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Multi-LLM- & Sprachmodell-Anbieter im Vergleich¶
Der Markt für Sprachmodell-Zugriff gliedert sich grob in drei Kategorien: Aggregatoren, die mit einer einzigen API auf hunderte Modelle verschiedener Hersteller zugreifen lassen, native Cloud-Anbieter, die ihre eigenen Modelle direkt vertreiben, und selbstgehostete Modelle, die vollständig auf eigener Hardware laufen. Diese Seite vergleicht alle drei Wege — sortiert von billig zu teuer — und ordnet ein, wann welcher Ansatz sinnvoll ist.
Achtung: Preise ändern sich laufend
KI-Anbieter senken und ändern ihre Preise oft im Wochentakt, neue Modelle verschieben ganze Preisstufen. Die Zahlen auf dieser Seite sind eine Momentaufnahme (Stand: Juli 2026) und dienen der Größenordnung/Einordnung — vor einer Kaufentscheidung immer die offizielle Preisseite des jeweiligen Anbieters prüfen.
Übersicht¶
graph TD
Start{"Welcher Zugriffsweg?"} -->|"Viele Modelle testen, ein API-Key"| Aggregator["Multi-LLM-Aggregator"]
Start -->|"Bestes Modell eines Herstellers, volle Kontrolle"| Native["Cloud- / natives Anbieter-API"]
Start -->|"Datenschutz, Offline, Kostenkontrolle bei Dauerlast"| Local["Selbstgehostet (lokal)"]
Aggregator --> AGoal["Ziel: Flexibilität & Preisvergleich"]
Native --> NGoal["Ziel: State-of-the-Art & Ökosystem"]
Local --> LGoal["Ziel: Compliance & volle Datenhoheit"]Tipp: Kosten senken unabhängig vom Anbieter
Fast alle Anbieter unterstützen Prompt Caching (bis zu 90 % günstigere Wiederholungs-Eingaben) und eine Batch-API (oft 50 % Rabatt für nicht-zeitkritische Anfragen). Beides vor der Anbieterwahl mit einplanen — der Effekt auf die Gesamtkosten ist oft größer als der Preisunterschied zwischen zwei Anbietern.
Token-Abrechnung vs. Abo — der wichtigste Unterschied vor der Anbieterwahl¶
Fast jeder native Anbieter bietet zwei parallele Zugriffswege mit komplett unterschiedlicher Kostenlogik an:
- Token-Abrechnung (Pay-per-Token, API-Zugriff) — Abrechnung nach tatsächlich verbrauchten Input-/Output-Tokens in USD pro 1 Mio. Tokens. Skaliert linear mit der Nutzung, planbar bei bekanntem Volumen, aber ohne Obergrenze nach oben. Zielgruppe: Entwickler, Integrationen, Agenten, Server-zu-Server-Anwendungen. Alle Tabellen auf dieser Seite beziehen sich auf diesen Weg.
- Abo (Subscription, Endnutzer-Produkt) — fester Monatspreis (z. B. ChatGPT Plus, Claude Pro/Max, Google AI Pro/Ultra, SuperGrok, Poe) für ein Nutzungskontingent oder „fair use" in der jeweiligen Chat-Oberfläche. Kosten sind planbar und gedeckelt, aber nicht per API nutzbar bzw. nur eingeschränkt (z. B. Claude Pro/Max inkl. Claude-Code-Kontingent, ChatGPT Plus inkl. begrenztem API-Guthaben). Zielgruppe: Einzelpersonen mit primär interaktiver Chat-Nutzung.
Achtung: Abo-Kontingent ≠ API-Zugriff
Ein Chat-Abo (ChatGPT Plus, Claude Pro, Gemini Advanced/AI Pro, SuperGrok) deckt in der Regel nicht automatisch die Entwickler-API ab — für eigene Anwendungen, Agenten oder Automatisierung wird trotzdem ein separater API-Key mit Token-Abrechnung benötigt. Umgekehrt lohnt sich für reine, hochfrequente Chat-Nutzung durch eine Einzelperson oft das Abo, da die Token-Kosten bei intensiver Nutzung schnell darüber liegen können.
