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Was kostet Ihr
KI-Automatismus im Monat?
Ein Chatbot auf der Website, eine automatische Angebotserstellung, ein Mail-Sortierer: Die Idee ist schnell da, die Rechnung kommt später. Tragen Sie ein, was Ihr Vorhaben ungefähr verbraucht — und sehen Sie sofort, was daraus im Monat und im Jahr wird. Mit belegten Anbieterpreisen und einer Erklärstrecke, die zeigt, wie die Zahl zustande kommt.
Foto: D Coetzee (CC0 1.0) · Quelle
Der Rechner
Ihr Vorhaben in Zahlen
Laufende Kosten
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Er rechnet die reinen Nutzungskosten beim Modellanbieter. Nicht enthalten sind Entwicklung, Betrieb, Wartung und die Zeit, die jemand mit dem Prüfen der Ergebnisse verbringt — mehr dazu im Abschnitt versteckte Kosten. Alle Angaben ohne Gewähr; maßgeblich ist die Preisliste Ihres Anbieters.
Schritt für Schritt
So entsteht Ihre KI-Rechnung
Vier Größen, eine Multiplikation. Scrollen Sie durch die Schritte — die Grafik links zeigt, was gerade gezählt wird.
Die Anfrage
Jeder Durchlauf Ihres Automatismus ist eine Anfrage an das Modell: Ihre Frage, dazu die festen Anweisungen („Antworte höflich, auf Deutsch, in drei Sätzen“) und alles, was Sie mitschicken — die E-Mail, das Angebot, den Chatverlauf. Das Modell liest alles und schreibt eine Antwort.
Token hinein, Token heraus
Abgerechnet wird nicht je Anfrage, sondern je Token — den Wortbausteinen, in die das Modell Text zerlegt. Die Eingabe (Anweisungen, Frage, Unterlagen) ergibt bei einer typischen Zusammenfassung schnell 2.000 Token, die Antwort 600. Wie Tokenizer zählen, erklärt der Ratgeber „Was sind Tokens?“.
Der Preis je Million
Anbieter nennen Preise je eine Million Token, getrennt nach Eingabe und Ausgabe. Beim Spitzenmodell GPT-6 Astra sind das 10 und 50 US-Dollar (OpenAI, 10.09.2026). Wiederholte Eingaben — die festen Anweisungen — kosten aus dem Zwischenspeicher nur ein Zehntel. Die Antwort ist damit der teure Teil.
Monat und Jahr
Erst die Häufigkeit macht aus Cent-Beträgen eine Rechnung: 50 Anfragen am Tag an 22 Werktagen sind 1.100 im Monat. Aus 3,6 Cent je Anfrage werden so rund 39 Dollar im Monat und 470 im Jahr — in Euro etwa 400. Genau diese Multiplikation nimmt Ihnen der Rechner ab, mit Ihren Zahlen.
Wissen
Was KI wirklich kostet — und wo Sie sparen
Sechs Abschnitte, jede Zahl mit Quelle und Datum. Alle Preise wurden am 10. September 2026 auf den Preisseiten der Anbieter nachgeschlagen; Preise in US-Dollar je eine Million Token.
Was kostet KI wirklich — Token sind nur ein Teil
Wer zum ersten Mal eine Preisliste von OpenAI, Anthropic oder Google öffnet, sieht kleine Zahlen: zwei Dollar, fünfzig Cent, manchmal fünfzehn Cent — je eine Million Token. Das klingt nach nichts, und für einen einzelnen Versuch stimmt das auch. Die Rechnung entsteht erst durch drei Multiplikatoren: Wie viele Token gehen bei jeder Anfrage hinein und heraus, wie oft läuft der Vorgang, und welcher Preis gilt für welche Richtung. Ein Mail-Sortierer, der jede eingehende Nachricht mit einer langen Anweisung und dem gesamten bisherigen Verlauf an ein Spitzenmodell schickt, kann im Monat mehr kosten als ein Werkzeug-Abo für das ganze Team. Derselbe Sortierer mit einem kleinen Modell, kurzer Anweisung und zwischengespeicherten Regeln kostet oft weniger als eine Tasse Kaffee.
Die Token-Rechnung ist außerdem nur die sichtbare Spitze. Jemand muss die Anbindung bauen und pflegen, jemand muss die Ergebnisse stichprobenartig prüfen, und irgendwann fragt die Datenschutzbeauftragte, wohin die Kundendaten eigentlich fließen. Der Rechner oben liefert die Nutzungskosten — die folgenden Abschnitte ordnen ein, was drumherum noch dazukommt.
