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Die günstigste LLM-API 2026: vollständiger Preisvergleich, 19 Modelle
Veröffentlicht am 25. Juli 2026
Wenn du eine LLM-API rein nach Kosten auswählst, ist die Spanne größer, als die meisten erwarten. Vergleicht man alle 19 Modelle, die der LLM-API-Preisrechner dieser Seite erfasst — OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen, Moonshot/Kimi, Zhipu/GLM und xAI —, unterscheiden sich das günstigste und das teuerste Modell auf vergleichbarer Basis um mehr als das 60-Fache. Diese Spanne ist deutlich wichtiger als das Logo des Anbieters, an das du gewöhnt bist.
Die Rangliste
Um fair zu vergleichen, wird jedes Modell unten nach einer gemischten Rate bewertet: 750.000 Input-Tokens + 250.000 Output-Tokens pro 1M Tokens insgesamt, was in etwa einer typischen Chat-Anfrage entspricht, bei der die Antwort kürzer als der Prompt ist. Preise gelten pro 1M Tokens und wurden gegen die offizielle Preisseite jedes Anbieters geprüft.
| Rang | Modell | Anbieter | Input | Output | Gemischt (3:1) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 2.5 Flash-Lite | $0.10 | $0.40 | $0.175 | |
| 1 | DeepSeek V4 Flash | DeepSeek | $0.14 | $0.28 | $0.175 |
| 3 | Qwen3.6 Flash | Qwen | $0.19 | $1.13 | $0.42 |
| 4 | GPT-5.4 Nano | OpenAI | $0.20 | $1.25 | $0.46 |
| 5 | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | $0.44 | $0.87 | $0.54 |
| 6 | Grok Code Fast 1 | xAI | $1.00 | $2.00 | $1.25 |
| 7 | GPT-5.4 Mini | OpenAI | $0.75 | $4.50 | $1.69 |
| 8 | Claude Haiku 4.5 | Anthropic | $1.00 | $5.00 | $2.00 |
| 9 | GLM-5.2 | Zhipu | $1.40 | $4.40 | $2.15 |
| 10 | GPT-5.6 Luna | OpenAI | $1.00 | $6.00 | $2.25 |
| 11 | Grok 4.5 | xAI | $2.00 | $6.00 | $3.00 |
| 12 | Gemini 3.5 Flash | $1.50 | $9.00 | $3.38 | |
| 13 | Qwen3.7 Max | Qwen | $2.50 | $7.50 | $3.75 |
| 14 | Claude Sonnet 5 | Anthropic | $2.00 | $10.00 | $4.00 |
| 15 | Gemini 3.1 Pro Preview | $2.00 | $12.00 | $4.50 | |
| 16 | GPT-5.6 Terra | OpenAI | $2.50 | $15.00 | $5.63 |
| 17 | Kimi K3 | Moonshot | $3.00 | $15.00 | $6.00 |
| 18 | Claude Opus 5 | Anthropic | $5.00 | $25.00 | $10.00 |
| 19 | GPT-5.6 Sol | OpenAI | $5.00 | $30.00 | $11.25 |
Ein paar Dinge fallen auf. Jeder Anbieter — nicht nur einer — hat sowohl eine Budget- als auch eine Flaggschiff-Stufe, die um mehrere Faktoren auseinanderliegen, daher ist „welcher Anbieter ist am günstigsten“ die falsche Frage; „welches konkrete Modell“ ist die richtige. Zweitens landen die beiden günstigsten Modelle (Gemini 2.5 Flash-Lite und DeepSeek V4 Flash) trotz völlig unabhängiger Unternehmen exakt auf derselben gemischten Rate — am untersten Ende hat sich die Budget-Preisgestaltung angeglichen, statt dass ein Anbieter den Markt unterbietet.
Warum das günstigste Modell nicht automatisch die richtige Wahl ist
Der Preis allein sagt dir nicht, ob ein Modell für deine Aufgabe gut genug ist. Budget-Modelle reichen meist für Klassifizierung, Extraktion, kurze Antworten und andere eng umrissene, klar definierte Aufgaben — die Art von Arbeit, bei der die zusätzliche Reasoning-Fähigkeit eines Flaggschiff-Modells ungenutzt bleibt. Sie eignen sich schlechter für offenes Reasoning, lange mehrstufige Agenten-Workflows oder Aufgaben, bei denen eine falsche Antwort später teuer zu korrigieren ist; ein günstigeres Modell, das die Aufgabe falsch löst und einen erneuten Versuch (oder eine manuelle Korrektur) braucht, kann am Ende teurer sein als ein teureres Modell, das gleich beim ersten Mal richtig liegt.
Ein vernünftiger Standardansatz: prototypisiere mit dem Modell, das du am besten kennst, und teste dann, sobald die Aufgabe klar definiert ist, ob ein Budget-Modell aus derselben Tabelle ein akzeptabel ähnliches Ergebnis liefert — wenn ja, summieren sich die Einsparungen bei Skalierung; wenn nicht, war der Preisunterschied ohnehin nicht der eigentliche Kostentreiber.
Deine tatsächliche Zahl ermitteln
Diese Tabelle nutzt eine feste 3:1-Mischung, um ein Ranking überhaupt zu ermöglichen, aber dein tatsächliches Input/Output-Token-Verhältnis liegt so gut wie sicher nicht bei 3:1 — eine Zusammenfassungsaufgabe könnte 10:1 sein, eine Code-Generierungsaufgabe eher 1:2. Das gemischte Ranking oben ist ein vernünftiger Ausgangspunkt, um Kandidaten zum Testen auszuwählen, kein Ersatz für die Berechnung deiner spezifischen Kosten.
Nutze dafür direkt den LLM-API-Preisrechner: Gib deine tatsächlichen Input- und Output-Tokenzahlen ein, und er berechnet die exakten Kosten für jedes dieser 19 Modelle, plus eine monatliche Schätzung, falls du ungefähr weißt, wie viele Anfragen du machen wirst. Falls du deine Tokenzahlen noch nicht kennst, liefert dir das Tool KI-Token-Zähler die echte Zahl aus einem tatsächlichen Prompt statt einer groben Schätzung. Beide laufen vollständig in deinem Browser — kein API-Key, kein Konto, nichts wird hochgeladen.