CodeKitHub
Billigste LLM-API i 2026: full prissammenligning, 19 modeller
Publisert 25. juli 2026
Hvis du velger et LLM-API utelukkende basert på kostnad, er spennet større enn de fleste forventer. Sammenligner du alle de 19 modellene som dette nettstedets LLM API Pricing Calculator følger med på — OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen, Moonshot/Kimi, Zhipu/GLM og xAI — skiller den billigste og dyreste modellen seg med mer enn 60x på likt sammenligningsgrunnlag. Det gapet betyr mye mer enn hvilken leverandørs logo du er vant til.
Rangeringen
For å sammenligne rettferdig er hver modell nedenfor vurdert etter en blandet sats: 750 000 input-tokens + 250 000 output-tokens per 1M tokens totalt, omtrent tilsvarende en typisk chat-forespørsel der svaret er kortere enn prompten. Prisene er per 1M tokens, verifisert mot hver leverandørs offisielle prisside.
| Plass | Modell | Leverandør | Input | Output | Blandet (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 |
Noen ting skiller seg ut. Hver leverandør — ikke bare én — har både et budsjettnivå og et flaggskipnivå som ligger flere ganger fra hverandre i pris, så «hvilken leverandør er billigst» er feil spørsmål; «hvilken spesifikk modell» er det riktige. For det andre lander de to billigste modellene (Gemini 2.5 Flash-Lite og DeepSeek V4 Flash) på nøyaktig samme blandede sats, til tross for at de kommer fra helt urelaterte selskaper — helt i det lave sjiktet har budsjettprisingen konvergert i stedet for at én leverandør underbyr resten.
Hvorfor den billigste modellen ikke automatisk er det riktige valget
Prisen alene forteller deg ikke om en modell er god nok for oppgaven din. Budsjettmodeller er som regel helt fine til klassifisering, uttrekk, korte svar og andre smale, veldefinerte jobber — den typen arbeid der en flaggskipmodells ekstra resonneringsevne står ubrukt. De passer dårligere til åpen resonnering, lange agent-arbeidsflyter i flere steg, eller oppgaver der et feil svar er dyrt å oppdage senere; en billigere modell som gjør oppgaven feil og trenger et nytt forsøk (eller en manuell fiks) kan ende opp med å koste mer enn en dyrere modell som gjør det riktig på første forsøk.
Et fornuftig utgangspunkt: prototyp med den modellen du kjenner best, og når oppgaven er veldefinert, test om en budsjettmodell fra samme tabell gir akseptabelt likt resultat — gjør den det, vokser besparelsen med skala; gjør den det ikke, var prisforskjellen uansett ikke den egentlige kostnadsdriveren.
Slik finner du ditt faktiske tall
Denne tabellen bruker en fast 3:1-blanding for å gjøre rangering mulig, men din reelle fordeling mellom input- og output-tokens er nesten helt sikkert ikke 3:1 — en oppsummeringsoppgave kan være 10:1, en kodegenereringsoppgave nærmere 1:2. Den blandede rangeringen over er et fornuftig utgangspunkt for å plukke kandidater å teste, ikke en erstatning for å beregne din spesifikke kostnad.
Til det bruker du LLM API Pricing Calculator direkte: skriv inn dine faktiske antall input- og output-tokens, så beregner den den nøyaktige kostnaden for hvilken som helst av disse 19 modellene, pluss et månedlig estimat hvis du vet omtrent hvor mange forespørsler du kommer til å gjøre. Vet du ikke tokentallene dine ennå, gir Token Counter-verktøyet deg det reelle tallet fra en faktisk prompt, i stedet for et grovt anslag. Begge kjører helt i nettleseren din — ingen API-nøkkel, ingen konto, ingenting lastes opp.