Token-Rechner: Was ChatGPT, Claude und Gemini über die API kosten

Zwischen dem günstigsten und dem teuersten Modell liegt bei identischer Nutzung der Faktor 167. Ein Chatbot mit 1.000 Anfragen im Monat kostet über die Schnittstelle 8 US-Cent – oder 13,30 US-Dollar. Der Rechner unten zeigt Ihnen in Sekunden, was Ihr Anwendungsfall bei welchem Modell kostet. Alle Preise: Stand September 2026.

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Was ein Token ist und wie man von Wörtern auf Token kommt

Sprachmodelle rechnen nicht in Wörtern, sondern in Token. Ein Token ist die kleinste Einheit, die das Modell verarbeitet – mal ein ganzes Wort, mal eine Silbe, mal ein einzelnes Zeichen. Anthropic beschreibt es in der eigenen Dokumentation so: Ein Token entspricht bei Claude ungefähr 3,5 englischen Zeichen, wobei die genaue Zahl von der verwendeten Sprache abhängt.

Für die Kalkulation brauchen Sie eine Umrechnung von Wörtern auf Token. Die einzige Faustregel, die die Anbieter selbst veröffentlichen, lautet bei OpenAI wörtlich: „100 tokens are approximately 75 words" – also ein Token entspricht etwa drei Vierteln eines Wortes, oder umgekehrt: ein Wort entspricht etwa 1,33 Token. Google nennt für Gemini ähnliche Werte: ein Token entspricht rund vier Zeichen, 100 Token entsprechen etwa 60 bis 80 englischen Wörtern.

Genau mit diesem Faktor 1,33 rechnet das Werkzeug oben. Sie sehen ihn im Feld „Token je Wort" und können ihn ändern. Das ist wichtig, denn alle drei Anbieter schreiben ausdrücklich dazu, dass sich ihre Faustregel auf englischen Text bezieht. OpenAI formuliert es so: „other languages can have different relationships between characters, words, and tokens". Einen offiziellen Faktor für Deutsch veröffentlicht kein Anbieter.

Zwei Dinge zählen doppelt und werden regelmäßig vergessen. Erstens: Der Systemprompt gehört bei jeder einzelnen Anfrage zu den Eingabe-Token, nicht nur beim ersten Aufruf. Zweitens: In einem Chatverlauf wird die gesamte bisherige Konversation bei jeder neuen Nachricht erneut mitgeschickt. Ein Gespräch über zehn Runden bezahlt den ersten Prompt zehnmal.

Die Preistabelle aller Modelle

Abgerechnet wird immer je Million Token, getrennt nach Eingabe und Ausgabe. Ausgabe-Token kosten bei allen Anbietern ein Vielfaches der Eingabe-Token – bei GPT-6 Astra das Fünffache, bei GPT-5.6 Terra das Sechsfache. Die folgende Tabelle zeigt die Listenpreise in US-Dollar für Standardverarbeitung und kurzes Kontextfenster.

Quellen: developers.openai.com/api/docs/pricing (Abruf 4. September 2026), platform.claude.com (Abruf 5. September 2026), ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing, mistral.ai/pricing/api und docs.x.ai/docs/pricing (jeweils Abruf 5. September 2026). Wo ein Anbieter einen Wert nicht veröffentlicht, steht „nicht angegeben" – geschätzt wird hier nichts.

Beim Input liegt zwischen Mistral Small 4 (0,15 $) und GPT-6 Astra (10,00 $) der Faktor 67. Beim Output wird die Spreizung noch größer – und der Output ist bei den meisten Anwendungen der teurere Posten.

Drei durchgerechnete Beispiele

Alle drei Beispiele rechnen mit dem belegten Faktor 1,33 Token je Wort, Standardverarbeitung, ohne Caching und ohne Batch-Rabatt.