Eingabe vs. Ausgabe: warum Antworten teurer sind
Bei allen großen Anbietern kostet ein ausgehender Token ein Vielfaches eines eingehenden: GPT-6 Astra 10 zu 50 Dollar, Claude Sonnet 5 2 zu 10, Gemini 3.8 Flash 0,75 zu 3,75, Mistral Small 4 0,15 zu 0,60 — durchweg Faktor vier bis fünf (Anbieter-Preisseiten, 10.09.2026). Der Grund liegt in der Technik: Die Eingabe kann das Modell in einem Durchgang parallel verarbeiten. Die Antwort dagegen entsteht Token für Token — jeder neue Baustein ist ein eigener Rechenschritt durch das gesamte Netz, und erst wenn er feststeht, beginnt der nächste. Ausgabe belegt die teuren Rechenbeschleuniger also länger.
Für Ihre Rechnung heißt das: Die Länge der Antwort ist der Hebel, an dem Sie zuerst drehen sollten. Wer statt eines Aufsatzes eine Stichpunktliste anfordert, statt einer ausführlichen Begründung ein Ja/Nein mit einem Satz, halbiert die Ausgabe-Kosten oft ohne Qualitätsverlust. Die feste Anweisung „Antworte in höchstens drei Sätzen“ ist die günstigste Optimierung, die es gibt.
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Kleines Modell oder Spitzenmodell? Der Preisvergleich
Zwischen dem günstigsten und dem teuersten Modell derselben Anbieter liegt im Preis mehr als der Faktor 50. Die Tabelle zeigt die Standardtarife ausgewählter Modelle, wie sie am 10. September 2026 auf den Preisseiten standen. Die Spalte „Beispiel“ rechnet die Voreinstellung des Rechners durch — 1.100 Anfragen im Monat mit 2.000 Token hinein (80 % aus dem Cache) und 600 heraus — in US-Dollar, gerundet.
| Modell | Anbieter | Eingabe | Ausgabe | Cache-Treffer | Beispiel/Monat |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | OpenAI | 10,00 $ | 50,00 $ | 1,00 $ | ≈ 39 $ |
| GPT-5.6 Terra | OpenAI | 2,00 $ | 12,00 $ | 0,20 $ | ≈ 9 $ |
| GPT-4o mini | OpenAI | 0,15 $ | 0,60 $ | 0,075 $ | ≈ 0,60 $ |
| Claude Opus 5 | Anthropic | 5,00 $ | 25,00 $ | 0,50 $ | ≈ 20 $ |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | 2,00 $ | 10,00 $ | 0,20 $ | ≈ 8 $ |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 1,00 $ | 5,00 $ | 0,10 $ | ≈ 4 $ |
| Gemini 3.1 Pro (Preview, ≤ 200k) | 2,00 $ | 12,00 $ | — | ≈ 12 $ | |
| Gemini 3.8 Flash* | 0,75 $ | 3,75 $ | 0,075 $ | ≈ 3 $ | |
| Mistral Medium 3.5 | Mistral | 1,50 $ | 7,50 $ | — | ≈ 8 $ |
| Mistral Small 4 | Mistral | 0,15 $ | 0,60 $ | — | ≈ 0,75 $ |
* Google nennt für Gemini 3.8 Flash 0,75/3,75 $ „bis 31. Dezember 2026“ und ab 1. Januar 2027 1,50/7,50 $. „—“: Cache-Preis auf der Preisseite nicht als eigener Wert ausgewiesen; Beispiel dann ohne Cache-Rabatt. Beispielspalte: eigene Rechnung, Cache-Treffer mit dem jeweils genannten Preis bzw. ohne Rabatt. Anthropic weist darauf hin, dass Claude-Modelle ab 4.7 einen neuen Tokenizer nutzen, der für denselben Text rund 30 % mehr Token erzeugt (Preisdokumentation, 10.09.2026) — ein Grund, Preise je Token nie ohne die Token-Zahl zu vergleichen.
Die Lehre aus der Tabelle: Für Sortieren, Zusammenfassen, Umformulieren, Extrahieren von Feldern aus Rechnungen und ähnliche Routinearbeit reicht fast immer ein kleines Modell — zu einem Zehntel bis Hundertstel des Preises. Das Spitzenmodell lohnt sich dort, wo es wirklich schwierig wird: mehrstufige Analysen, heikle Formulierungen, Programmcode. Ein bewährtes Muster ist die Kaskade: Das kleine Modell bearbeitet alles, und nur wenn es unsicher ist, übergibt es an das große.
