CodeKitHub
A legolcsóbb LLM API 2026-ban: teljes ár-összehasonlítás, 19 modell
Közzétéve 2026. júl. 25.
Ha pusztán a költség alapján választasz LLM API-t, a szórás nagyobb, mint amire a legtöbben számítanak. Ha összehasonlítjuk mind a 19 modellt, amelyet az oldal LLM API árkalkulátora követ — OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen, Moonshot/Kimi, Zhipu/GLM és xAI —, a legolcsóbb és a legdrágább modell között azonos feltételek mellett több mint 60-szoros a különbség. Ez a szakadék sokkal többet számít, mint az, hogy melyik gyártó logóját szoktad meg.
A rangsor
A tisztességes összehasonlítás érdekében minden alábbi modellt kevert díjszabás alapján pontozunk: 750 000 input token + 250 000 output token 1M összes tokenre vetítve, ami nagyjából megfelel egy tipikus chat-jellegű kérésnek, ahol a válasz rövidebb, mint a prompt. Az árak 1M tokenre vonatkoznak, és minden gyártó hivatalos árlistájával egyeztetve lettek.
| Helyezés | Modell | Szolgáltató | Input | Output | Kevert (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 |
Néhány dolog rögtön szembetűnik. Minden szolgáltatónak — nem csak egynek — van egyszerre olcsó és csúcskategóriás modellje, több szörös árkülönbséggel, így a „melyik gyártó a legolcsóbb“ rossz kérdés; a helyes az, hogy „melyik konkrét modell“. Másodszor: a két legolcsóbb modell (a Gemini 2.5 Flash-Lite és a DeepSeek V4 Flash) pontosan ugyanarra a kevert díjra jön ki, pedig két egymástól független cégtől származnak — a legalsó árszegmensben a büdzsé-kategória árazása inkább összetartott, semmint hogy egy gyártó alávágott volna a mezőnynek.
Miért nem automatikusan a legolcsóbb modell a jó választás
Az ár önmagában nem árulja el, hogy egy modell elég jó-e a feladatodhoz. A büdzsé-kategóriás modellek általában megfelelnek osztályozásra, adatkinyerésre, rövid válaszokra és más szűk, jól definiált munkákra — olyan feladatokra, ahol egy csúcsmodell extra érvelési képessége kihasználatlan maradna. Rosszabbul teljesítenek nyílt végű érvelésben, hosszú, többlépéses ügynök-munkafolyamatokban, vagy olyan feladatoknál, ahol egy hibás választ drága utólag elkapni; egy olcsóbb modell, amely elrontja a feladatot és újrapróbálkozást (vagy emberi javítást) igényel, végül többe kerülhet, mint egy drágább modell, amely elsőre eltalálja.
Észszerű alapszabály: prototípust azzal a modellel készíts, amelyet a legjobban ismersz, majd amikor a feladat már jól körülhatárolt, teszteld, hogy a táblázat egy büdzsé-kategóriás modellje elfogadhatóan hasonló kimenetet ad-e — ha igen, a megtakarítás nagy volumennél összeadódik; ha nem, akkor amúgy sem az árkülönbség volt az igazi költségtényező.
A saját számod kiszámítása
Ez a táblázat fix 3:1 arányú keveréket használ, hogy a rangsorolás egyáltalán lehetséges legyen, de a te valós input/output token-arányod szinte biztosan nem 3:1 — egy összefoglalási feladat lehet 10:1, egy kódgenerálási feladat inkább 1:2. A fenti kevert rangsor jó kiindulópont a tesztelésre érdemes jelöltek kiválasztásához, de nem helyettesíti a saját, konkrét költséged kiszámítását.
Ehhez használd közvetlenül az LLM API árkalkulátort: add meg a tényleges input és output tokenszámaidat, és a kalkulátor pontosan kiszámolja a költséget mind a 19 modellre, sőt havi becslést is ad, ha nagyjából tudod, hány kérést fogsz indítani. Ha még nem ismered a tokenszámaidat, a Token Counter eszköz valós promptból adja meg a tényleges számot durva becslés helyett. Mindkettő teljes egészében a böngésződben fut — nincs API-kulcs, nincs fiók, semmi sem kerül feltöltésre.