• Chatbot auf der Website: 1.000 Anfragen im Monat, 250 Wörter Eingabe (Systemprompt, Kontext, Frage), 150 Wörter Antwort. Ergibt 332.500 Eingabe- und 199.500 Ausgabe-Token.
• Zusammenfassungen von 500 Dokumenten: je Dokument 4.000 Wörter Eingabe, 200 Wörter Zusammenfassung. Ergibt 2,66 Mio. Eingabe- und 133.000 Ausgabe-Token.
• Produkttexte für 2.000 Artikel: je Artikel 120 Wörter Eingabe (Produktdaten plus Briefing), 180 Wörter Ausgabe. Ergibt 319.200 Eingabe- und 478.800 Ausgabe-Token.

Drei Beobachtungen daraus. Erstens: Die absoluten Beträge sind niedrig. Der teuerste der drei Anwendungsfälle kostet mit dem teuersten Modell 33,25 US-Dollar – weniger als zwei ChatGPT-Plus-Abos. Die Angst vor explodierenden API-Kosten ist bei diesen Größenordnungen unbegründet.

Zweitens: Welcher Preis dominiert, hängt vom Anwendungsfall ab. Bei den Zusammenfassungen sind 95 Prozent der Token Eingabe – dort entscheidet der Input-Preis. Bei den Produkttexten sind 60 Prozent der Token Ausgabe, und weil Output das Fünf- bis Sechsfache kostet, macht er dort rund 90 Prozent der Rechnung aus. Drittens: Die Modellwahl schlägt jede andere Optimierung. Von GPT-6 Astra auf GPT-5.6 Luna zu wechseln senkt die Kosten um rund 98 Prozent. Kein Caching und kein Batch-Rabatt kommt in diese Nähe.

Wie man die Kosten senkt

Fünf Hebel, in der Reihenfolge ihrer Wirkung.

1. Kleineres Modell wählen. Der stärkste Hebel, mit Abstand. Sortieren Sie Ihre Aufgaben: Klassifizieren, Extrahieren, Umformulieren und Zusammenfassen erledigen die kleinen Modelle in aller Regel gut genug. Nur für mehrstufiges Schlussfolgern, Code und heikle Fachtexte brauchen Sie das Flaggschiff. Testen Sie mit 50 echten Fällen, bevor Sie sich für das teure Modell entscheiden.
2. Prompt-Caching einschalten. Der Teil des Prompts, der bei jeder Anfrage gleich ist – Systemprompt, Beispiele, Wissensbasis – kostet dann nur noch 10 Prozent des Input-Preises. Das gilt belegt bei OpenAI, Anthropic und Google; Mistral nennt bis zu 90 Prozent Rabatt. Bei Anthropic kostet das Schreiben in den Cache 25 Prozent Aufschlag, es rechnet sich also ab dem zweiten Zugriff.
3. Batch-Verarbeitung nutzen. Wenn die Antwort nicht in Sekunden vorliegen muss – Produkttexte, Zusammenfassungen, Klassifizierung von Altbeständen – geben Sie die Aufgaben als Stapel ab und bekommen bei OpenAI, Anthropic, Google und Mistral 50 Prozent Rabatt auf Eingabe und Ausgabe.
4. Systemprompt kürzen. Ein Systemprompt von 800 Wörtern statt 200 kostet bei 1.000 Anfragen im Monat rund 800.000 zusätzliche Eingabe-Token. Bei Claude Sonnet 5 sind das 1,60 US-Dollar im Monat, bei GPT-6 Astra 8,00 US-Dollar – und zwar für Text, den niemand liest. Streichen Sie Höflichkeitsfloskeln, Wiederholungen und Beispiele, die das Modell nicht braucht.
5. Ausgabelänge begrenzen. Weil Output das Fünf- bis Sechsfache kostet, ist das der zweitwirksamste Hebel nach der Modellwahl. Setzen Sie ein hartes Token-Limit und schreiben Sie die gewünschte Länge in den Prompt. Eine Antwort von 150 statt 400 Wörtern spart bei gleicher Nutzung rund 60 Prozent der Ausgabekosten.

Die Rabatte lassen sich kombinieren: Anthropic weist ausdrücklich darauf hin, dass Batch, Caching und Datenresidenz-Faktoren zusammen wirken. Umgekehrt gilt das auch für die Aufschläge – bei OpenAI verdoppelt der Fast Mode den Preis, der lange Kontext ebenfalls, und die Verarbeitung in der EU kostet 10 Prozent extra.

