KI-Preise im Vergleich: Was 1000 API-Anfragen wirklich kosten

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Was kostet eine KI-API? 1000 typische Anfragen kosten derzeit von [pw_rc_fakt k=“najtanszy_koszt“] im Modell [pw_rc_fakt k=“najtanszy“] bis zu [pw_rc_fakt k=“najdrozszy_koszt“] bei [pw_rc_fakt k=“najdrozszy“] - das ist ein Unterschied von [pw_rc_fakt k=“roznica“] für dieselbe Arbeitsleistung. Das Ranking wird wöchentlich anhand öffentlicher Preislisten aktualisiert. Die Berechnung basiert auf einer Messung mit polnischem Text, da nicht-englischer Text je nach Modell eine völlig unterschiedliche Anzahl an Token belegt, wie meine Messung zeigt. Seit dem 8. Oktober ist auch Claude Haiku 5.5 in der Übersicht vertreten. Hinweise zu Währungsumrechnungen: Offizielle USD-Beträge entsprechen Schätzungen basierend auf dem EZB-Referenzkurs vom 12.10.2026 (1 EUR = 1,1181 USD; Quelle: EZB).

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So berechne ich die Kosten für 1000 Anfragen

Ein Preis pro Million Token sagt wenig aus, solange Sie nicht wissen, wie viele Token Ihre Anfrage tatsächlich verbraucht. Deshalb rechne ich jedes Modell auf dieselbe Arbeitseinheit um:

• Eine typische Anfrage entspricht Inhalten, die auf Englisch 400 Prompt-Token (Anweisung mit etwas Kontext, z. B. eine Kunden-E-Mail) und 600 Output-Token (einige Absätze Antwort) umfassen.
• Derselbe Text wurde für den Test auf Polnisch übersetzt und mit dem Multiplikator aus meiner Messung für das jeweilige Modell umgerechnet - bei GPT-6 liegt dieser z. B. bei 1,46, bei Claude 5.5 hingegen bei 2,37.
• Kosten = 1000 × Multiplikator × (400 × Input-Preis + 600 × Output-Preis) / 1 000 000.
• Die Preise stammen vom öffentlichen OpenRouter-Endpunkt /api/v1/models, der die Tarife der Anbieter ohne Aufschlag ausgibt; die Abrechnung im Hintergrund erfolgt in USD.
• Der Wochenvergleich vergleicht die Kosten mit der Messung von vor mindestens sechs Tagen.

Was hierbei nicht eingerechnet ist und Ihre Rechnung erhöhen kann:

• Versteckte Reasoning-Token: Modelle, die vor der Antwort „nachdenken“, rechnen diese Schritte als Output-Token ab. Bei aktiviertem Reasoning können sich die Kosten vervielfachen.
• Langer Kontext: Bei Dokumenten mit Zehntausenden Token dominiert der Input-Preis, und manche Modelle verlangen ab einem bestimmten Schwellenwert (z. B. 200.000 Token) höhere Raten.
• Rabatte: Prompt Caching und Batch-Verarbeitung können die Kosten um die Hälfte oder mehr senken.

Eigene Messung: Warum Sprachen unterschiedlich viel kosten

Für den Test habe ich denselben Absatz - eine Reklamationsbitte für eine Kaffeemaschine mit 120 Wörtern - auf Polnisch sowie auf Englisch an 35 Modelle über OpenRouter gesendet und die von den Anbietern gemeldeten Input-Token ausgelesen. Der Overhead durch Chat-Templates wurde durch das zusätzliche Senden einer Ein-Zeichen-Nachricht herausgerechnet. Der gesamte Test kostete ca. 0,13 EUR (0,15 USD, EZB-Kurs vom 12.10.2026).

Was das in der Praxis bedeutet:

• Claude 5.5 und GPT-6.1 Sol haben identische Listenpreise: ca. 1,79 EUR (2 USD) pro Million Input-Token und ca. 8,94 EUR (10 USD) für Output. Doch derselbe polnische Text benötigt bei Claude 341 Token und bei GPT lediglich 210 Token. Für 1000 Anfragen zahlen Sie bei Sonnet 5.5 daher [pw_rc_fakt id=“anthropic/claude-sonnet-5.5″] und bei GPT-6.1 Sol [pw_rc_fakt id=“openai/gpt-6.1-sol“] - rund 62% mehr trotz identischer Preisliste.
• Der Tokenizer von Claude 5 ist auch im Englischen dichter segmentiert: 207 Token, wo GPT mit 144 Token auskommt. Das betrifft nicht nur osteuropäische Sprachen.
• Gemini und Grok codieren den Testtext am effizientesten - ein Multiplikator von 1,16 bis 1,37 bedeutet, dass die realen Kosten näher am offiziellen Listenpreis liegen.
• Kimi K3 bietet sehr günstigen Input (ca. 0,45 EUR / 0,50 USD), aber teuren Output (ca. 13,42 EUR / 15 USD). Wegen der hohen Tokenzahl bei nicht-englischem Text landet das Modell im Ranking preislich bei den Flaggschiffen.

