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Werkzeug

OpenAI API Rechner

Aus Tokenpreisen wird ein Budget, dem du trauen kannst.

Schätze Monatskosten mit GPT-6 Astra und den aktuellen Sol-Preisen. Vergleiche Textmodelle mit getrennten Tarifen für Caching und lange Kontexte. Bild-, Audio- und Tool-Kosten ergänzen das Budget.

Kosten berechnenTokens zählenFragen & Antworten
Preisstand
5. September 2026
Preisbereiche
Chat · Bild · Audio · Fine-Tuning · Tools
Datenschutz
Läuft lokal im Browser, keine Übertragung

Vorgehen

So planst du API-Kosten richtig

Vier Schritte, mit denen aus einer groben Tokenschätzung ein belastbares Budget wird.

  1. Token-Mix zuerst schätzen

    Erfasse jede Tokengruppe separat. Generierte Antworten haben einen anderen Preis als neue oder wiederverwendete Eingaben.

  2. Routing neu bewerten

    Vergleiche die Qualität am eigenen Anwendungsfall. Ein höherer Modellpreis lohnt sich, wenn dadurch weniger Korrekturen oder Wiederholungen nötig sind.

  3. Kontextlänge im Blick behalten

    Über 272.000 Input-Tokens pro Request greift der Long-Context-Tarif: doppelter Input- und 1,5-facher Output-Preis für den kompletten Request. Ein Prompt knapp unter der Grenze ist deutlich billiger.

  4. Batch und Tools gegenrechnen

    Nicht-eilige Jobs laufen über die Batch API 50 Prozent günstiger. Web Search, File Search und Code Interpreter können dagegen mehr ausmachen als die Tokens selbst.

Kostenstrategie

Der billigste Call ist oft nicht der beste Call.

API-Kosten entstehen aus Modellwahl, Prompt-Architektur, Output-Länge, Tool-Aufrufen und Latenzanforderungen. Wer nur den Tokenpreis vergleicht, übersieht schnell die eigentlichen Skalierungskosten.

Szenario durchrechnen
Gültigkeit
Sols Aktionspreis gilt mindestens bis 21. November 2026. Für die Abrechnung zählt die jeweils aktuelle OpenAI-Preisliste.
Long Context
Über 272.000 Input-Tokens pro Request rechnet OpenAI den ganzen Request teurer ab. Der Rechner hat dafür einen eigenen Schalter.
Data Residence
Regionale Verarbeitung kostet bei unterstützten Modellen ab dem 5. März 2026 zehn Prozent mehr.
Bilder & Audio
Bild- und Audiojobs folgen anderen Kostenlogiken als reine Chat-Completions. Der Rechner trennt sie sauber.
Entwicklungskosten
Monitoring, Retries, Eval-Sets und Guardrails gehören in die echte Produktkalkulation dazu.

Häufige Fragen zu OpenAI API-Kosten

Alles Wichtige zu Tokens, Caching, Batch API, GPT Image, Audio, Fine-Tuning, Tool-Kosten und der Abgrenzung zum ChatGPT-Abo.

Wie berechnet man OpenAI API-Kosten?

OpenAI rechnet die meisten Modelle pro 1 Million Tokens ab. Du multiplizierst Input Tokens, Cached Input Tokens und Output Tokens jeweils mit dem passenden Modellpreis. Dazu kommen je nach Anwendung Tool-Kosten, Bilder, Audio, Fine-Tuning oder Batch-Rabatte.

Was kosten GPT-6 Astra und GPT-5.6 in der OpenAI API?

Stand 5. September 2026: GPT-6 Astra kostet 10,00 / 1,00 / 50,00 US-Dollar je Million Tokens für Input / Cached Input / Output. Für GPT-5.6 Sol gelten 4,00 / 0,40 / 20,00, für Terra 2,00 / 0,20 / 12,00 und für Luna 0,20 / 0,02 / 1,20 US-Dollar. Das sind Standardpreise für kurzen Kontext.

Wie lange gilt der Aktionspreis für GPT-5.6 Sol?

OpenAI nennt für Sol aktuell 4,00 / 0,40 / 20,00 US-Dollar je Million Input / Cached Input / Output Tokens. Der Aktionspreis gilt laut OpenAI mindestens bis 21. November 2026. Für spätere Budgets sollte die Preisliste erneut geprüft werden.

Wann gilt der Long-Context-Tarif?

Bei mehr als 272.000 Input Tokens pro Request verdoppelt sich der Inputpreis; Output kostet das 1,5-Fache. Das gilt für den gesamten Request. Astra liegt dann bei 20,00 / 75,00, Sol bei 8,00 / 30,00, Terra bei 4,00 / 18,00 und Luna bei 0,40 / 1,80 US-Dollar je Million Input / Output Tokens. GPT-5.5 und GPT-5.4 haben diesen Tarif ebenfalls. GPT-5.4 mini, nano und GPT-4.1 haben ihn nicht.

Was kosten Cache-Writes?