1. Multi-LLM-Provider (Aggregatoren) — sortiert von billig zu teuer¶
Aggregatoren bündeln Modelle vieler Hersteller (OpenAI, Anthropic, Meta, Alibaba, DeepSeek, Mistral, …) hinter einer einheitlichen, meist OpenAI-kompatiblen API. Praktisch für Preisvergleiche, Modell-Routing und Fallback-Strategien, ohne für jeden Hersteller einen eigenen Vertrag/Account zu benötigen.
| Anbieter | Preisniveau (Beispiel: Llama 3.3 70B, USD/1M Tokens In/Out) | Abrechnung | Modellauswahl | Besonderheit |
|---|---|---|---|---|
| DeepInfra | ≈ $0,23 / $0,40 — meist der Preis-Boden am Markt | Token (Prepaid-Guthaben) | groß (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, GLM, …) | Serverless-GPU-Backend, unterbietet die meisten Konkurrenten auf offenen Modellen |
| Groq | $0,59 / $0,79 | Token (auch kostenloses Kontingent) | mittel (Llama, Mixtral, Gemma) | eigene LPU-Hardware statt GPU → extrem niedrige Latenz/Tokens pro Sekunde |
| Fireworks AI | ≈ $0,90 (flat) | Token | groß | „FireAttention"-Inferenz-Optimierung, gute Fine-Tuning-Anbindung |
| Together AI | $0,88–1,04 / $0,88–1,04 | Token | groß | eigene GPU-Cluster mietbar, Fine-Tuning & Custom-Deployments |
| Novita AI | niedrig bis mittel | Token | groß, plus GPU-Cloud-Miete | Kombination aus Serverless-Inferenz und dedizierten GPU-Instanzen |
| Replicate | variabel, pay-per-Sekunde GPU-Zeit statt reinem Token-Preis | Nutzungsbasiert (GPU-Zeit statt Token) | sehr groß (auch Bild-/Audio-Modelle) | einfaches Deployment eigener Modelle/Container, breiter als reine LLM-APIs |
| OpenRouter | Pass-Through der Originalpreise ($0,01–150 pro 1M Tokens je nach Modell) + 5,5 % Gebühr beim Guthabenkauf | Token (Prepaid-Guthaben) | sehr groß (987+ Modelle, praktisch alle Hersteller) | eine API für nahezu den gesamten Markt, automatisches Routing/Fallback zwischen Anbietern, kostenlose Modelle im Kontingent verfügbar |
| Poe (Quora) | Abo-/Punkte-Modell statt Pay-per-Token ($20–1000+/Monat je nach Plan) | Abo (Punkte-Kontingent/Monat) | groß | primär Chat-Endnutzer-Produkt, API-Zugriff nachrangig |
Hinweis: OpenRouter als Preis-Referenz
Da OpenRouter die Originalpreise nahezu unverändert durchreicht, eignet sich openrouter.ai/pricing gut als tagesaktuelle Vergleichsquelle über praktisch alle Hersteller hinweg — auch wenn direkt beim Hersteller bestellt wird.
2. Cloud- & native KI-Anbieter — sortiert von billig zu teuer¶
Native Anbieter verkaufen ausschließlich ihre eigenen Modelle, meist mit dem größten Funktionsumfang (Tool-Use, Reasoning-Modi, Vision, größte Kontextfenster) und den kürzesten Vorlaufzeiten für neue Modell-Releases.
