ pro Million Output-Tokens — und damit ein Vielfaches des Input-Preises.
Beispiel / Praxisbezug
Bei Claude Opus mit 75 $/MTok Output kostet eine 2.000-Token-Antwort 0,15 $ — eine kurze Antwort schon, eine ausführliche schnell mehr. Reasoning-Modelle erzeugen zusätzlich „unsichtbare” Output-Tokens (Thinking-Tokens), die zwar nicht angezeigt werden, aber voll berechnet werden — eine Reasoning-Antwort kann so leicht 5.000–20.000 Output-Tokens kosten. Wer Kosten kontrollieren will, setzt max_tokens als harten Deckel pro Anfrage.
Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen
Input-Tokens sind das, was vor der Generierung berechnet wird — günstiger, weil nur gelesen, nicht erzeugt. Streaming verändert nichts am Preis, sondern liefert die Output-Tokens nur stückweise statt am Stück aus. Cached-Output-Tokens gibt es bei den meisten Anbietern nicht — Caching wirkt nur auf der Input-Seite.
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