LLM-Token-Kostenübersicht 2026 & Agent-Config-Workbench
Vergleichen Sie 30-Tage-API-Kosten für GPT-6.1, Claude 5.5, Gemini 4, DeepSeek V4.1, Grok 4.7 und Qwen 3.8 – zu 100 % lokal im Browser.
| Modell (Release 2026) | Anbieter & Datum | Input / Cached ($/1M) | Output ($/1M) | Pro 1.000 Aufrufe | 30-Tage-Kosten |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Carbon | Google 2026-11-10 | 2 $ / 0,1 $ | 10 $ | 12,2000 $ | |
| Claude Fable 5.2 | Anthropic 2026-11-09 | 8 $ / 0,2 $ | 40 $ | 48,4000 $ | |
| Muse Ember | Meta 2026-11-09 | 0,1 $ / 0,004 $ | 0,5 $ | 0,6080 $ | |
| Gemini Omni 1.2 Flash | Google 2026-11-05 | 1,5 $ / 0,375 $ | 9 $ | 10,9500 $ | |
| Gemini Omni 1.1 Flash | Google 2026-11-04 | 1,5 $ / 0,375 $ | 9 $ | 10,9500 $ | |
| GLM 5.3 FlashX Legal | Z.ai / GLM 2026-11-02 | 0,37 $ / 0,075 $ | 1,25 $ | 1,8900 $ | |
| GPT-6.1 Terra Pro | OpenAI 2026-10-26 | 1 $ / 0,05 $ | 5 $ | 6,1000 $ | |
| GPT-6.1 Terra | OpenAI 2026-10-26 | 1 $ / 0,05 $ | 5 $ | 6,1000 $ | |
| Kimi K3.1 Pro | Moonshot 2026-10-23 | 0,238 $ / 0,2 $ | 8,409 $ | 7,6018 $ | |
| MiniMax M3.1 Flash | MiniMax 2026-10-19 | 0,15 $ / 0,015 $ | 0,6 $ | 0,8100 $ | |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | DeepSeek 2026-10-17 | 0,15 $ / 0,003 $ | 0,6 $ | 0,7860 $ | |
| Muse Spark Open | Meta 2026-10-15 | 1,25 $ / 0,15 $ | 4,25 $ | 6,2000 $ |
Clientseitige Suite für FinOps & Agenten-Konfiguration
Als Teil von CodeAP Studio neben ToMarkdown kombiniert DevToken einen automatisierten 12-Stunden-Preissnapshot von OpenRouter (2026-11-12) mit Browser-Tools ohne Daten-Upload. Details zur Token-Heuristik und zu Caching-Formeln finden Sie unter Methodik.
Häufig gestellte Fragen
Woher bezieht DevToken seine Daten zu LLM-Preisen und Modell-Releases?
Ein geplanter GitHub Actions-Workflow fragt alle 12 Stunden die öffentliche OpenRouter v1 Models API (https://openrouter.ai/api/v1/models)
ab und kuratiert 60 aktive 2026er-Modelle aus über 468 Upstream-Endpunkten in einen verzögerungsfreien statischen Snapshot.
Werden meine Prompts, MCP-Zugangsdaten oder JSON-Schemas an ein Backend gesendet?
Nein. Jede BPE-Token-Schätzung, MCP-Konfigurationsprüfung, llms.txt-Erstellung sowie Kompilierung zu striktem JSON Schema oder Zod
läuft zu 100 % lokal in Ihrem Browser ohne Server-Roundtrips.
Wie kann ich PDF- oder HTML-Dateien umwandeln, bevor ich RAG-Token-Kosten schätze?
Öffnen Sie ToMarkdown, um PDF-, Office-, HTML- oder CSV-Dateien in sauberes GFM Markdown umzuwandeln, und klicken Sie anschließend auf LLM-Kosten schätzen, um die exakte Token-Anzahl direkt in diese Kostenübersicht zu übernehmen.