| Anbieter | Günstigstes Modell (USD/1M In/Out) | Flaggschiff-Modell (USD/1M In/Out) | Abrechnung | Fokus |
|---|---|---|---|---|
| Mistral AI | Mistral Small: $0,20 / $0,60 | Mistral Large: deutlich darüber | Token (API) + Abo „Le Chat Pro" (Chat-Produkt) | europäischer Anbieter, Open-Weight-Historie, DSGVO-Standort |
| DeepSeek | DeepSeek V3: $0,27 / $1,10 | DeepSeek R2 (Reasoning): teurer, aber weiterhin günstig im Marktvergleich | Token (API), Chat-App kostenlos nutzbar | starkes Preis-Leistungs-Verhältnis bei Reasoning-Modellen |
| Google (Gemini) | Gemini 2.0 Flash: $0,10 / $0,40 | Gemini 3.1 Pro: $2,00 / $12,00 | Token (API) + Abo „Google AI Pro/Ultra" (Gemini-App) | riesige Kontextfenster, native Multimodalität (Text/Bild/Audio/Video) |
| xAI (Grok) | Grok 4.20: $1,25 / $2,50 | Grok 4: $3,00 / $15,00 | Token (API) + Abo „SuperGrok" (X/Grok-App) | Echtzeit-Wissen über X-Integration |
| OpenAI | GPT-5.6 Luna: $1,00 / $6,00 | GPT-5.6 Sol: $5,00 / $30,00 | Token (API) + Abo „ChatGPT Plus/Pro/Team" (Chat-Produkt) | größtes Ökosystem, breiteste Tool-/SDK-Unterstützung |
| Anthropic (Claude) | Claude Haiku 4.5: $1,00 / $5,00 | Claude Fable 5: $10,00 / $50,00 | Token (API) + Abo „Claude Pro/Max" (Chat- & Claude-Code-Kontingent) | starkes Agentic Coding, sehr lange Kontexte, Prompt Caching |
| Cohere | Command-Modelle im mittleren Preissegment | — | Token (API), primär Enterprise-Verträge | Enterprise-Fokus: RAG, Reranking, mehrsprachige Embeddings |
| AWS Bedrock / Azure OpenAI / Google Vertex AI | Reselling der o. g. Modelle plus hauseigene Modelle (z. B. Amazon Nova) | Enterprise-Tarife mit Provisioned-Throughput/Committed-Use | Token (Pay-per-Token) oder Kapazitäts-Abo (PTU/Committed-Use) | VPC-Anbindung, Compliance-Zertifizierungen, ein Vertrag für die gesamte Cloud-Rechnung |
Hinweis: Cloud-Wrapper (Bedrock, Azure, Vertex) sind kein vierter Preis-Layer
AWS Bedrock, Azure OpenAI und Google Vertex AI bieten dieselben (oder sehr ähnliche) Modelle wie die nativen Anbieter an, meist zu vergleichbaren oder leicht höheren Token-Preisen — der Mehrwert liegt in Enterprise-Verträgen, Datenresidenz und der Abrechnung über die bestehende Cloud-Rechnung, nicht in einem günstigeren Preis.
3. Kostenlos nutzbare APIs (Free Tiers)¶
Ein Teil der Anbieter lässt sich ganz ohne Zahlung testen oder sogar dauerhaft im Rahmen eines Kontingents produktiv einsetzen — praktisch für Prototyping, Side-Projects oder um ein Modell vor einer Kaufentscheidung zu prüfen.
| Anbieter | Kostenloses Kontingent | Einschränkungen | Bemerkung |
|---|---|---|---|
| Google Gemini (AI Studio) | 1.500 Requests/Tag auf Gemini Flash, kein Ablaufdatum | Rate-Limits pro Minute, im Free-Tier ggf. Nutzung der Daten zur Produktverbesserung | aktuell das großzügigste dauerhaft kostenlose Kontingent am Markt |
| Groq | kostenloses Kontingent (Requests/Min. & Tages-Token-Limit je Modell) | niedrige Kontingente, kein Kreditkarte nötig | extrem niedrige Latenz, gut zum Testen |
| OpenRouter | dauerhaft kostenlose :free-Modellvarianten (u. a. Llama-, Mistral-, Qwen-Modelle) |
20 Req/Min, 50–1.000 Req/Tag je nach Guthabenstand des Accounts | kein kostenloser Zugriff auf Flaggschiff-Modelle, aber breite Auswahl kleinerer Modelle |
| Cerebras | kostenloses Kontingent | Modellauswahl schwankt spürbar (kann sich wöchentlich ändern) | Wafer-Scale-Hardware, sehr hohe Tokens/Sekunde |
| Mistral (La Plateforme) | kostenloses Entwickler-Tier mit Rate-Limits | eingeschränkte Requests/Tokens pro Minute | Zugriff auf Mistral Small, Codestral u. a. |
| GitHub Models | kostenloser Zugriff auf viele Modelle (OpenAI, Meta, Mistral, xAI, …) über den GitHub-Account | Rate-Limits an den GitHub-Plan gekoppelt, nicht für Produktion gedacht | guter Einstieg für Entwickler mit bestehendem GitHub-Account |
| OpenAI / Anthropic | kein dauerhaftes Free-Tier; teils einmaliges Start-Guthaben für neue Accounts | Guthaben läuft nach wenigen Tagen/Wochen ab | nur zum kurzen Ausprobieren, danach Token-Abrechnung nötig |
Achtung: Free Tiers ändern sich wöchentlich
Kostenlose Kontingente werden häufiger angepasst als bezahlte Preise — Modellauswahl, Rate-Limits und Verfügbarkeit können sich kurzfristig ändern. Vor Produktiv-Einsatz immer die aktuelle Dokumentation des Anbieters prüfen, nicht nur Marketing-Seiten.
