Wie wir den Kostenvergleich berechnen
Die Eingaben hinter dem Rechner und dem Vergleich auf der Startseite – veröffentlicht, damit Sie sie nachrechnen statt glauben können.
Jede Zahl auf dieser Seite wird beim Build aus denselben Modulen berechnet, die der Rechner nutzt: Modellkatalog, Mix-Modell und veröffentlichte Preisliste. Keine Zahl ist in eine Übersetzungsdatei getippt.
Was diese Seite belegt
Im Standard-Szenario kostet die Mix-Konfiguration 16 % einer reinen Frontier-Basis – etwa ein 6stel – während der Fähigkeitswert 97,3 % der Basis hält. Beide Zahlen sind Ausgaben der Formeln unten, keine Werbetexte.
Das Standard-Szenario
Der Rechner öffnet mit einem Szenario: 30 Mrd. Token pro Monat, davon 10 % Output, 90 % der Ausführung auf dem Open-Tier und 80 % Cache-Trefferquote beim Input. Planer ist Claude Opus 5.5, Ausführender ist DeepSeek V4.1 Flash. Das sind beispielhafte Unternehmensvolumina, keine Messung eines Kunden.
Standard-Szenario
| Eingabe | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| DEFAULT_MIX_INPUT.monthlyTokens | 30 Mrd. | shared/mix-economics.ts |
| DEFAULT_MIX_INPUT.outputRatio | 10 % | shared/mix-economics.ts |
| DEFAULT_MIX_INPUT.openShare | 90 % | shared/mix-economics.ts |
| DEFAULT_MIX_INPUT.cacheHitRate | 80 % | shared/mix-economics.ts |
| DEFAULT_MIX_INPUT.plannerId | Claude Opus 5.5 | shared/model-catalog.ts |
| DEFAULT_MIX_INPUT.executorId | DeepSeek V4.1 Flash | shared/model-catalog.ts |
| INTRINSIC_PLANNING_FRAC | 10 % | shared/mix-economics.ts |
Die verwendeten Preise
Listenpreise stammen von den Preisseiten der Anbieter; der Katalog ist mit Stand 2026-11-02 gestempelt. Unter BYOK zahlen Sie diese Preise direkt, GateLLM erhebt keinen Aufschlag. Veröffentlicht ein Anbieter mehrere Preise für dasselbe Modell, nimmt der Katalog den höheren – die Richtung, die unsere Ersparnis kleiner erscheinen lässt.
Katalogpreise (USD pro Million Token)
| Modell | Anbieter | Input | Output | Cache-Input | Quelle |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | $2 | $10 | $0.10 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | $4 | $20 | $0.20 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing |
| Claude Fable 5.1 | Anthropic | $10 | $50 | $0.25 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing |
| GPT-6 Astra | OpenAI | $10 | $50 | $1 | https://developers.openai.com/api/docs/pricing |
| Claude Haiku 5.5 | Anthropic | $0.10 | $0.50 | $0.01 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing |
| GLM-5.3-Flash | Zhipu | $0.15 | $0.50 | $0.03 | https://docs.z.ai/guides/overview/pricing |
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek | $0.30 | $1.20 | $0.006 | https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/ |
| Qwen3.8-Max | Alibaba | $2 | $6 | $0.25 | https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen3-8-max |
Wie die Kostenkennzahl berechnet wird
Die Basis schickt allen Verkehr zum Planer und wendet dieselbe Cache-Annahme an. Der Mix schickt 90 % des Verkehrs zum Ausführenden. Die Kennzahl ist Mix geteilt durch Basis: im Standard-Szenario 16 %, etwa ein 6stel. Absolut sind es $86K Basis, $13K Mix und $73K Ersparnis pro Monat.
