Decision Model Preise: Kosten pro Million Tokens und Tasks
Uebersicht der Tokenpreise und Taskkosten von Decision Models laut Artificial Analysis und Praxismessungen im Oktober 2026.
👁 117 Aufrufe
Die Abrechnung von Decision Models unterscheidet sich grundlegend von klassischen generativen Sprachmodellen. Da Decision Models strukturierte Wahrscheinlichkeiten ueber feste Optionen zurueckgeben, entfallen Ausgabetokens vollstaendig: Bepreist werden ausschliesslich die Eingabetokens. Artificial Analysis hat am 13. Oktober 2026 neben den reinen Listenpreisen auch die effektiven Kosten fuer die Durchfuehrung von einer Million Aufgaben auf Basis des Decision Index v1.0 beziffert.
Listenpreise der Modellanbieter im Ueberblick
Die Preisspanne der Eingabetokens pro einer Million Einheiten reicht von 0,02 USD bis 0,24 USD. Mehrere Modelle lassen sich direkt ueber OpenRouter ansteuern, waehrend andere nur ueber proprietaere APIs verfuegbar sind.
- Decider v1.1 27B: 0,02 USD pro 1M Input-Tokens (OpenRouter: 0,02 USD)
- Mercury Decide: 0,04 USD, Aktionspreis 0,02 USD (OpenRouter: 0,02 USD sowie eine kostenlose Variante)
- Microsoft-Decision-1: 0,042 USD via Microsoft Foundry (OpenRouter: 0,042 USD)
- Jev 1.13: 0,042 USD (OpenRouter: 0,042 USD)
- d1: 0,04 USD (OpenRouter: 0,04 USD)
- Celeris-1 Decision: 0,04 USD (nicht auf OpenRouter verfuegbar)
- Clef-Flash: 0,038 USD (seit 9. Oktober, davor 0,09 USD; Kontext reduziert auf 24K)
- GPT-6 Luna Decisions: 0,10 USD (+10% fuer EU/EWR-Verarbeitung)
- GLiDE: 0,15 USD (alle internen Denkpaesse werden abgerechnet)
- Clef: 0,24 USD ueber Workers AI (ab 0,042 USD ueber andere Provider)
Effektive Kosten im Decision Index und bei Moderation
Im Gesamtmix des Decision Index v1.0 von Artificial Analysis ergibt sich das guenstigste Verhaeltnis bei Decider v1.1 27B mit 16,5 USD pro einer Million Aufgaben. Mercury Decide liegt bei 30,4 USD, d1 bei 30,3 USD, Microsoft-Decision-1 bei 30,7 USD, Celeris-1 bei 31,6 USD und Jev 1.13 bei 41,5 USD. Am oberen Ende liegen GLiDE mit 119,0 USD und Clef mit 199,4 USD. Claude Haiku 5.5 benoetigt 184 USD, waehrend Claude Opus 5.5 bei 51.295 USD pro Million Aufgaben liegt.
Wird ausschliesslich reine Klassifikation wie beim WildGuardTest gemessen, sinken die Kosten drastisch. Decider v1.1 27B kostet dort 12,1 USD pro einer Million Aufgaben, Microsoft-Decision-1 12,5 USD, Mercury Decide 12,6 USD, Celeris-1 16,0 USD und Jev 1.13 22,8 USD. GLiDE benoetigt hierfuer 84,3 USD, waehrend Claude Haiku 5.5 bei 91,5 USD und Claude Opus 5.5 (low) bei 3.774 USD liegt.
Praxismessung bei nicht-englischem Text
In einem eigenen indikativem Test von Wissnox vom 13. Oktober 2026 mit 50 Kundensupport-Tickets in einer nicht-englischen Sprache (Polnisch) wurden abweichende effektive Kosten pro Million Aufgaben gemessen. Mercury Decide lag dank Aktionspreis bei 4,4 USD, Decider bei 7,8 USD und Microsoft-Decision-1 bei 11,5 USD. Jev 1.13 verursachte 26,8 USD, da das Modell bei diesem nicht-englischen Text rund 640 Tokens pro Aufgabe verbrauchte, verglichen mit rund 275 Tokens bei Microsoft-Decision-1. Claude Haiku 5.5 kam auf 96,7 USD.
Mehr: KI-Entscheidungsmodelle - Decision Index, Preise und Tests
More on this from WISSNOX
anleitungen·Decision Model vs LLM: Unterschiede und EinsatzbereicheDecision Models liefern Wahrscheinlichkeiten statt Text. Erfahren Sie, wann sie LLMs bei Kosten und Latenz schlagen und wo Grenzen liegen.