Beste LLM-API für Zusammenfassung & Datenextraktion
Zusammenfassung und Extraktion sind typischerweise input-lastig (ein langes Dokument hinein) und output-arm (eine kurze Zusammenfassung oder ein strukturiertes Feld heraus), daher bestimmt der Input-Preis die Kosten. Budget-Modelle, günstigster Input zuerst.
Zusammenfassung und strukturierte Extraktion teilen ein Muster: eine lange Eingabe und eine vergleichsweise kurze, strukturierte Ausgabe. Das macht sie preissensibel auf der Input-Seite, ähnlich wie hochvolumige Klassifizierungsaufgaben. Diese Liste filtert Budget-Modelle, sortiert nach aufsteigendem Input-Preis.
| 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
Filter und Sortierung sind identisch, weil sich das Kostenmuster überschneidet — beide sind input-lastige, output-leichte Workloads. Diese Seite existiert separat, damit Zusammenfassung und Extraktion für sich leicht auffindbar sind.
Ja — wenn Ihre Dokumente regelmäßig das Kontextfenster eines Modells überschreiten, müssen Sie sie aufteilen, was Komplexität hinzufügt und die Zusammenfassungsqualität an den Segmentgrenzen beeinträchtigen kann. Prüfen Sie die Kontext-Spalte, nicht nur den Preis.
Ja — wir erfassen nur verifizierten Preis und Kontextfenster, nicht Extraktionsgenauigkeit. Bei wichtigen Feldern validieren Sie eine Stichprobe der Ergebnisse gegen eine Referenzwahrheit, bevor Sie sich im großen Maßstab auf ein Modell verlassen.