Hinweis: Datenschutz bei kostenlosen Kontingenten beachten
Bei mehreren kostenlosen Tiers (u. a. Google AI Studio) behält sich der Anbieter vor, gesendete Daten zur Produktverbesserung/zum Modelltraining zu nutzen — anders als bei bezahlten API-Tarifen, die das i. d. R. ausschließen. Für sensible oder personenbezogene Daten sind kostenlose Tiers daher meist ungeeignet — hier sind selbstgehostete Modelle die bessere Wahl (siehe Abschnitt „Einsatzgebiete" weiter unten).
4. Selbstgehostete Sprachmodelle (Lokale Ausführung)¶
Bei selbstgehosteten Modellen entfallen laufende Token-Kosten vollständig — bezahlt wird stattdessen die eigene Hardware (Anschaffung/Strom) oder gemietete GPU-Zeit. Details zur Einrichtung: Lokales RAG & LLM-Serving (Ollama) und vLLM High-Throughput Serving.
Werkzeuge¶
| Werkzeug | Zielgruppe | Besonderheit |
|---|---|---|
| Ollama | Einsteiger, Entwickler | ein Befehl zum Installieren, ein Befehl zum Ausführen; verwaltet Downloads & Quantisierung automatisch |
| LM Studio | Einsteiger mit GUI-Präferenz | grafische Oberfläche, lokaler OpenAI-kompatibler Server per Klick |
| llama.cpp | fortgeschrittene Nutzer, Edge-Geräte | minimaler Ressourcenverbrauch, läuft auch auf reiner CPU/Raspberry Pi |
| vLLM | Produktion, hoher Durchsatz | PagedAttention, OpenAI-kompatible API, für GPU-Server ausgelegt |
| text-generation-webui / Open WebUI | Chat-Oberfläche über beliebigem Backend | ChatGPT-ähnliche UI vor lokalem Modell-Server |
Aktuell empfehlenswerte offene Modelle (Stand Juli 2026)¶
| Modell | Größe | Einsatzbereich |
|---|---|---|
| Qwen 3.7 / 3.6 | 8B–72B (auch als 8B-Edge-Variante) | starke Allround- und Coding-Leistung, Apache-2.0-Lizenz |
| GLM-5.1 | mehrere Größen | führt Coding-Benchmarks an, MIT-Lizenz |
| DeepSeek V4 Pro | groß (MoE) | starkes Reasoning, MIT-Lizenz |
| Llama 3.3 70B | 70B | breite Tool-Unterstützung, großes Ökosystem an Feintuning-Rezepten |
| Gemma 3 (4B/12B) | klein | beste Wahl für Edge-Geräte und Speicherbeschränkungen |
| Mistral Small 4 | klein–mittel | Apache-2.0, keine Nutzungsbeschränkungen |
Tipp: Hardware-Faustregel
Als grobe Richtwerte für quantisierte GGUF-Modelle (Q4): 7–8B-Modelle benötigen ca. 6 GB VRAM, 13–14B ca. 10 GB, 70B-Modelle 40 GB+ bzw. mehrere GPUs. Auf reiner CPU sollten Modelle unter 8B Parametern bleiben, um brauchbare Antwortzeiten zu erhalten.
Einsatzgebiete für selbstgehostete Modelle¶
- Datenschutz & Compliance — Gesundheitswesen, Recht, Finanzen, Behörden: Daten verlassen niemals das eigene Netz, keine Auftragsverarbeitungsverträge mit Drittanbietern nötig.
- Air-Gapped-/Offline-Umgebungen — Industrieanlagen, kritische Infrastruktur, militärische oder isolierte Netze ohne Internetzugang.
- Kostenkontrolle bei sehr hohem Volumen — eigene Hardware amortisiert sich gegenüber Pay-per-Token-APIs, sobald die Dauerlast hoch genug ist.
