LLM API Kosten 2026: Output kostet 4x so viel wie Input, und das mittlere Modell nimmt $1.60 pro Million

Die mittlere LLM API kostet $1.60 pro Million Output-Tokens

Auf OpenRouter verlangte am 6. Oktober 2026 die Hälfte aller kostenpflichtigen Modelle zwischen $0.15 und $1.25 pro Million Input-Tokens und zwischen $0.50 und $6 pro Million Output. Das teuerste Zehntel nimmt $3 oder mehr für Input und $14 oder mehr für Output.

Die Preise an der Spitze des Marktes sind nicht gefallen. Anthropic senkte den Output-Preis von Claude Opus mit Opus 4.5 im November 2025 von $75 auf $25 pro Million Tokens und im September 2026 mit Opus 5.5 auf $20. Dafür setzte es eine neue Stufe über Opus. Fable 5 erschien im Juni 2026 für $50, und Fable 5.1 behielt diesen Preis. Das teuerste Standard-GPT von OpenAI stieg von $10 mit GPT-5 im August 2025 auf $50 mit GPT-6 Astra im September 2026.

Jede Zeile vergleicht den Listenpreis vom August 2025 mit dem vom September 2026 für denselben Platz im Angebot eines Labs. Claude Fable 5.1 und GPT-6 Astra kosten beide $10 für Input und $50 für Output. Die teuersten Standardmodelle der beiden größten Labs kosten also jetzt gleich viel.

Wie viel kostet eine LLM API pro Antwort?

Eine typische Antwort einer LLM API kostet etwa ein Achtel Cent. Whizi rechnet eine Standardantwort mit 1,000 Tokens Input und 500 Tokens Output, und der Median der 335 kostenpflichtigen Textmodelle auf OpenRouter lag am 6. Oktober 2026 bei $0.00125. Für tausend solcher Antworten sind das $1.25.

Das sind die Listenpreise der Flaggschiffe, wie jedes Lab sie auf der eigenen Preisseite angibt, Stand 6. Oktober 2026, in US-Dollar pro Million Tokens:

Die Spanne ist schon innerhalb eines Labs groß. Eine Antwort von GPT-6 Astra kostet 100-mal so viel wie eine von GPT-6 Luna, und Claude Fable 5.1 kostet 10-mal so viel wie Claude Haiku 4.5. Auch Gemini 3.1 Pro Preview wird teurer, sobald ein Prompt über 200,000 Tokens hinausgeht, nämlich $4 für Input und $18 für Output, wie Googles Preisseite zur Gemini API zeigt.

Whizis AI Model Cost Index rechnet dieselbe Aufgabe für jedes der 126 Modelle, die Whizi verfolgt. Im Snapshot vom 20. August 2026 war die günstigste Antwort die von Ling-3.0-flash mit $0.000053, die teuerste die von Claude Opus 4.7 im Fast-Modus mit $0.105. Das ist eine Spanne von 2,000x. Das Modell in der Mitte, Kimi K2 Thinking, kostete $0.00185 pro Antwort. Wenn du zwei Anbieter samt Qualitätswerten nebeneinander sehen willst, lies ChatGPT API vs Claude API pricing.

Sinken die Preise für LLM APIs?

Ja, bei gleicher Leistungsfähigkeit, und zwar schnell. Epoch AI stellte im März 2025 fest, dass der Preis für das Erreichen eines bestimmten Benchmark-Werts je nach Aufgabe um das 9- bis 900-Fache pro Jahr fiel. Für den Wert, den GPT-4 bei wissenschaftlichen Fragen auf Doktoratsniveau erreichte, fiel der Preis um das 40-Fache pro Jahr, laut Epoch AIs Analyse.

Guido Appenzeller von a16z fasste es im November 2024 in einem Satz zusammen: "For an LLM of equivalent performance, the cost is decreasing by 10x every year." In seinem Beispiel kostete GPT-3 im November 2021 $60 pro Million Tokens, und Llama 3.2 3B erreichte denselben MMLU-Wert für $0.06. Der AI Index 2025 von Stanford ermittelte, dass die Kosten für GPT-3.5-Niveau zwischen November 2022 und Oktober 2024 um mehr als das 280-Fache sanken.