Monatliche Kosten im Standard-Szenario
| Position | USD pro Monat | Hinweis |
|---|---|---|
| Planer-Eingabe | $3K | Cache-Rabatt berücksichtigt |
| Planer-Ausgabe | $6K | |
| Ausführenden-Eingabe | $2K | Cache-Rabatt berücksichtigt |
| Ausführenden-Ausgabe | $3K | |
| Basis (gesamter Verkehr über den Planer) | $86K | der gesamte Verkehr über den Planer |
| Mix | $13K | Summe der vier Zeilen oben |
| Ersparnis | $73K | Basis − Mix |
| Cache-Ersparnis | $14K | nur zur Information — bereits in den Eingabezeilen enthalten |
Wie die Fähigkeitserhaltung berechnet wird
Jedes Modell trägt zwei Werte, Planung und Routine. 10 % der Arbeit gilt als Planung, der Rest als Routineausführung. Die Basis nutzt den Planer für beides; der Mix gibt dem Planer höchstens den Planungsanteil und schickt den Rest zum Ausführenden. Die Erhaltung im Standard-Szenario ist 97,3 %. Die Werte sind beispielhafte Bereiche aus öffentlichen Bestenlisten, kein von uns durchgeführter Benchmark.
Fähigkeitswerte
| Rolle | Planung | Routine | Quelle |
|---|---|---|---|
| Planer | 100 | 100 | https://artificialanalysis.ai/models/claude-opus-5-5 |
| Ausführender | 88 | 97 | https://lmarena.ai/leaderboard |
| Basiswert | 100 | mit INTRINSIC_PLANNING_FRAC gewichtet | |
| Mix-Wert | 97 | mit INTRINSIC_PLANNING_FRAC gewichtet |
Was die Kennzahl bewegt
Zwei Dinge dominieren: welches Modell die Rolle des Ausführenden übernimmt und wie viel Verkehr es übernimmt. Die Tabellen unten rechnen mit derselben Formel: einmal für jeden Ausführenden im Katalog, einmal über Anteile um den Sweet Spot von 70 % bis 92 %. Beide Richtungen sind gezeigt – ein günstigerer Ausführender spart mehr, ein stärkerer weniger.
Sensitivität des Ausführenden
| Ausführender | Kostenverhältnis | Eins zu N | Erhaltung |
|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 | 12 % | 8,1 | 95,5 % |
| GLM-5.3-Flash | 13 % | 7,6 | 94,6 % |
| DeepSeek V4.1 Flash | 16 % | 6,4 | 97,3 % |
| Qwen3.8-Max | 46 % | 2,2 | 97,3 % |
| Claude Sonnet 5.5 | 55 % | 1,8 | 98,2 % |
Open-Anteil-Sweep
| Open-Anteil | Kostenverhältnis | Eins zu N | Erhaltung |
|---|---|---|---|
| 0 % | 100 % | 1 | 100,0 % |
| 70 % | 34 % | 2,9 | 97,9 % |
| 90 % | 16 % | 6,4 | 97,3 % |
| 92 % | 14 % | 7,3 | 97,1 % |
| 100 % | 6 % | 16 | 96,1 % |
Was die Kennzahl nicht enthält
Die Kennzahl vergleicht nur Modell-API-Ausgaben. Sie enthält keine GateLLM-Lizenz ($200 monatlich im Pro-Tier, bei diesen Volumina 1,5 % des obigen Mix-Betrags), keine Infrastruktur und keine Engineering-Zeit. Auch separat ausgehandelte Anbieterrabatte sind nicht modelliert.
Grenzen, die Sie kennen sollten
Lesen Sie dies, bevor Sie eine Zahl dieser Seite zitieren.
- •Das Szenario ist eine plausible Unternehmensform; Ihr Mix wird anders sein.
- •Fähigkeitswerte sind beispielhaft – die Kostenseite hängt nicht von ihnen ab.
- •Preisänderungen verschieben die Kennzahl: Der Katalog wird gestempelt und aktualisiert, nicht eingefroren.
- •Die Kennzahl ist ein Architekturvergleich, keine Zusage über Ihre Rechnung.