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Werkzeug

OpenAI API Rechner

Aus Tokenpreisen wird ein Budget, dem du trauen kannst.

Schätze Monatskosten für GPT-5.6, GPT-5.4, GPT-4.1, Bilder, Audio, Fine-Tuning und Tools — mit sauber getrenntem Input, Cached Input, Output, Batch-Rabatt und Zusatzkosten.

Kosten berechnenTokens zählenFragen & Antworten
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

    Trenne Input, Cached Input und Output. Output ist meist der eigentliche Kostentreiber — bei GPT-5.6 Sol kostet er das Sechsfache des Inputs.

  2. Routing einplanen

    Nutze Nano und Mini für Standardfälle und eskaliere nur schwere Aufgaben auf das Flagship. Gute Router sparen oft mehr als jeder Rabatt.

  3. Batch für Hintergrundjobs

    Nicht-eilige Jobs laufen über die Batch API bis zu 50 Prozent günstiger, wenn die Verarbeitung bis zu 24 Stunden dauern darf.

  4. Tool-Kosten separat prüfen

    Web Search, File Search und Code Interpreter können mehr ausmachen als die Tokens selbst. Sie gehören in jede Produktionskalkulation.

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
Preise sind Momentaufnahmen. Für verbindliche Abrechnung gilt immer das offizielle OpenAI Pricing.
Data Residence
Einige Modelle haben separate Preise für Datenresidenz. Der Rechner kann das direkt umschalten.
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 kostet GPT-5.6 in der OpenAI API?

Laut OpenAI Pricing liegt GPT-5.6 Sol bei 5,00 US-Dollar pro 1 Million Input Tokens, 0,50 US-Dollar pro 1 Million Cached Input Tokens und 30,00 US-Dollar pro 1 Million Output Tokens. GPT-5.6 Terra kostet 2,50 / 15,00 US-Dollar und GPT-5.6 Luna 1,00 / 6,00 US-Dollar (Input / Output). Preise können sich ändern, verbindlich ist immer das offizielle OpenAI Pricing.

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 OpenAI-Modell ist am günstigsten?

Für Text ist GPT-5.4 nano in diesem Rechner das günstigste aktuelle Modell aus der GPT-5.4/5.6-Familie. Es eignet sich vor allem für kurze Antworten, Klassifikation, Routing und einfache Extraktion.

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

GPT-5.6 Sol lohnt sich, wenn Qualität, komplexe Planung, lange Analyse oder anspruchsvolle Agenten wichtiger sind als reine Kosten. Für Standard-Chatbots, Support-Antworten und große Volumina ist GPT-5.6 Luna oft wirtschaftlicher.

Wie werden GPT Image Kosten berechnet?

OpenAI gibt für GPT Image Modelle Tokenpreise und praktische Preisbereiche pro Bild nach Qualität und Format an. Der Rechner nutzt die von OpenAI ausgewiesenen Bildkosten pro Bild für GPT Image 2 und GPT Image 1 mini.

Wie berechnet man Audio-Kosten?

Audio kann je nach Modell pro Minute oder über Text- und Audio-Tokens abgerechnet werden. Für einfache Planung rechnet der Rechner Transkription und Text-to-Speech über Minutenpreise und Realtime-Szenarien über Tokenpreise.

Was kostet Fine-Tuning?

Fine-Tuning besteht aus Trainingskosten pro 1 Million Training Tokens und den anschliessenden Inferenzkosten des feinabgestimmten Modells. Der Rechner zeigt Training und laufende Nutzung getrennt an.

Welche Tool-Kosten sollte man nicht vergessen?

Code Interpreter wird pro Container abgerechnet, File Search kann Speicher- und Tool-Call-Kosten verursachen, und Web Search wird je nach Modellgruppe pro 1.000 Aufrufe berechnet. 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, Priority 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