LLM-Preisvergleich

Input-, Output- und Cache-Preise für jedes Modell, sortiert pro 1M Tokens mit Filtern.

KostenlosOhne LoginDaten von OpenRouter

458 von 464 Modellen werden angezeigt

Space Bunny Alpha

stealth

KostenlosKostenlosKostenlos

Ling 3.0 Flash Sante (free)

inclusionAI

KostenlosKostenlosKostenlos

Qwen3.8 27B (free)

Qwen

KostenlosKostenlosKostenlos

Dots3-Note Preview (free)

Dots Studio

KostenlosKostenlosKostenlos

LFM2.5-2.6B (free)

LiquidAI

KostenlosKostenlosKostenlos

Nemotron 3.5 Lightning (free)

NVIDIA

KostenlosKostenlosKostenlos

Inkling Small (free)

Thinking Machines

KostenlosKostenlosKostenlos

Laguna S 2.1 (free)

Poolside

KostenlosKostenlosKostenlos

Inkling (free)

Thinking Machines

KostenlosKostenlosKostenlos

Laguna XS 2.1 (free)

Poolside

KostenlosKostenlosKostenlos

North Mini Code (free)

Cohere

KostenlosKostenlosKostenlos

Nemotron 3.5 Content Safety (free)

NVIDIA

KostenlosKostenlosKostenlos

Nemotron 3 Ultra (free)

NVIDIA

KostenlosKostenlosKostenlos

Nemotron 3 Nano Omni (free)

NVIDIA

KostenlosKostenlosKostenlos

Gemma 4 26B A4B (free)

Google

KostenlosKostenlosKostenlos

Gemma 4 31B (free)

Google

KostenlosKostenlosKostenlos

Lyria 3 Pro Preview

Google

KostenlosKostenlosKostenlos

Lyria 3 Clip Preview

Google

KostenlosKostenlosKostenlos

Nemotron 3 Super (free)

NVIDIA

KostenlosKostenlosKostenlos

Free Models Router

openrouter

KostenlosKostenlosKostenlos

Mistral Nemo

Mistral

$0.019$0.030$0.022

Ling 3.0 Flash VL

inclusionAI

$0.021$0.062$0.031

Ling 3.0 Flash

inclusionAI

$0.021$0.063$0.032

gpt-oss-20b

OpenAI

$0.018$0.090$0.036

DeepSeek V4 Flash Latest

DeepSeek

$0.010$0.131$0.040

Granite 4.0 Micro

IBM

$0.017$0.112$0.041

Llama 3 8B Lunaris

Sao10K

$0.040$0.050$0.042

Nex-N2.5-Mini

Nex AGI

$0.025$0.100$0.044

gpt-oss-20b (batch)

OpenAI

$0.024$0.112$0.046

Qwen3.7 Flash

Qwen

$0.030$0.130$0.055

gpt-oss-120b (batch)

OpenAI

$0.030$0.136$0.056

Mistral Small 3

Mistral

$0.050$0.080$0.057

Llama 3.1 8B Instruct

Meta

$0.050$0.080$0.057

Schematron V2 Turbo

Inference.net

$0.030$0.150$0.060

Nova Micro 1.0

Amazon

$0.035$0.140$0.061

Gemma 3 4B

Google

$0.050$0.100$0.063

Command R7B (12-2024)

Cohere

$0.037$0.150$0.066

Mercury 2.5

Inception

$0.040$0.150$0.068

GPT-5 Nano (batch)

OpenAI

$0.025$0.200$0.069

gpt-oss-120b

OpenAI

$0.037$0.170$0.070

Llama 3.2 1B Instruct

Meta

$0.027$0.201$0.071

Laguna XS 2.1

Poolside

$0.060$0.120$0.075

Ministral 3 8B 2512 (batch)

Mistral

$0.075$0.075$0.075

Gemma 3 12B

Google

$0.050$0.150$0.075

GLM Flash Latest

Z.ai

$0.020$0.248$0.077

Hy-MT2-1.8B

Tencent

$0.044$0.177$0.077

Qwen3 30B A3B Instruct 2507

Qwen

$0.048$0.193$0.084

Nemotron 3.5 Lightning

NVIDIA

$0.060$0.160$0.085

Solar Mini 4

Upstage

$0.050$0.200$0.087

Nemotron 3 Nano 30B A3B

NVIDIA

$0.050$0.200$0.087

Gemini 2.5 Flash Lite (batch)

Google

$0.050$0.200$0.087

GPT-4.1 Nano (batch)

OpenAI

$0.050$0.200$0.087

MythoMax 13B

gryphe

$0.080$0.110$0.087

Phi 4

Microsoft

$0.070$0.140$0.088

Ling 3.0 Flash Fin

inclusionAI

$0.060$0.180$0.090

Schematron V2 Small

Inference.net

$0.050$0.230$0.095

GLM 5.3 Flash (batch)

Z.ai

$0.060$0.200$0.095

Reka Edge

rekaai

$0.100$0.100$0.100

Ministral 3 3B 2512

Mistral

$0.100$0.100$0.100

GPT-6 Luna Pro (batch)

OpenAI

$0.050$0.250$0.100

Kostenschätzer

Gib die Nutzung einer Aufgabe ein, um Preise in Kosten pro Aufruf und pro Monat umzurechnen.

Noch kein Modell ausgewählt. Nutze den Schätzen-Button in einer Zeile, um eines hinzuzufügen.

Preise sind USD pro 1M Tokens, umgerechnet aus OpenRouters offiziellen Tarifen. Der Cache-Preis gilt für wiederverwendete lange Prompts: ein Cache-Hit berechnet den Input zum rabattierten Tarif.

Input-, Output- und Cache-Preise für jedes Modell, sortiert pro 1M Tokens mit Filtern.

Jedes Modell auf OpenRouter berechnet Input und Output separat, und die Lücke zwischen beiden ist routinemäßig vier- bis fünfmal so groß. Nur nach Output zu sortieren wählt das falsche Modell — ebenso nur nach Input. Diese Tabelle stellt beide Preise, den Cache-Read-Tarif, die Kontextlänge und Fähigkeits-Tags in eine Zeile, sodass du ein Modell an deine eigene Nutzungsform anpassen kannst — und der darunterliegende Schätzer rechnet Preise in um, was eine Aufgabe und ein Monat tatsächlich kosten.

Anleitung

  1. 1Grenze die Liste mit dem Suchfeld oder dem Anbieter-Dropdown ein und stapele dann Filter für Preisklasse, Kontextlänge und Fähigkeiten.
  2. 2Klicke auf eine Spaltenüberschrift, um nach Input-, Output- oder Blended-Preis zu sortieren — Blended gewichtet Input drei zu eins, was einer echten Rechnung näher kommt.
  3. 3Gib im Schätzer die Input- und Output-Tokens einer Aufgabe ein, um die Monatskosten der Kandidaten zu vergleichen.

FAQ