Abo oder Schnittstelle – wann sich was lohnt

Die Frage wird oft als Entweder-oder gestellt, und das ist der Fehler. Es sind zwei Produkte mit getrennter Abrechnung: Ein ChatGPT-Business-Abo enthält keine API-Nutzung, die wird separat berechnet.

Die Rechnung ist trotzdem lehrreich. Ein ChatGPT-Plus-Abo kostet 20 US-Dollar im Monat. Der Chatbot aus Beispiel 1 kostet mit GPT-5.6 Luna 0,31 US-Dollar – für 1.000 automatisierte Anfragen. Rein rechnerisch ist die Schnittstelle für fast jeden Anwendungsfall günstiger. Nur bezahlen Sie beim Abo nicht die Rechenleistung, sondern die Oberfläche: Memory, Projekte, Dateiablage, mobile Apps, Connectors. All das müssten Sie sonst selbst bauen. Wie sich die Abopreise im Detail aufteilen, habe ich in meiner Übersicht zu den ChatGPT-Kosten aufgeschlüsselt; für Anthropic finden Sie dasselbe unter Claude-Kosten.

• Das Abo gewinnt, wenn ein Mensch vor der Oberfläche sitzt und tippt, wenn der Nutzungsumfang schwankt und wenn Sie keine Software drumherum bauen wollen.
• Die Schnittstelle gewinnt, wenn Aufgaben automatisiert und wiederholt ablaufen, wenn die KI in Ihre Website, Ihr CRM oder Ihr Ticketsystem eingebettet ist und wenn Sie die Ausgabe weiterverarbeiten statt sie zu lesen.
• Die ehrliche Antwort für die meisten KMU: beides. Abos für die Mitarbeitenden, ein API-Budget für die Automatisierung. Die zwei Posten haben nichts miteinander zu tun.

Häufige Fehler bei der Kalkulation

• Nur die Nutzerfrage zählen. Der Systemprompt, die mitgeschickten Dokumente und der bisherige Gesprächsverlauf sind Eingabe-Token – bei jeder einzelnen Anfrage. Das ist der mit Abstand häufigste Kalkulationsfehler.
• Input und Output gleich bewerten. Wer mit einem Mischpreis rechnet, liegt bei textgenerierenden Anwendungen um ein Vielfaches daneben. Rechnen Sie beide Richtungen getrennt.
• Wiederholungen vergessen. Fehlgeschlagene Aufrufe, Retries, Validierungsläufe und ein zweiter Durchgang zur Qualitätsprüfung verdoppeln die Zahl der Anfragen schnell. Planen Sie 20 bis 30 Prozent Aufschlag ein.
• Den englischen Token-Faktor auf deutsche Texte anwenden. 1,33 ist die belegte Regel für Englisch. Für deutsche Texte kalkulieren Sie besser mit einem höheren Wert – meine Erfahrungsschätzung liegt bei 1,5 bis 1,7.
• Aktionspreise als Dauerpreise behandeln. GPT-5.6 Sol und Gemini 3.8 Flash sind aktuell befristet vergünstigt. Eine Jahreskalkulation auf Basis dieser Preise kann sich verdoppeln.
• Werkzeugaufrufe und Nebenkosten übersehen. Websuche, Dateisuche, Code-Interpreter, Embeddings und Bildgenerierung werden zusätzlich berechnet, teils pro Aufruf statt pro Token. Bei RAG-Anwendungen kommt die Indexierung der Wissensbasis hinzu.
• In Dollar denken, in Euro zahlen. Alle hier genannten Preise sind Listenpreise in US-Dollar. Wechselkurs und Steuerbehandlung kommen dazu – Anthropic weist ausdrücklich aus, dass die gezeigten Preise keine Steuern enthalten.

Häufige Fragen

Wie rechne ich Wörter in Token um?