Das heißt nicht, dass neue Modelle günstig sind. Die 84 Textmodelle, die OpenRouter in den 90 Tagen bis zum 6. Oktober 2026 neu gelistet hat, haben einen mittleren Output-Preis von $2.50 pro Million Tokens. Die 132, die schon über ein Jahr früher gelistet wurden, liegen bei $1.01. Alte Leistung wird billiger. Neue Leistung startet teuer. Google hat sogar einen Anstieg datiert. Seine Preisseite führt Gemini 3.6, 3.7 und 3.8 Flash bis zum 31. Dezember 2026 mit $0.75 für Input und $3.75 für Output und ab dem 1. Januar 2027 mit $1.50 und $7.50.

Gelistete Preise ändern sich auch nach dem Marktstart, wenn auch nicht immer, weil ein Lab sie angepasst hat. Von den 100 Modellen in Whizis Snapshot vom 20. August 2026 waren 9 bis zum 6. Oktober von OpenRouter verschwunden, und bei 20 der übrigen stand ein neuer Preis: 11 niedriger und 9 höher bei unserem Abruf um 05:49 UTC. NVIDIAs Nemotron 3 Ultra fiel von $0.60 für Input und $3.60 für Output auf $0.50 und $2.20. Manche Änderungen betreffen nur die Art, wie OpenRouter einen Preis ausweist: Der Tarif für DeepSeek V4 Pro folgt DeepSeeks Uhr und zeigte bei unserem Abruf um 05:49 UTC den Off-Peak-Preis von $0.66 für Input und $1.98 für Output, nach 06:00 den Spitzenpreis von $1.32 und $3.96. Gemini 3.7 Flash ging den anderen Weg, von $0.375 und $1.875 (Googles Batch-Tarif) zum Standardpreis von $0.75 und $3.75. Bei offenen Modellen folgt der Preis außerdem den Hostern, an die OpenRouter den Traffic schickt.

Warum kosten Output-Tokens mehr als Input-Tokens?

Output kostet mehr, weil das Modell ihn Token für Token schreibt, während es den ganzen Prompt in einem parallelen Durchgang liest. Am 6. Oktober 2026 verlangten 95.8% der 335 kostenpflichtigen Textmodelle auf OpenRouter für Output mehr als für Input. Der Median lag bei 4x. Die mittleren 50% reichten von 3x bis 5x.

Die Flaggschiffe folgen alle diesem Muster. Claude Opus 5.5 und GPT-6 Astra verlangen für Output das 5-Fache, GPT-5.5 und Gemini 3.1 Pro Preview das 6-Fache, und DeepSeek V4 Pro das 3-Fache. Eine App, die lange Antworten schreibt, kostet also pro Token mehr als eine, die lange Dateien liest. Wenn du das gegen ein Abo abwägst: ChatGPT API vs subscription rechnet aus, ab wann die API über $20 im Monat liegt, und AI subscription statistics zeigt, was Leute für die Abos selbst zahlen.

Welche LLM API ist im Oktober 2026 am günstigsten?

Die günstigste kostenpflichtige LLM API auf OpenRouter ist am 6. Oktober 2026 Mistral Nemo, mit $0.019 pro Million Input-Tokens und $0.03 pro Million Output. Das sind $0.000034 für eine Standardantwort, oder 3,4 Cent für tausend davon. Unter den drei größten Labs verkaufen Google und OpenAI die günstigsten Modelle. Gemini 2.5 Flash-Lite kostet $0.10 für Input und $0.40 für Output, GPT-6 Luna $0.10 für Input und $0.50 für Output, beide kommen also auf etwa $0.0003 pro Antwort. Das günstigste aktuelle Modell von Anthropic ist Claude Haiku 4.5 mit $1 für Input und $5 für Output.

Es gibt kostenlose Modelle, aber nicht viele. Nur 17 der 352 Text-Endpunkte auf OpenRouter waren am 6. Oktober 2026 gratis, das sind 4.8%, und 16 davon waren kostenlose Varianten eines Modells. Auch Googles Gemini API hat bei den meisten Modellen eine kostenlose Stufe. Der Haken sind deine Daten: Google sagt, dass Inhalte der kostenlosen Stufe zur Verbesserung seiner Produkte genutzt werden und die der bezahlten Stufe nicht, eine Trennung, die unsere AI privacy statistics über Chatbots hinweg verfolgen.