Ein Token-Preis ist keine Kostenangabe. Erst Token-Zahl mal Häufigkeit mal Preis ergibt eine Rechnung — und die Antwortlänge ist der größte Hebel.Kernbotschaft dieser Seite
Caching und Batch: die Rabatte der Anbieter
Zwei Rabatte sind bei allen großen Anbietern Standard, und beide sind in kleinen Projekten oft ungenutzt. Prompt-Caching betrifft den Teil der Eingabe, der sich von Anfrage zu Anfrage wiederholt — die festen Anweisungen, ein Produktkatalog, eine Wissensbasis. Der Anbieter behält die bereits verarbeitete Fassung eine Weile im Speicher; bei OpenAI sind das für Modelle ab GPT-5.6 30 Minuten nach dem letzten Zugriff, gecachte Token kosten 0,1-mal den normalen Eingabepreis, die Mindestlänge liegt bei 1.024 Token (OpenAI-Dokumentation, 10.09.2026). Anthropic rechnet ähnlich: Ein Cache-Treffer kostet ein Zehntel des Eingabepreises, das erstmalige Anlegen für fünf Minuten das 1,25-Fache, für eine Stunde das Doppelte (Anthropic-Preisdokumentation, 10.09.2026). Bei Google Gemini 3.8 Flash kostet die gecachte Eingabe 0,075 statt 0,75 Dollar (Google-Preisseite, 10.09.2026).
Feste Anweisungen an den Anfang
Caching greift nur für den unveränderten Anfang der Eingabe. Anweisungen und Unterlagen zuerst, die wechselnde Frage ans Ende.
Anfragen bündeln
Wer 300 Rechnungen nacheinander innerhalb weniger Minuten schickt, hält den Cache warm. Einzelanfragen alle zwei Stunden verfallen.
Batch, wo Zeit ist
Nächtliche Auswertungen, Übersetzungen, Klassifizierungen: Als Batch mit Ergebnis binnen 24 Stunden kosten sie die Hälfte.
Batch-Verarbeitung ist der zweite Rabatt: OpenAI, Anthropic und Google gewähren 50 % auf Ein- und Ausgabe, wenn die Anfragen nicht sofort beantwortet werden müssen; OpenAI verspricht das Ergebnis innerhalb von 24 Stunden (Anbieter-Dokumentation, 10.09.2026). Beides lässt sich kombinieren — Anthropic bestätigt ausdrücklich, dass Batch-Rabatt und Cache-Multiplikatoren zusammenwirken. Für einen Chatbot, der live antwortet, kommt Batch nicht infrage; für fast alles, was „über Nacht“ laufen darf, ist es die einfachste Halbierung der Rechnung.
Versteckte Kosten: Entwicklung, Prüfung, Betrieb
Die Token-Rechnung eines kleinen Projekts liegt oft bei zehn bis fünfzig Euro im Monat. Was darüber hinaus anfällt, steht auf keiner Preisliste, ist aber meist der größere Posten:
- Entwicklung und Anbindung: Schnittstelle programmieren, Anweisungen ausprobieren, an Ihr System (Mailprogramm, Shop, CRM) anschließen. Einmalig, aber selten „in einem Nachmittag“.
- Prüfung der Ergebnisse: Sprachmodelle irren sich souverän. Wer Angebote, Antworten an Kunden oder Rechnungsdaten automatisiert, braucht Stichproben — und jemanden, der sie zieht. Diese Zeit ist real, auch wenn sie in keiner Rechnung steht.
- Betrieb und Überwachung: Ausgabenlimit beim Anbieter setzen, Fehlermeldungen lesen, Anweisungen nachjustieren, wenn der Anbieter das Modell aktualisiert oder abkündigt — Anthropic führt in seiner Preisliste bereits mehrere zurückgezogene Modelle (10.09.2026).
- Werkzeug-Aufschläge: Zusatzfunktionen kosten extra. Websuche über die Anthropic-API etwa 10 Dollar je 1.000 Suchen zusätzlich zu den Token (Anthropic-Preisdokumentation, 10.09.2026). Auch Werkzeugdefinitionen selbst verbrauchen bei jeder Anfrage Eingabe-Token.