Explizite Cache-Writes kosten bei Astra 12,50 und bei Sol 5,00 US-Dollar je Million Tokens. Das entspricht dem 1,25-Fachen des Inputpreises. Auch Terra und Luna unterstützen diesen Tarif. Für ältere Modelle weist OpenAI keinen separaten Cache-Write-Preis aus. Der Rechner zeigt das Eingabefeld nur für unterstützte Modelle.

Was ist der Unterschied zwischen Input, Cached Input und Output Tokens?

Input Tokens sind der Prompt und Kontext, die du an das Modell sendest. Cached Input Tokens sind wiederverwendete Eingaben, die OpenAI günstiger abrechnet. Output Tokens sind die vom Modell generierte Antwort und sind bei vielen Modellen deutlich teurer als Input Tokens.

Wie viel spart Prompt Caching?

Bei vielen GPT-Modellen sind Cached Input Tokens etwa 90 Prozent günstiger als normale Input Tokens. Das lohnt sich besonders bei langen Systemprompts, wiederkehrendem Kontext, RAG-Prefixen oder Agenten mit stabilen Instruktionen.

Was bringt die OpenAI Batch API?

Die Batch API verarbeitet nicht-eilige Requests asynchron und bietet laut OpenAI bis zu 50 Prozent Rabatt auf Inputs und Outputs, wenn die Verarbeitung über bis zu 24 Stunden laufen darf.

Sind ChatGPT Plus und die OpenAI API dasselbe?

Nein. ChatGPT Plus ist ein Abo für die ChatGPT-Oberfläche. Die OpenAI API wird separat nach Nutzung abgerechnet. Ein ChatGPT-Abo enthält keine kostenlosen API-Tokens.

Welches Modell im Rechner hat die niedrigsten Tokenpreise?

GPT-4.1 nano hat im Rechner mit 0,10 US-Dollar Input und 0,40 US-Dollar Output je Million Tokens die niedrigsten Preise. Luna kostet 0,20 / 1,20 US-Dollar und liegt damit unter GPT-4.1 mini, aber über nano. Der Rechner enthält eine Modellauswahl, nicht den vollständigen OpenAI-Katalog. Ein niedriger Tokenpreis allein entscheidet nicht über die Kosten einer erfolgreich gelösten Aufgabe.

Wann lohnt sich GPT-5.6 Sol statt GPT-5.6 Luna?

Vergleiche beide Modelle mit typischen Aufgaben und denselben Qualitätskriterien. Sol lohnt sich, wenn die zusätzlichen Tokenkosten durch weniger Fehler oder Nacharbeit ausgeglichen werden. Für große Volumina bietet Luna einen deutlich niedrigeren Tokenpreis.

Wie werden GPT Image Kosten berechnet?

Der Rechner schätzt die Bildausgabe anhand der aktuellen OpenAI-Tabelle für GPT Image 2 und GPT Image 1 mini. Qualität und konkrete Auflösung bestimmen den Preis. Text- und Bild-Input werden zusätzlich berechnet und sind in dieser Bildschätzung nicht enthalten.

Wie berechnet man Audio-Kosten?

Audio hat drei Abrechnungseinheiten. Transkription läuft pro Audiominute. GPT Transcribe kostet 0,0045 US-Dollar, GPT-4o Transcribe und Whisper je 0,006 US-Dollar. Text-to-Speech wird pro Zeichen abgerechnet, mit 15 US-Dollar pro 1 Million Zeichen für TTS und 30 US-Dollar für TTS HD. Realtime-Modelle rechnen über getrennte Text- und Audio-Tokens ab. Der Rechner trennt alle drei Einheiten.

Was kostet Fine-Tuning?

Der Rechner zeigt Trainings- und Inferenzkosten bestehender GPT-4.1-Fine-Tuning-Workloads. OpenAI fährt Self-Serve-Fine-Tuning zurück: Neue Nutzer haben keinen Zugang mehr; bestehende Nutzer können vorerst weiter Trainingsjobs erstellen.

Welche Tool-Kosten sollte man nicht vergessen?

Code Interpreter kostet pro 20-Minuten-Session zwischen 0,03 US-Dollar bei 1 GB und 1,92 US-Dollar bei 64 GB Container-Speicher. File Search kostet 0,10 US-Dollar pro GB und Tag über dem ersten Gratis-Gigabyte plus 2,50 US-Dollar pro 1.000 Tool-Calls. Web Search liegt bei 10 US-Dollar pro 1.000 Aufrufen, wobei die gelesenen Inhalte zusätzlich als Input-Tokens abgerechnet werden. Diese Kosten gehören in jede Produktionskalkulation.

Wie genau ist der OpenAI API Rechner?

Der Rechner ist eine Planungs- und Schätzhilfe. Er nutzt die öffentlich sichtbaren OpenAI-Preise, kann aber individuelle Rabatte, Steuern, Wechselkurse, Fast mode, Flex Processing, Rate Limits und künftige Preisupdates nicht garantieren.

Quelle: Der Rechner nutzt die öffentlich sichtbaren OpenAI-Preise. Für Live-Preise, Enterprise-Konditionen und individuelle Rabatte gelten immer die offiziellen OpenAI-Seiten.

OpenAI PricingAPI Docs