Ganz oben steht OpenAIs o1-pro weiterhin mit $150 für Input und $600 für Output, also $0.45 pro Antwort und 13,235-mal der Preis von Mistral Nemo. GPT-5.5 Pro und GPT-5.4 Pro verlangen $30 für Input und $180 für Output. Über alle 335 kostenpflichtigen Modelle hinweg verlangen 37% weniger als $1 pro Million Output-Tokens und 19% verlangen $10 oder mehr.

Wie stark senken Batch und Caching die Rechnung einer LLM API?

Batch-Verarbeitung halbiert den Preis bei allen großen Labs. Anthropic, OpenAI und Google verlangen alle 50% weniger für Aufträge, die warten können. Am 6. Oktober 2026 lagen 66 der 73 Batch-Endpunkte auf OpenRouter genau bei der Hälfte des normalen Tarifs.

Caching senkt die Input-Seite noch stärker. Über die 214 Modelle, die einen Preis für Cache-Lesezugriffe nennen, kostet ein Cache-Token im Median 12% eines normalen Input-Tokens. Die Flaggschiffe gehen weiter. Claude Opus 5.5 und GPT-6.1 Sol ziehen 95% vom Cache-Input ab, Claude Fable 5.1 sogar 97.5%. GPT-6 Astra und Gemini 3.1 Pro Preview ziehen 90% ab.

DeepSeek fügt eine Uhr hinzu. Die API kostet außerhalb der Spitzenzeiten die Hälfte, die DeepSeek auf werktags 01:00 bis 04:00 und 06:00 bis 10:00 UTC legt, laut DeepSeeks Preisseite. V4 Pro fällt von $1.32 für Input und $3.96 für Output auf $0.66 und $1.98.

Wie wir diese Zahlen zusammengestellt haben

Whizi Research hat die öffentliche Modellliste von OpenRouter (api/v1/models, ohne Key abrufbar) am 6. Oktober 2026 um 05:49 UTC abgerufen. Wir behielten die 449 Einträge, die ausschließlich Text ausgeben. Dann entfernten wir 24 Router und Meta-Endpunkte sowie jede kostenlose oder Batch-Variante eines Modells. Übrig blieben 336 Modelle von 52 Anbietern, 335 davon kostenpflichtig. Für die Perzentile nutzten wir lineare Interpolation.

Für den Vergleich über 47 Tage ordneten wir die 100 Zeilen des Snapshots der Liste vom 6. Oktober anhand der OpenRouter-ID zu. Drei der 9 verschwundenen Modelle haben Nachfolger unter neuen IDs: Nex N2 Mini und Pro wurden zu Nex N2.5 Mini und Pro, und Qwen3.8 Max wurde zu qwen3.8-max-0902. Mindestens 6 der 20 Änderungen sind Listing-Artefakte, etwa ein Batch-, Off-Peak- oder Cache-Tarif, der als Hauptpreis angezeigt wird, und keine echte Preisanpassung durch ein Lab.

Eine Standardantwort sind 1,000 Tokens Input und 500 Output zum Listenpreis. Es ist dieselbe Rechnung, die hinter dem Whizi AI Model Cost Index steckt, und alle 126 Zeilen davon kannst du kostenlos von der Seite des Cost Index herunterladen. Keine dieser Zahlen berücksichtigt Caching, Batch oder ausgehandelte Rabatte. Die Flaggschiff-Preise haben wir am selben Tag von den Preisseiten von OpenAI, Anthropic, Google und DeepSeek genommen.

Zahlen, die wir nur auf einen Statistik-Aggregator zurückführen konnten, haben wir weggelassen. Der Preis, den OpenRouter für ein offenes Modell zeigt, hängt von den Hostern dahinter ab, und das Datum, unter dem ein Modell gelistet ist, steht stellvertretend für den Tag seiner Veröffentlichung. Tracker, die ihre Stichprobe auf Flaggschiffe ausrichten, melden höhere Mediane als wir. Wenn du also einen Median zitierst, nenne die Stichprobe dazu.

So zitierst du diese Statistiken zu LLM API Kosten

Du kannst jede Zahl auf dieser Seite frei verwenden, solange du auf sie zurückverlinkst. Eine einfache Quellenzeile wie diese reicht:

```text

Quelle: Whizi Research, "LLM API pricing statistics 2026", whizi.io/resources/llm-api-pricing-statistics, Stand Oktober 2026.

```

Es gibt außerdem weitere Seiten aus derselben Recherche, die am selben Tag online gegangen sind: AI chatbot market share, ChatGPT statistics und AI hallucination statistics.