- Regionale Verarbeitung: Wer aus Datenschutzgründen eine feste Verarbeitungsregion verlangt, zahlt bei OpenAI und Anthropic 10 % Aufschlag (Preisseiten, 10.09.2026).
- Datenschutz und Recht: Auftragsverarbeitungsvertrag, Information der Betroffenen, Prüfung, welche Daten überhaupt an den Anbieter dürfen. Keine Token, aber Arbeitszeit — und der Punkt, an dem Projekte am häufigsten stocken.
Ein nüchternes Vorgehen: Erst mit dem Rechner die Nutzungskosten überschlagen, dann die Arbeitsstunden für Anbindung und Prüfung ehrlich dazuschreiben — und anschließend fragen, ob das Vorhaben bei doppelten Token-Kosten immer noch sinnvoll wäre. Preise ändern sich, Anbieter kündigen Modelle ab; ein Automatismus, der nur bei einem Aktionspreis rentabel ist, ist keiner.
Lokal statt Cloud: wann sich eigene Hardware rechnet
Offene Modelle wie Metas Llama, Mistrals kleine Modelle oder Googles Gemma laufen auch auf eigener Hardware — ohne Token-Rechnung, ohne dass Daten das Haus verlassen. Das Werkzeug Ollama lädt etwa Llama 3.1 in drei Größen: 8 Milliarden Parameter mit 4,9 GB Download, 70 Milliarden mit 43 GB, 405 Milliarden mit 243 GB (ollama.com, 10.09.2026). Die Faustregel: Das Modell muss in den Arbeits- oder Grafikspeicher passen, sonst wird es quälend langsam. Ein 8-Milliarden-Modell läuft auf einem aktuellen Notebook mit 16 GB Speicher; die 70-Milliarden-Variante braucht eine Workstation mit viel Grafikspeicher.
Wann lohnt sich das? Wenn Datenschutz die Cloud ausschließt, wenn die Aufgabe einfach ist (Sortieren, Extrahieren, Entwürfe) und wenn die Menge groß genug ist, dass eine einmalige Hardware-Investition gegen laufende Token-Kosten gewinnt. Dagegen sprechen Wartung, Strom und die Tatsache, dass lokale Modelle bei schwierigen Aufgaben spürbar hinter den Spitzenmodellen zurückliegen. Ehrlich gerechnet: Bei 40 Dollar Token-Kosten im Monat amortisiert sich eine 3.000-Euro-Workstation erst nach Jahren — bei 1.000 Dollar im Monat innerhalb eines Quartals. Der Rechner oben liefert die Zahl, mit der Sie das für Ihr Vorhaben entscheiden.
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Ratgeber
Vertiefen: der Ratgeber zu KI-Kosten
Längere Artikel zu einzelnen Fragen — jede Zahl mit Quelle und Datum.
Was sind Tokens? Die Währung der KI-Anbieter
Wortteile statt Wörter, warum Deutsch mehr kostet als Englisch, Kontextfenster, Preise je Million — mit interaktivem Token-Schätzer.
Lesen →Weitere Artikel folgen
Geplant: Modellwahl für typische Büroaufgaben, Prompt-Caching in der Praxis, lokale Modelle im Kostenvergleich.
Häufige Fragen
FAQ zum KI-Kostenrechner
Was ist ein Token?
Ein Textbaustein, mit dem Sprachmodelle rechnen — meist ein Wortteil, manchmal ein ganzes kurzes Wort oder ein Satzzeichen. Für englischen Text nennen OpenAI und Anthropic die Faustregel: ein Token ≈ 4 Zeichen ≈ drei Viertel eines Wortes. Deutscher Text mit Umlauten und langen Komposita braucht spürbar mehr Tokens je Wort. Abgerechnet wird getrennt nach eingehenden Tokens (Eingabe samt Anweisungen und Kontext) und ausgehenden Tokens (Antwort). Ausführlich: Was sind Tokens?
Warum ist die Ausgabe teurer als die Eingabe?
Die Eingabe verarbeitet das Modell in einem Durchgang, die Antwort entsteht Token für Token — jeder ist ein eigener Rechenschritt. Deshalb kostet die Ausgabe bei den großen Anbietern das Vier- bis Fünffache: GPT-6 Astra 10 zu 50 $, Claude Sonnet 5 2 zu 10 $, Gemini 3.8 Flash 0,75 zu 3,75 $ je Million Token (Anbieter-Preisseiten, 10.09.2026). Kürzere Antworten sind der wirksamste Sparhebel.
