LLM-Kostenrechner
Modellieren Sie reale API-Workloads mit Input-, Cache-, Output- und Reasoning-Tokens sowie Anfragevolumen, Batch, Wiederholungen und Monatsbudget.
01 / Eingabe
Token-Workload
02 / Szenario
Monatlicher Workload
Routenvergleich
API in One vs. offizielle Preise
Methode
Workload-Schätzung statt reinem Tokenzähler
Tokenpreise werden je Modell und Stufe in USD pro Million gespeichert. Cache-Lesen, Cache-Schreiben, Output und langer Kontext bleiben getrennt.
Die Monatsprognose berücksichtigt Zeitraum, zusätzliche Wiederholungen und den Batch-Anteil. Usage-Importe werden auf Durchschnittswerte pro Anfrage normalisiert.
FAQ
Fragen zum LLM-Kostenrechner
Wie genau ist die Textschätzung?
Der Textmodus nutzt eine lokale Heuristik zur Planung. Für abrechnungsgenaue Werte importieren Sie Provider-Usage oder Tokenizer-Ergebnisse.
Werden Dateien an einen Server gesendet?
Nein. Unterstützte Textdateien werden nur im Browser gelesen und nicht hochgeladen.
Wie werden Cache- und Batch-Rabatte angewendet?
Gecachter Input nutzt den veröffentlichten Cache-Tarif. Batch gilt nur für den gewählten Anteil und unterstützte Modelle.
Welche Usage-Formate kann ich importieren?
JSON, JSONL und CSV mit gängigen OpenAI-, Anthropic- und Gemini-Feldern einschließlich Cache und Reasoning werden unterstützt.