Estimate monthly LLM API cost across input, output, batch, and cache assumptions.
Der AI-API-Kostenrechner schaetzt Ihre monatlichen LLM-Kosten aus Request-Volumen, durchschnittlichen Input- und Output-Tokens sowie modellbezogenen Preisen, bevor Sie produktiven Traffic schicken. Prompt Caching, Batch-Rabatte und Streaming werden mit einbezogen, damit die Zahl eher echtem Traffic als einer schnellen Ueberschlagsrechnung entspricht.
Eingaben werden in diesem Browser verarbeitet; fugen Sie keine echten API-Schlussel ein.
price_source_should_be_verified, model_not_marked_production
FAQ
Multiplizieren Sie durchschnittliche Input-Tokens mit dem Input-Preis und durchschnittliche Output-Tokens mit dem Output-Preis pro Request und anschliessend mit dem monatlichen Request-Volumen. Dieser Rechner macht das modelluebergreifend und addiert Cache- und Batch-Anpassungen.
Ja. Wiederholte Input-Praefixe koennen gecacht werden und senken den Input-Kostenblock. Der Rechner nutzt einen konservativen Cache-Abschlag, den Sie ueber die Hit-Rate anpassen koennen. Validieren Sie ihn am besten erst mit dem Cacheability-Checker.
Haeufige Ursachen sind Output-Tokens, Streaming-Overhead und Retries. Exportieren Sie Ihre Rechnung und pruefen Sie die Abweichung mit dem AI-API-Bill-Analyzer.
Verwandte Tools
Nachster Schritt
Kopieren Sie die base URL, vergleichen Sie Modelldetails oder erstellen Sie einen Schlussel, wenn Sie fur einen echten Kompatibilitatstest bereit sind.