LLM-API-Preise pro Token im Vergleich

Die Preise für LLM-APIs (Large Language Model) sind ein zentrales Thema für Unternehmen und Entwickler, die KI-Modelle in ihren Anwendungen einsetzen. Am 25. Juli 2025 standen die Preise für führende Modelle wie von OpenAI, Anthropic und Google im Fokus, wobei sich die Kosten pro Token deutlich unterscheiden. Die Kosten werden in der Regel pro 1 Million Tokens berechnet, wobei Input- und Output-Preise getrennt angegeben werden. So beträgt der Input-Preis für das OpenAI-Modell GPT-4 beispielsweise 30 Dollar pro 1 Million Tokens, während der Output-Preis bei 60 Dollar liegt. Bei Anthropic ist das Modell Claude 2.1 für Input 12 Dollar und für Output 36 Dollar pro 1 Million Tokens. Google’s Gemini Pro hat Input-Kosten von 1 Dollar und Output-Kosten von 3 Dollar pro 1 Million Tokens. Einige Modelle nutzen ein gestaffeltes Preissystem, das abhängig von der Länge des Prompt ist. Die angegebenen Preise beziehen sich auf Prompt-Längen von maximal 200.000 Tokens. Dieses System kann für Anwender vorteilhaft sein, die mit längeren Eingaben arbeiten, da die Kosten pro Token in diesen Fällen geringer ausfallen können. Die Tokenisierung variiert jedoch zwischen den Anbietern. Im Allgemeinen entspricht ein Token etwa 3–4 Zeichen, aber die genaue Definition hängt von der spezifischen Tokenisierungsmethode des Anbieters ab. Nutzer sollten daher stets die Dokumentation jedes Anbieters konsultieren, um genaue Kosten zu berechnen. Die Preisgestaltung beeinflusst die Wahl des Modells stark. Unternehmen, die auf KI-basierte Sprachverarbeitung angewiesen sind, müssen zwischen Leistung, Kosten und Token-Definitionen abwägen. Modelle mit niedrigen Input-Preisen können sich bei großen Datenmengen lohnen, während Modelle mit höheren Output-Preisen für komplexe Aufgaben oder langen Textgenerierung vorteilhaft sein können. Die Preise sind dynamisch und können sich häufiger ändern, weshalb es wichtig ist, aktuelle Daten zu verfolgen. Eine Übersicht der aktuellen Preise ermöglicht es Nutzern, den besten Kompromiss zwischen Leistung und Kosten zu finden. Industrieinsider betonen, dass die Preise für LLM-APIs ein entscheidender Faktor für die breite Anwendung von KI-Technologien sind. Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und Google arbeiten kontinuierlich an der Optimierung ihrer Modelle und Preismodelle, um Wettbewerbsvorteile zu sichern. Die Tokenisierung bleibt ein technisch komplexes Thema, das für viele Nutzer weiterhin unklar ist. Allerdings zeigt sich, dass die Preise in den letzten Monaten insgesamt stabiler geblieben sind, was für Unternehmen eine bessere Planbarkeit bedeutet. Die Community der KI-Entwickler bleibt jedoch aktiv und fordert mehr Transparenz in der Tokenberechnung.