CodeKitHubHvad er dette værktøj?
LLM-API'er afregnes pr. token, ikke pr. forespørgsel — og input-tokens (din prompt, systembesked, chathistorik) prissættes anderledes end output-tokens (det modellen genererer), typisk med en 4-8x pristillæg for output. Den opdeling gør det svært at gennemskue, hvad noget vil koste, især når man sammenligner modeller på tværs af leverandører med forskellige prislister.
Denne beregner tager dine input- og output-tokenantal, ganger hvert med den valgte models pris pr. million tokens, og lægger dem sammen — den samme matematik, som leverandørens afregningssystem bruger. Tilføj et månedligt antal forespørgsler, og den beregner en månedlig total — nyttigt til budgettering, før du forpligter dig til en model i produktion.
Hvorfor bruge det?
- 19 modeller på tværs af OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen, Moonshot, Zhipu og xAI — budget-, mellem- og flagskibsmuligheder, inklusive de store kinesiske model-API'er og Grok.
- En side-om-side sammenligningstabel rangerer hver model efter pris for dine præcise tokenantal, så du ikke skal beregne hver enkelt manuelt.
- Separat opdeling af input-/output-omkostninger, da output-tokens prissættes flere gange højere end input-tokens hos alle leverandører.
- Valgfrit månedligt antal forespørgsler til en hurtig budgetprognose, ikke kun et estimat for én enkelt forespørgsel.
- Priser verificeret direkte mod leverandørens dokumentation, med verifikationsdatoen vist — ikke skrabet eller gættet.
- 100 % lokalt — ingen API-nøgle, ingen konto, ingen data forlader din browser.
Sådan bruger du det
- Vælg en model fra dropdown-menuen, grupperet efter leverandør (OpenAI / Anthropic / Google / DeepSeek / Qwen / Moonshot / Zhipu / xAI).
- Indtast dit input-tokenantal (prompt + systembesked + eventuel kontekst) og forventet output-tokenantal.
- Læs prisen pr. forespørgsel, opdelt i input-omkostning og output-omkostning.
- Indtast eventuelt antal forespørgsler pr. måned for at se en estimeret månedlig pris.
- Rul ned til sammenligningstabellen for at se alle modeller rangeret efter pris for de samme tokenantal.
Eksempel
Input
GPT-5.6 Terra, 1.000 input-tokens, 500 output-tokensOutput
Input-pris 0,0025 USD + output-pris 0,0075 USD = 0,01 USD pr. forespørgselVed 10.000 forespørgsler/måned bliver det cirka 100 USD/måned — små priser pr. forespørgsel løber hurtigt op i stor skala, hvilket netop er, hvorfor det er vigtigt at tjekke matematikken, før man vælger en model.
Forståelse af input- vs. output-omkostning
Alle modeller på denne liste prissætter input og output separat, og forskellen mellem dem er stor og konsekvent på tværs af leverandører — output koster typisk 5-6x mere pr. token end input. Det betyder, at et snakkesaligt, langt modelsvar koster uforholdsmæssigt mere end en lang prompt med et kort svar, selv hvis det samlede tokenantal ser ens ud.
Praktisk konsekvens: hvis du optimerer API-forbrug, sparer det at afkorte outputlængden (kortere systemprompt-instrukser som "svar i ét afsnit") som regel mere end at afkorte input, token for token.
Omtrentlig månedlig pris efter brugsmønster
Dette er illustrative eksempler, ikke tilbud — brug beregneren ovenfor med dine egne tokenantal og modelvalg for et præcist tal.
| Brugsmønster | Typiske tokens/forespørgsel | Eksempelmodel | Omtrentlig månedlig pris (10.000 forespørgsler) |
|---|---|---|---|
| Korte chatbot-svar | 300 ind / 150 ud | GPT-5.4 Nano | ≈ 2-3 USD/måned |
| Datamærkning og klassifikation | 500 ind / 50 ud | DeepSeek V4 Flash | ≈ 1 USD/måned |
| Dokumentopsummering | 3.000 ind / 400 ud | Claude Sonnet 5 | ≈ 100 USD/måned |
| Kodegenereringsassistent | 1.500 ind / 1.000 ud | Gemini 3.5 Flash | ≈ 110-115 USD/måned |
| Skrivning af langt indhold | 1.000 ind / 2.500 ud | GPT-5.6 Sol | ≈ 800 USD/måned |
Ofte stillede spørgsmål
Hvorfor prissættes output så meget højere end input hos alle modeller?
At generere tokens (output) kræver et fuldt forward-pass gennem modellen for hvert nye token, kørt sekventielt, mens behandling af input-tokens (prompten) kan gøres parallelt i én samlet batch. Denne asymmetriske beregningsomkostning er grunden til, at alle større leverandører prissætter output til omkring 4-8x input-taksten.
Hvordan ved jeg, hvor mange tokens min prompt vil bruge?
Brug CodeKitHubs Token-tæller — indsæt din faktiske prompt eller systembesked, og den viser det præcise tokenantal ved hjælp af den rigtige tokenizer, i stedet for et groft tegnbaseret gæt. Output-tokenantal er sværere at forudsige på forhånd; en fornuftig tilgang er at tjekke faktisk forbrug fra nogle rigtige API-svar og bruge det som dit estimat.
Er disse priser garanteret aktuelle?
Nej — AI-leverandørers API-priser ændrer sig ret ofte, nogle gange med kort varsel. Priserne i dette værktøj blev verificeret direkte mod hver leverandørs officielle prisside på datoen vist ved beregneren. Før du træffer en budget- eller købsbeslutning, bør du selv tjekke den aktuelle side: OpenAI-priser (developers.openai.com/api/docs/pricing), Anthropic/Claude-priser (platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) og Google Gemini-priser (ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing).
Hvorfor er [min yndlingsmodel] ikke på listen?
Dette værktøj dækker et repræsentativt udsnit af budget-, mellem- og flagskibsmodeller fra OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen, Moonshot, Zhipu og xAI (19 modeller i alt) frem for hver eneste model, hver leverandør tilbyder, for at holde listen overskuelig og prisdataene nemme at holde nøjagtige. Hvis du har brug for en model, der ikke er på listen, kan du tjekke dens pris pr. 1 million tokens på leverandørens side og selv lave det samme regnestykke med input-omkostning + output-omkostning.
Tager prisen på Gemini 3.1 Pro Preview højde for lange prompter?
Nej — prisen vist er Googles ≤200.000-token-niveau. Geminis priser stiger for prompter, der er længere end den tærskel, og denne beregner modellerer ikke det tillæg, for at holde værktøjet enkelt. Hvis dine prompter jævnligt overstiger 200.000 tokens, bør du tjekke Googles prisside for den præcise langkontekst-takst.
Er priserne for DeepSeek, Qwen, Kimi og GLM i USD?
Ja — alle priser i dette værktøj, inklusive de kinesiske modeller, er de officielle internationale API-takster i USD, så alle modeller kan sammenlignes på samme grundlag. Nogle af disse leverandører tilbyder også CNY-afregnede konsoller til fastlandskinesiske konti med andre (ofte lavere) takster; tjek leverandørens egen konsol, hvis du afregner i CNY.
Bør jeg optimere input-omkostning eller output-omkostning?
Se på din arbejdsbyrdes karakter. Hvis den er input-tung — lange dokumenter ind, korte svar ud (klassifikation, ekstraktion, RAG) — dominerer input-priser og prompt-caching din regning. Hvis den er output-tung — lange genereringer fra korte prompter — betyder output-priser mest, og output-tokens koster typisk flere gange mere pr. token end input på samme model.