CodeKitHubHva er dette verktøyet?
LLM-API-er faktureres per token, ikke per forespørsel — og input-tokens (prompten din, systemmeldingen, chattehistorikken) prises annerledes enn output-tokens (det modellen genererer), vanligvis med en 4–8x påslag for output. Den forskjellen gjør «hvor mye vil dette koste» vanskelig å anslå, spesielt når du sammenligner modeller på tvers av leverandører med ulike priser.
Denne kalkulatoren tar antall input- og output-tokens, ganger hvert med den valgte modellens pris per million tokens, og legger dem sammen — samme regnestykke som leverandørens faktureringssystem bruker. Legg til et månedlig forespørselsvolum, så projiserer den et månedlig totalbeløp, nyttig for budsjettering før du forplikter deg til en modell i produksjon.
Hvorfor bruke det?
- 19 modeller fra OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen, Moonshot, Zhipu og xAI — budsjett-, mellomsjikt- og flaggskip-alternativer, inkludert de store kinesiske modell-API-ene og Grok.
- En side-om-side-sammenligningstabell rangerer hver modell etter kostnad for dine eksakte token-antall, så du slipper å regne ut hver enkelt for hånd.
- Separat oppdeling av input-/output-kostnad, siden output-tokens prises flere ganger høyere enn input-tokens hos alle leverandører.
- Valgfritt månedlig forespørselsvolum for en rask budsjettprojeksjon, ikke bare et estimat for én forespørsel.
- Priser verifisert direkte mot leverandørdokumentasjon, med verifiseringsdatoen vist — ikke skrapet eller anslått.
- 100 % lokalt — ingen API-nøkkel, ingen konto, ingen data forlater nettleseren din.
Slik bruker du det
- Velg en modell fra nedtrekksmenyen, gruppert etter leverandør (OpenAI / Anthropic / Google / DeepSeek / Qwen / Moonshot / Zhipu / xAI).
- Skriv inn antall input-tokens (prompt + systemmelding + eventuell kontekst) og forventet antall output-tokens.
- Les kostnaden per forespørsel, delt opp i input-kostnad og output-kostnad.
- Skriv eventuelt inn antall forespørsler per måned for å se en estimert månedlig kostnad.
- Bla ned til sammenligningstabellen for å se hver modell rangert etter kostnad for samme antall tokens.
Eksempel
Inndata
GPT-5.6 Terra, 1000 input-tokens, 500 output-tokensResultat
Input-kostnad $0,0025 + output-kostnad $0,0075 = $0,01 per forespørselVed 10 000 forespørsler/måned er det omtrent $100/måned — små kostnader per forespørsel legger seg raskt opp i stor skala, som er nøyaktig hvorfor det er viktig å sjekke regnestykket før du velger modell.
Å forstå input- versus output-kostnad
Hver modell på denne listen priser input- og output-tokens separat, og gapet mellom dem er stort og konsistent på tvers av leverandører — output koster jevnlig 5–6x mer per token enn input. Det betyr at et pratsomt, ordrikt modellsvar koster uforholdsmessig mye mer enn en lang prompt med et kort svar, selv om det totale antallet tokens ser likt ut.
Praktisk implikasjon: hvis du optimaliserer API-forbruk, sparer det å kutte output-lengde (kortere systeminstruksjoner som «svar i ett avsnitt») vanligvis mer enn å kutte input, token for token.
Grov månedlig kostnad etter bruksmønster
Dette er illustrerende eksempler, ikke tilbud — bruk kalkulatoren over med dine egne token-antall og modellvalg for et eksakt tall.
| Bruksmønster | Typiske tokens/forespørsel | Eksempelmodell | Grov månedlig kostnad (10k forespørsler) |
|---|---|---|---|
| Korte chatbot-svar | 300 inn / 150 ut | GPT-5.4 Nano | ≈ $2-3/måned |
| Datamerking og klassifisering | 500 inn / 50 ut | DeepSeek V4 Flash | ≈ $1/måned |
| Dokumentoppsummering | 3000 inn / 400 ut | Claude Sonnet 5 | ≈ $100/måned |
| Kodegenereringsassistent | 1500 inn / 1000 ut | Gemini 3.5 Flash | ≈ $110-115/måned |
| Lang tekstforfatting | 1000 inn / 2500 ut | GPT-5.6 Sol | ≈ $800/måned |
Ofte stilte spørsmål
Hvorfor prises output så mye høyere enn input hos alle modeller?
Å generere tokens (output) krever en full fremoverpassering gjennom modellen for hvert nye token, kjørt sekvensielt, mens behandling av input-tokens (prompten) kan gjøres parallelt i én enkelt batch. Denne asymmetriske beregningskostnaden er grunnen til at alle store leverandører priser output til omtrent 4–8x input-prisen.
Hvordan vet jeg hvor mange tokens prompten min vil bruke?
Bruk CodeKitHubs Token Counter-verktøy — lim inn den faktiske prompten eller systemmeldingen din, så viser det det eksakte antallet tokens ved hjelp av den ekte tokenizeren, i stedet for et grovt tegnbasert anslag. Antall output-tokens er vanskeligere å forutsi på forhånd; en fornuftig tilnærming er å sjekke faktisk bruk fra noen ekte API-svar og bruke det som estimat.
Er disse prisene garantert oppdaterte?
Nei — API-priser hos AI-leverandører endres ganske ofte, noen ganger med lite varsel. Prisene i dette verktøyet ble verifisert direkte mot hver leverandørs offisielle prisside på datoen vist ved kalkulatoren. Før du tar en budsjett- eller innkjøpsbeslutning, sjekk den gjeldende siden selv: 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 ikke [favorittmodellen min] på listen?
Dette verktøyet dekker et representativt utvalg av budsjett-, mellomsjikt- og flaggskip-modeller fra OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen, Moonshot, Zhipu og xAI (19 modeller totalt) i stedet for hver eneste modell hver leverandør tilbyr, for å holde listen enkel å skanne og prisdataene enkle å vedlikeholde nøyaktig. Trenger du en modell som ikke er på listen, sjekk prisen per 1 million tokens på leverandørens side og gjør samme input-kostnad + output-kostnad-regnestykke for hånd.
Tar Gemini 3.1 Pro Preview-prisen hensyn til lange prompter?
Nei — prisen som vises er Googles sjikt for ≤200 000 tokens. Geminis priser trapper opp for prompter lengre enn den terskelen, og denne kalkulatoren modellerer ikke det påslaget, for å holde verktøyet enkelt. Overskrider promptene dine jevnlig 200k tokens, sjekk Googles prisside for den eksakte long-context-prisen.
Er prisene for DeepSeek, Qwen, Kimi og GLM i USD?
Ja — alle priser i dette verktøyet, inkludert de kinesiske modellene, er de offisielle internasjonale API-prisene i USD, slik at hver modell kan sammenlignes på samme grunnlag. Noen av disse leverandørene tilbyr også CNY-fakturerte konsoller for kontoer på det kinesiske fastlandet, ofte til lavere priser; sjekk leverandørens egen konsoll hvis du fakturerer i CNY.
Bør jeg optimalisere for input-kostnad eller output-kostnad?
Se på formen på arbeidsmengden din. Hvis den er input-tung — lange dokumenter inn, korte svar ut (klassifisering, uthenting, RAG) — dominerer input-priser og prompt-caching regningen din. Hvis den er output-tung — lange genereringer fra korte prompter — betyr output-prising mest, og output-tokens koster typisk flere ganger mer per token enn input hos samme modell.