Zuvor hatte ich eine Messung mit einem kürzeren Absatz durchgeführt, bei der sich 1,38- bis 2,11-mal mehr Token als im Englischen ergaben. Ein längerer Text sorgt für geringere Streuung, die Reihenfolge der Modelle bleibt jedoch ähnlich. Bei neuen Tokenizern wird das Messskript erneut ausgeführt.

Günstigstes KI-Modell: Welches Modell eignet sich wofür?

Der niedrigste Preis bedeutet nicht zwingend die beste Lösung für Ihre Aufgabe. Eine Unterteilung nach typischen Einsatzbereichen:

• Für einfache Routineaufgaben in hoher Stückzahl (E-Mail-Klassifizierung, Zusammenfassungen, Datenextraktion): GPT-6 Luna ([pw_rc_fakt id=“openai/gpt-6-luna“]), Gemini 2.5 Flash-Lite ([pw_rc_fakt id=“google/gemini-2.5-flash-lite“]), Mistral Small 4 ([pw_rc_fakt id=“mistralai/mistral-small-2603″]). Luna wurde von mir separat getestet - Details finden Sie im Artikel zu GPT-6 Luna.
• Für Chatbots und alltägliche Texterstellung: Gemini 3.8 Flash ([pw_rc_fakt id=“google/gemini-3.8-flash“], Einführungspreis bis Ende 2026), DeepSeek V4.1 Flash ([pw_rc_fakt id=“deepseek/deepseek-v4.1-flash“]), Mistral Large 4 ([pw_rc_fakt id=“mistralai/mistral-large-4-0″]).
• Für komplexe Aufgaben und Agenten: GPT-6.1 Sol ([pw_rc_fakt id=“openai/gpt-6.1-sol“]), Claude Sonnet 5.5 ([pw_rc_fakt id=“anthropic/claude-sonnet-5.5″]), Grok 4.7 ([pw_rc_fakt id=“x-ai/grok-4.7″]).
• Nur bei sehr hohen Anforderungen: Claude Opus 5.5 ([pw_rc_fakt id=“anthropic/claude-opus-5.5″]), GPT-6 Astra ([pw_rc_fakt id=“openai/gpt-6-astra“]), Claude Fable 5.1 ([pw_rc_fakt id=“anthropic/claude-fable-5.1″]).
• Open-Weight-Modelle, die Sie auch lokal betreiben können: Gemma 4 31B, Qwen 3.8, GLM-5.3, DeepSeek V4 - mehr dazu im Leitfaden zu lokaler KI.

Qualitätsvergleiche finden Sie in der KI-Modell-Arena, während die Übersicht Preis pro Intelligenzpunkt zeigt, was ein Benchmark-Punkt im Verhältnis kostet.

KI-Modellpreise nach Anbietern

Was kostet eine KI-API im Monat? Drei Beispiele

Das Ranking gibt die Kosten pro 1000 Anfragen an, die Monatsrechnung lässt sich entsprechend hochrechnen. Drei gängige Praxisszenarien:

• Website-Chatbot mit 10.000 Dialogen monatlich (je eine Anfrage): GPT-6 Luna [pw_rc_fakt id=“openai/gpt-6-luna“ x=“10″], Gemini 3.8 Flash [pw_rc_fakt id=“google/gemini-3.8-flash“ x=“10″], Claude Sonnet 5.5 [pw_rc_fakt id=“anthropic/claude-sonnet-5.5″ x=“10″].
• E-Mail-Verarbeitung mit 3000 Nachrichten pro Monat: DeepSeek V4.1 Flash [pw_rc_fakt id=“deepseek/deepseek-v4.1-flash“ x=“3″], GPT-6.1 Sol [pw_rc_fakt id=“openai/gpt-6.1-sol“ x=“3″].
• Persönlicher Arbeitsassistent mit 50 Anfragen pro Tag an 22 Arbeitstagen (1100 Anfragen): Claude Opus 5.5 [pw_rc_fakt id=“anthropic/claude-opus-5.5″ x=“1.1″], GPT-6.1 Sol [pw_rc_fakt id=“openai/gpt-6.1-sol“ x=“1.1″].

Wer Modelle primär im Web-Chat statt über die API nutzt, sollte dies mit monatlichen Abonnements vergleichen. Allgemeine Vergleiche finden Sie in Was kostet KI sowie im Rechner KI-Kosten im Beruf. Erste Schritte zur API-Nutzung erklärt der Leitfaden KI-APIs von Grund auf; einen zentralen Zugang zu Modellen bietet OpenRouter.