OpenAI nennt als Faustregel: 100 Token entsprechen etwa 75 Wörtern, ein Token etwa vier Zeichen. Daraus folgt der Faktor 1,33 Token je Wort, mit dem der Rechner oben arbeitet. Google gibt für Gemini an, 100 Token seien etwa 60 bis 80 englische Wörter, Anthropic rechnet mit rund 3,5 Zeichen je Token. Alle drei Angaben beziehen sich ausdrücklich auf englischen Text; für Deutsch veröffentlicht kein Anbieter einen eigenen Faktor.

Was kostet ein Chatbot mit 1.000 Anfragen im Monat über die API?

Bei 250 Wörtern Eingabe und 150 Wörtern Antwort je Anfrage sind das rund 332.500 Eingabe- und 199.500 Ausgabe-Token im Monat. Mit Ministral 3 (8B) kostet das 0,08 US-Dollar, mit Mistral Small 4 0,17 US-Dollar, mit GPT-5.6 Luna 0,31 US-Dollar, mit Claude Sonnet 5 2,66 US-Dollar und mit GPT-6 Astra 13,30 US-Dollar. Die Spanne zwischen dem günstigsten und dem teuersten der 20 Modelle beträgt bei identischer Nutzung den Faktor 167.

Ist die API günstiger als ein ChatGPT-Abo?

Für automatisierte Aufgaben fast immer. Ein einzelner Arbeitsplatz mit ChatGPT Plus kostet 20 US-Dollar im Monat, ein Chatbot mit 1.000 Anfragen über GPT-5.6 Luna 0,31 US-Dollar. Umgekehrt bekommen Sie über die API keine Oberfläche, kein Memory, keine Apps und keine Dateiablage. Die richtige Antwort lautet meist: Abos für Menschen, die Schnittstelle für Maschinen.

Wie viel spart Prompt-Caching wirklich?

Bei OpenAI, Anthropic und Google kostet gecachter Input 10 Prozent des normalen Input-Preises, das sind 90 Prozent Rabatt. Mistral gibt bis zu 90 Prozent an, xAI weist bei Grok 4.6 einen gecachten Input von 0,50 statt 2,00 US-Dollar aus, also 75 Prozent. Der Effekt greift nur für den Teil des Prompts, der bei jeder Anfrage identisch ist: Systemprompt, Beispiele, Wissensbasis. Bei Anthropic kostet das Schreiben in den Cache zusätzlich 25 Prozent Aufschlag, es lohnt sich also erst ab der zweiten Nutzung.

Was kostet Claude über die API?

Claude Haiku 4.5 kostet 1,00 US-Dollar je 1 Mio. Input-Token und 5,00 US-Dollar je 1 Mio. Output-Token, Claude Sonnet 5 liegt bei 2,00 und 10,00 US-Dollar, Claude Opus 5 bei 5,00 und 25,00 US-Dollar, Claude Fable 5.1 bei 10,00 und 50,00 US-Dollar. Alle Modelle haben ein Kontextfenster von 200.000 Token. Anthropic weist ausdrücklich darauf hin, dass die gezeigten Preise keine Steuern enthalten.

Was kostet Gemini über die API?

Gemini 3.5 Flash-Lite kostet 0,30 US-Dollar je 1 Mio. Input-Token und 2,50 US-Dollar je 1 Mio. Output-Token. Gemini 3.8 Flash liegt bei 0,75 und 3,75 US-Dollar, allerdings nur als Aktionspreis bis zum 31. Dezember 2026; ab dem 1. Januar 2027 nennt Google 1,50 und 7,50 US-Dollar, also den doppelten Preis. Gemini 3.1 Pro Preview kostet 2,00 und 12,00 US-Dollar, oberhalb von 200.000 Token im Prompt das Doppelte.

Warum ist der Output teurer als der Input?

Eingabe-Token kann das Modell parallel verarbeiten, Ausgabe-Token entstehen einzeln nacheinander und binden dabei Rechenzeit. Der Unterschied ist erheblich: Bei GPT-6 Astra kostet die Ausgabe das Fünffache der Eingabe, bei GPT-5.6 Terra das Sechsfache. Für die Kalkulation heißt das: Wer die Antwortlänge begrenzt, spart überproportional. Bei input-lastigen Aufgaben wie Zusammenfassungen ist es umgekehrt, dort dominiert der Input-Preis.