Wie funktioniert der LLM-API-Kostenrechner?

Der Rechner multipliziert Ihre durchschnittlichen Input- und Output-Tokens mit den Modellpreisen pro 1 Million Tokens und skaliert das Ergebnis auf 30 Tage hoch.

Werden Rabatte für Batch-API und Context Caching unterstützt?

Ja. Die Batch-API halbiert die Gesamtkosten (50 % Rabatt), während gecachte Input-Tokens beim Context Caching nur mit 10 % des regulären Preises angesetzt werden.

Warum steigen die Kosten bei Gemini 3.1 Pro bei großen Prompts?

Ab 200.000 Input-Tokens greift die Long-Context-Preisstufe, bei der sich die Token-Preise für Input und Output verdoppeln.

Werden eingegebene Daten oder Prompts gespeichert?

Nein. Alle Berechnungen erfolgen lokal im Browser. Lediglich die gewählten Einstellungen werden im lokalen Speicher (localStorage) hinterlegt.

LLM-API-Kostenrechner - CalculatorBox

Modell	Täglich	Monatlich	Ersparnis ggü. günstigstem
Gemini 2.5 Flash-Lite	$0.44	$13.2	0.0%
Llama 4 Maverick	$0.88	$26.4	50.0%
DeepSeek V3	$1.2	$36	63.3%
Gemini 3.5 Flash	$1.33	$39.9	66.9%
GPT-5 mini	$1.7	$51	74.1%
Claude Haiku 4.5	$4	$120	89.0%
Qwen Max	$7.04	$211.2	93.8%
GPT-5	$8.5	$255	94.8%
Gemini 3.1 Pro	$14	$420	96.9%
Claude Sonnet 4.6	$15	$450	97.1%
Claude Opus 4.7	$75	$2,250	99.4%

Anleitung zur Nutzung des Rechners

Mit dem LLM-API-Kostenrechner können Entwickler, Produktmanager und Unternehmen die tatsächlichen Betriebskosten moderner Sprachmodelle präzise kalkulieren, bevor hoher Produktiv-Traffic entsteht. Tragen Sie dazu einfach die erwartete Anzahl an täglichen API-Aufrufen sowie die durchschnittlichen Input- und Output-Tokens pro Request ein. Das Tool aktualisiert die Vergleichstabelle in Echtzeit und stellt führende Modelle wie Gemini 3.5 Flash, Gemini 3.1 Pro, Gemini 2.5 Flash-Lite, Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 4.6, Claude Haiku 4.5, GPT-5, GPT-5 mini und DeepSeek V3 gegenüber.

Für einen schnellen Start stehen Ihnen vordefinierte Praxisszenarien zur Verfügung: Ein Support-Bot zeichnet sich durch viele kurze Interaktionen aus, Code-Vervollständigung erfordert sehr viele Aufrufe bei kompakten Antworten, RAG-Systeme benötigen wegen Dokumenten-Chunks größere Prompt-Fenster, Agenten-Workflows übermitteln Tool-Historien und Zusammenfassungen langer Dokumente erzeugen massive Input-Mengen. Nach der Auswahl eines Presets können Sie alle Zahlen flexibel an Ihre Anforderungen anpassen.

Über den Währungswähler passen Sie alle Preisangaben direkt an. Zudem können Sie den Batch-API-Schalter aktivieren, um 50 % Kostenersparnis für zeitunkritische Aufgaben zu berücksichtigen, oder das Context Caching konfigurieren, um wiederkehrende System-Prompts und Kontextdaten drastisch günstiger abzurechnen.

Formeln & Funktionsweise zur Kostenkalkulation

Der LLM-API-Kostenrechner basiert auf dem Standard-Abrechnungsmodell führender KI-Provider, bei dem Preise pro 1 Million Tokens (1M Tokens) festgelegt werden.

Kosten pro Einzelanfrage =
  (Input-Tokens / 1.000.000) × Input-Preis
  + (Output-Tokens / 1.000.000) × Output-Preis

Monatliche Kosten =
  Kosten pro Einzelanfrage × Tägliche API-Aufrufe × 30

Wenn Sie die Batch-API aktivieren, gilt:

Batch-Kosten = Reguläre Kosten × 0,5

Bei aktiviertem Context Caching wird der gecachte Anteil der Input-Tokens mit 10 % des regulären Preises berechnet:

Effektive Input-Tokens =
  Ungecachte Input-Tokens + Gecachte Input-Tokens × 0,1

Für Modelle wie Gemini 3.1 Pro berücksichtigt das System automatisch die Long-Context-Staffelung: Übersteigt der durchschnittliche Input 200.000 Tokens, verdoppeln sich die Input- und Output-Preise. Die Ersparnisspalte zeigt Ihnen zudem prozentual an, wie viel Sie im Vergleich zum jeweils günstigsten Modell sparen oder mehr investieren.

Typische Anwendungsfälle im Überblick

Ein verlässlicher LLM-API-Kostenrechner ist unverzichtbar für Budgetplanung, Architekturentscheidungen und Modell-Migrationen. Entwicklungsteams können damit schnell ermitteln, ob der Wechsel von GPT-5 auf Gemini 3.5 Flash oder DeepSeek V3 die API-Kosten bei gleicher Aufgabenstellung signifikant senkt.

Beim Einsatz von RAG-Pipelines veranschaulicht der LLM-API-Kostenrechner, wie stark Context Caching die monatlichen Ausgaben reduziert. Auch für multimodale Workflows, automatisierte Customer-Support-Chats und Evaluierungs-Pipelines bietet der LLM-API-Kostenrechner eine transparente und belastbare Entscheidungsgrundlage.

LLM-API-Kostenrechner