Was ist am günstigsten: GPT-4o, Claude oder Gemini? Die kurze Antwort lautet: Es hängt von der Aufgabe und vom Volumen ab, nicht vom Listenpreis. Ein Modell kann pro Token fünfmal so viel kosten wie ein anderes und im Produktivbetrieb trotzdem günstiger sein, wenn es die Aufgabe mit der Hälfte der Tokens oder beim ersten Versuch löst. Hier sind die Preise nebeneinander und vor allem, wie man sie ohne böse Überraschung auf der Rechnung liest.
API-Preise pro Million Tokens
APIs rechnen pro Token ab, und fast alle trennen den Eingabepreis (was Sie schicken: Ihren Prompt, den Kontext, die Dokumente) vom Ausgabepreis (was das Modell erzeugt). Die Ausgabe kostet meist deutlich mehr als die Eingabe.
| Modell | Eingabe ($/1M) | Ausgabe ($/1M) |
|---|---|---|
| GPT-4o mini | 0,15 | 0,60 |
| Gemini 2.5 Flash | 0,30 | 2,50 |
| GPT-4.1 mini | 0,40 | 1,60 |
| Claude Haiku | 1,00 | 5,00 |
| Gemini 2.5 Pro | 1,25 | 10,00 |
| GPT-4.1 | 2,00 | 8,00 |
| GPT-4o | 2,50 | 10,00 |
| Claude Sonnet | 3,00 | 15,00 |
| Claude Opus | 15,00 | 75,00 |
Richtwerte, Stand August 2026; prüfen Sie stets die offiziellen Tarife, die sich häufig ändern. Zwischen dem günstigsten und dem teuersten Modell der Tabelle liegt bei der Ausgabe ein Faktor 100. Genau diese Spanne macht die falsche Modellwahl zum teuersten Fehler, den man mit KI im Produktivbetrieb macht.
Der Listenpreis täuscht: Schauen Sie auf die Kosten pro Aufgabe
Die Zahl, die zählt, ist nicht die aus der Tabelle, sondern die Kosten pro Aufgabe: die Tokens, die eine echte Anfrage verbraucht, multipliziert mit ihrem Preis, und das mal so oft, wie Sie sie im Monat wiederholen. Ein teures Modell, das beim ersten Versuch gut antwortet, kann günstiger sein als ein billiges, das Wiederholungen, längere Prompts oder Korrekturen braucht.
Deshalb lautet der ehrliche Vergleich nicht „was kostet weniger pro Token”, sondern „was kostet weniger pro gelöster Aufgabe”. Ein kleines, günstiges Modell, das 95 % Ihrer Fälle löst und die übrigen 5 % an ein großes übergibt, schlägt meist jedes große Modell, das für alles eingesetzt wird.
Wie Sie zwischen den dreien wählen
Für Aufgaben mit hohem Volumen und geringer Komplexität —klassifizieren, Daten extrahieren, kurze Texte zusammenfassen— gewinnen die kleinen Modelle (GPT-4o mini, Gemini Flash, Claude Haiku) fast immer: Die Kosten pro Aufgabe sind ein Bruchteil und die Qualität mehr als ausreichend.
Für komplexes Denken, Code oder lange Texte lohnt sich ein großes Modell (Claude Sonnet oder Opus, GPT-4.1, Gemini Pro), aber nur bei den Aufgaben, die es wirklich brauchen. Am besten funktioniert das Routing: das kleine Modell an der Front, das große nur bei Bedarf.
Achten Sie auf strukturelle Rabatte. Prompt-Caching (den wiederkehrenden Kontext einmal bezahlen) und Batch-Verarbeitung (bis zum halben Preis, wenn die Aufgabe warten kann) verändern den Vergleich komplett. Ein Modell mit gutem Caching kann ein im Listenpreis günstigeres überholen.
Prüfen Sie es mit Ihren Zahlen
Die Tabelle nennt den Preis; Ihre Rechnung entscheidet Ihr Volumen. Bevor Sie sich auf ein Modell festlegen, tragen Sie Ihre realen Tokens und Ihre Anzahl an Aufgaben in den Token-Kostenrechner ein und vergleichen Sie die monatlichen Kosten jedes Modells nebeneinander. Das Ergebnis überrascht fast immer.
Häufige Fragen
Was ist am günstigsten, GPT-4o, Claude oder Gemini? Nach Listenpreis sind die kleinen Modelle jeder Familie (GPT-4o mini, Gemini Flash, Claude Haiku) am günstigsten, mit GPT-4o mini an der Spitze. Doch das Günstigste in Ihrem Fall hängt davon ab, wie viele Tokens jedes zum Lösen Ihrer Aufgabe verbraucht, nicht nur vom Preis pro Token.
Was kostet GPT-4o pro Million Tokens? Etwa 2,50 $ für die Eingabe und 10 $ für die Ausgabe (Richtwert, August 2026). Die mini-Version sinkt auf rund 0,15 $ und 0,60 $.
Ist das pro Token teuerste Modell auch im Produktivbetrieb das teuerste? Nicht zwangsläufig. Über die Rechnung entscheiden die Kosten pro Aufgabe —Tokens mal Preis, mal Volumen—, sodass ein teures Modell, das beim ersten Versuch und mit weniger Tokens löst, günstiger sein kann als ein billiges, das Wiederholungen braucht.
Dieser Beitrag gehört zum Cluster rund um die Kosten pro Aufgabe — dem Leitfaden, der alles andere verankert.
Bei e-ficient messen wir die Kosten pro Aufgabe von Unternehmen, die KI bereits produktiv einsetzen, einschließlich dessen, was Sie jedes Modell bei Ihrem realen Volumen kosten würde. Das erste Audit ist kostenfrei, wenn Sie einen Plan mit drei Monaten Laufzeit abschließen, und liefert innerhalb von 72 Stunden eine Diagnose.