Bildmodelle: Kosten für 1000 Bilder per API

Bildgeneratoren rechnen Bilder meist als Output-Token ab. Hier berechne ich die Kosten für 1000 Bilder im Format ca. 1024×1024 (Prompt: 100 Token auf Englisch). Die Token-Zahl pro Bild stammt aus der Dokumentation: 1120 für Gemini 3 Bildmodelle und 1056 für GPT Image bei mittlerer Qualität. Bei 2K, 4K oder hoher Qualitätsstufe steigen die Kosten entsprechend.

• GPT Image mini: [pw_rc_fakt id=“openai/gpt-5-image-mini“] für 1000 Bilder,
• GPT Image 2: [pw_rc_fakt id=“openai/gpt-5.4-image-2″],
• Nano Banana 2.1: [pw_rc_fakt id=“google/gemini-nano-banana-2.1″] - mein Test findet sich im Artikel zu Nano Banana,
• Nano Banana Pro: [pw_rc_fakt id=“google/gemini-3-pro-image“].

Aktivieren Sie im Ranking den Filter „Bilder“, um alle sechs Modelle im Chart zu vergleichen. Einen Qualitätsvergleich finden Sie im Beitrag zu GPT Image.

Häufige Fragen (FAQ)

Was kostet eine KI-API?

Von einem Bruchteil eines Cents bis hin zu einigen Cents pro Anfrage. 1000 Anfragen kosten zwischen [pw_rc_fakt k=“najtanszy_koszt“] im günstigsten Modell und [pw_rc_fakt k=“najdrozszy_koszt“] im teuersten Modell (basierend auf unserer Sprachmessung). Sie zahlen rein nutzungsbasiert nach Token, ohne monatliche Grundgebühr.

Welches KI-Modell ist am günstigsten?

In dieser Woche führt [pw_rc_fakt k=“najtanszy“] das Ranking an. Bei etablierten Anbietern mit verlässlicher Mehrsprachigkeit sind GPT-6 Luna oder Gemini 2.5 Flash-Lite die wirtschaftlichsten Optionen.

Warum kosten andere Sprachen bei KI oft mehr als Englisch?

Tokenizer wurden primär auf englischen Textkorpora trainiert. Sprachen mit komplexerer Grammatik oder vielen Umlauten und Sonderzeichen werden in deutlich mehr Tokens zerlegt. In meiner Messung war der polnische Testtext je nach Modell zwischen 17% und 98% länger an Token als die identische englische Passage.

Ist Claude in der API teurer als ChatGPT?

Bei nominell gleichem Listenpreis: ja. Claude Sonnet 5.5 und GPT-6.1 Sol verlangen beide ca. 1,79 EUR (2 USD) für Input und ca. 8,94 EUR (10 USD) für Output pro Million Token. Weil der Testtext bei Claude jedoch 341 Token belegt und bei GPT nur 210, fällt die Endabrechnung bei Claude im Praxistest um etwa 62% höher aus.

Wie oft werden die KI-Preise aktualisiert?

Die Preisdaten werden einmal wöchentlich vollständig neu abgerufen und mit der Vorwoche verglichen. Laufende Änderungen werden zeitnah in den News erfasst, während der Rechner für KI-Kosten die Beträge täglich abbildet.

Entsprechen die OpenRouter-Preise exakt den Herstellerpreisen?

OpenRouter listet die reinen Token-Preise der Anbieter ohne direkten Aufschlag; eine Gebühr wird beim Aufladen des Guthabens erhoben. Open-Weight-Modelle werden oft von verschiedenen Hosting-Providern zu unterschiedlichen Konditionen betrieben.

Was kosten 1000 Anfragen bei GPT?

Bei GPT-6 Luna liegen die Kosten bei [pw_rc_fakt id=“openai/gpt-6-luna“], bei GPT-6.1 Sol bei [pw_rc_fakt id=“openai/gpt-6.1-sol“] und bei GPT-6 Astra bei [pw_rc_fakt id=“openai/gpt-6.1-astra“] - gerechnet auf Basis einer typischen Anfrage ohne Reasoning.

Quellen und Prüfdatum

• Preise: Öffentlicher Endpunkt OpenRouter /api/v1/models, abgerufen am [pw_rc_fakt k=“data“].
• Token-Messung: Eigene Messung vom 7. Oktober 2026 (usage.prompt_tokens aus API-Antworten, 35 Modelle, identischer Testabsatz in Polnisch und Englisch).
• Bild-Token: Dokumentation der Gemini API (Gemini 3 Bildmodelle) und von OpenAI (GPT Image, Standardqualität).
• Frühere Messung und Rechner: KI-Tokens: Funktionsweise und Kosten.

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