Sind die voreingestellten Preise aktuell?
Alle Voreinstellungen stammen direkt von den Preisseiten der Anbieter (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral), abgerufen am 10. September 2026. Preise ändern sich häufig — Gemini 3.8 Flash etwa ist laut Google nur bis 31.12.2026 zum halben Preis angekündigt. Prüfen Sie den Wert vor einer Entscheidung beim Anbieter; die Preisfelder sind frei editierbar.
Was bringt Prompt-Caching?
Wiederholt sich bei jeder Anfrage derselbe lange Anweisungstext, speichern die Anbieter diesen Teil zwischen. Ein Cache-Treffer kostet bei OpenAI und Anthropic ein Zehntel des Eingabepreises (Stand 10.09.2026), bei Google Gemini 3.8 Flash 0,075 statt 0,75 $ je Million. Der Rechner bildet das mit dem Schalter „Anteil zwischengespeicherter Eingaben“ ab und rechnet mit 10 %.
Wann lohnt sich die Batch-Verarbeitung?
Wenn die Antwort nicht sofort gebraucht wird — nächtliches Sortieren, Übersetzen eines Katalogs, Auswerten von Umfragen. OpenAI, Anthropic und Google gewähren 50 % Rabatt auf Ein- und Ausgabe; OpenAI liefert binnen 24 Stunden (Anbieter-Dokumentation, 10.09.2026). Für einen live antwortenden Chatbot kommt Batch nicht infrage.
Rechnet der Rechner in Euro oder Dollar?
Die Anbieter rechnen in US-Dollar ab, der Rechner zeigt Euro. Voreingestellt ist 0,86 € je Dollar, abgeleitet aus dem EZB-Referenzkurs vom 9. September 2026 (1 € = 1,1652 $). Der Faktor lässt sich jederzeit ändern.
Sind die Token-Kosten die ganze Rechnung?
Nein. Der Rechner ermittelt die reinen Nutzungskosten beim Anbieter. Nicht enthalten: Entwicklung und Anbindung, Betrieb, Prüfung der Ergebnisse, Aufschläge für Zusatzwerkzeuge wie Websuche, Datenschutz- und Rechtsprüfung. Bei kleinen Projekten ist der Token-Preis erfahrungsgemäß der kleinere Teil — siehe versteckte Kosten.
Werden meine Eingaben gespeichert oder übertragen?
Nein. Der Rechner läuft vollständig in Ihrem Browser. Keine Eingabe wird an einen Server geschickt, es werden keine Cookies gesetzt und keine Ressourcen von fremden Servern geladen. Details in der Datenschutzerklärung.
Weitere Werkzeuge von machichdigital
- OpenAI: API Pricing — GPT-6 Astra 10/50 $, GPT-5.6 Terra 2/12 $, GPT-4o mini 0,15/0,60 $, Cache-Preise, Batch −50 %, 10 % Aufschlag für regionale Verarbeitung
- OpenAI: Prompt Caching — 0,1× Eingabepreis, Mindestlänge 1.024 Token, 30 Minuten Haltezeit ab GPT-5.6
- OpenAI: Batch API — 50 % Rabatt, Ergebnis binnen 24 Stunden
- Anthropic: Pricing — Opus 5 5/25 $, Sonnet 5 2/10 $, Haiku 4.5 1/5 $, Cache 1,25×/2×/0,1×, Batch −50 %, Websuche 10 $/1.000, Tokenizer-Hinweis (+30 %), Faustregel 4 Zeichen ≈ 0,75 Wörter
- Google: Gemini API Pricing — Gemini 3.8 Flash 0,75/3,75 $ bis 31.12.2026, Gemini 3.1 Pro Preview 2/12 $, Context-Caching 0,075 $, Batch −50 %
- Mistral: Pricing — Mistral Medium 3.5 1,5/7,5 $, Mistral Small 4 0,15/0,60 $
- OpenAI Help: What are tokens and how to count them — Faustregel 1 Token ≈ 4 Zeichen, 75 Wörter ≈ 100 Token (Englisch)
- Ollama: Llama 3.1 — Downloadgrößen 4,9 GB (8B), 43 GB (70B), 243 GB (405B)
- EZB: Euro-Referenzkurs US-Dollar — 1 € = 1,1652 $ am 09.09.2026
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