Beste günstige LLM-API für hohes Volumen
Wenn Sie die API Millionen Mal im Monat aufrufen, ist der Preis pro Token das Budget. Dies sind unsere erfassten Budget-Modelle, beginnend mit dem günstigsten Input-Preis.
Hochvolumige Workloads — Klassifizierung, Tagging, Moderation, Massen-Extraktion — sind meist durch die Stückkosten begrenzt, nicht durch die reine Leistungsfähigkeit. Bei Millionen von Aufrufen im Monat summiert sich ein Bruchteil eines Cents pro Aufruf schnell, und da diese Aufgaben in der Regel eine kurze Antwort (ein Label, eine Kategorie, ein Boolean) auf einen viel längeren Prompt liefern, zählt der Input-Preis meist mehr als der Output-Preis. Die Modelle unten sind unsere Auswahl aus dem Budget-Segment, sortiert nach dem niedrigsten Input-Preis zuerst.
| Modell | Anbieter | Input /1M | Output /1M | Kontext |
|---|---|---|---|---|
| Mistral | $0.15 | $0.60 | Nicht veröffentlicht | |
| Meta (via Together AI) | $0.18 | $0.59 | 1M Tokens | |
| OpenAI | $0.20 | $1.20 | ~1,05M Tokens | |
| $0.25 | $1.50 | Nicht veröffentlicht | ||
| Meta (via Together AI) | $0.27 | $0.85 | ~1,05M Tokens | |
| DeepSeek | $0.30 | $1.20 | 1M Tokens | |
| Amazon | $0.30 | $2.50 | 1M Tokens | |
| Alibaba | $0.40 | $1.60 | 1M Tokens | |
| Mistral | $0.50 | $1.50 | Nicht veröffentlicht | |
| Anthropic | $1.00 | $5.00 | 200K Tokens | |
| xAI | $1.00 | $2.00 | 256K Tokens |
Wir benchmarken keine aufgabenspezifische Qualität — diese Auswahl basiert ausschließlich auf verifiziertem Preis und veröffentlichtem Kontextfenster. Nutzen Sie sie, um Kandidaten nach Kosten einzugrenzen, und bewerten Sie die Ausgabequalität dann selbst.
Häufig gestellte Fragen
Die meisten hochvolumigen Aufgaben senden einen langen Prompt, liefern aber eine kurze Antwort — ein Label oder ein paar Felder. Da Input-Tokens in diesem Muster die Rechnung dominieren, bestimmt der Input-Preis meist die tatsächlichen Kosten pro Aufruf.
Nicht unbedingt. Wir erfassen nur verifizierten Preis und Kontextfenster, nicht die Genauigkeit der Aufgabe. Wenn ein günstigeres Modell genug Fehler produziert, dass manuelle Nachprüfung nötig wird, kann dieser versteckte Kostenfaktor die Ersparnis übersteigen — testen Sie zuerst an einer Stichprobe Ihrer echten Daten.
Nicht immer — Budget-Modelle haben manchmal ein kleineres Kontextfenster als das Flaggschiff desselben Anbieters. Prüfen Sie oben die Kontext-Spalte, wenn Ihre Aufgabe lange Eingabedokumente statt nur kurzer Strings betrifft.