- Custom Fine-Tuning & Domain-Adaption — eigene Trainings-/Firmendaten verlassen nie die eigene Infrastruktur.
- Latenzkritische Edge-Anwendungen — lokale Inferenz ohne Netzwerk-Roundtrip, z. B. auf Fahrzeugen, Robotik oder IoT-Geräten.
- Entwicklung & Testing — Prototyping ohne laufende API-Kosten, bevor eine Cloud-Anbindung entschieden wird.
5. Weitere Provider im OpenCode-CLI-Ökosystem — sortiert von billig zu teuer¶
Die Coding-CLI OpenCode bindet über AI SDK und Models.dev 75+ Anbieter einheitlich an (Setup jeweils via /connect, Konfiguration in opencode.json, Modellauswahl via /models). Die folgenden Tabellen listen nur die Anbieter aus dieser Liste, die nicht bereits oben in den Abschnitten 1–3 stehen (DeepInfra, Groq, Fireworks AI, Together AI, OpenRouter, Poe, Mistral AI, DeepSeek, Google, xAI, OpenAI, Anthropic, Cohere, Bedrock/Azure OpenAI/Vertex AI, Cerebras, GitHub Models, Novita AI, Replicate, Ollama, LM Studio sind dort bereits erfasst).
5.1 Pay-per-Token — sortiert von billig zu teuer¶
| Anbieter | Preisbeispiel (USD/1M In/Out) | Modell | Besonderheit |
|---|---|---|---|
| IO.NET | ≈ $0,04 / $0,10 | günstige Open-Weight-Modelle | Preis nur aus Sekundärquelle, offizielle Preisseite nicht direkt verifizierbar |
| ZenMux | ab $0,05 / $0,40 (bis $21 / $168 je nach Modell) | z. B. DeepSeek V3.2: $0,28 / $0,43 | breiter vorkonfigurierter Modellkatalog, zusätzlich Abo-Stufen (siehe 5.3) |
| OpenCode Zen | $0,05 / $0,40 (GPT-5-Nano); mehrere Modelle zeitlich befristet kostenlos | offiziell vom OpenCode-Team getestet/verifiziert | eigenes Angebot des OpenCode-Teams |
| Azure Cognitive Services | $0,05 / $0,40 (GPT-5-Nano) bis $2,50 / $10,00 (GPT-4o) | Reselling der OpenAI-Modelle | eigenständige Ressource neben Azure OpenAI, ähnliches Preisschema |
| OVHcloud AI Endpoints | $0,09 / $0,47 | gpt-oss-120b | europäischer Anbieter |
| Scaleway | $0,15 / $0,60 | gpt-oss-120b | Einstiegspreise ab €0,20/1M, europäischer Anbieter |
| STACKIT | ≈ €0,45 / €0,65 | Qwen3.6 27B (Standardpreis der meisten Modelle) | europäische Infrastruktur, Embedding-Modell e5-mistral-7b bereits ab €0,02/1M |
| Z.AI (GLM API) | $0,43 / $1,74 | GLM-4.6 | alternativ GLM Coding Plan als Abo (siehe 5.3) |
| MiniMax | $0,30 / $1,20 | M2 | Drittanbieter-Router zeigen teils günstiger |
| Nebius Token Factory | ≈ $0,60 / $2,20 (Näherung über GLM-4.5 im Katalog) | Kimi K2 Instruct | offizielle Preistabelle nicht öffentlich einsehbar, Wert nicht modellscharf verifiziert |
| Baseten | median ≈ $0,60 / $2,20 | offene Modelle (Model APIs) | alternativ dedizierte GPU-Deployments nach Zeit (z. B. H100 ≈ $6,50/Std.) |
| Moonshot AI (Kimi K2) | $0,55 / $2,20 | Kimi K2 0711 | Context-Caching senkt wiederholten Input auf ≈ $0,10–0,16/1M |
| Venice AI | $0,70 / $2,80 | Llama 3.3 70B | Pay-as-you-go per Guthaben (100 Credits = $1), kein Abo nötig für API-Zugriff |
5.2 Gateways ohne eigenen Preisaufschlag (Pass-Through)¶
Diese Anbieter berechnen die Modellkosten des jeweiligen Herstellers unverändert weiter — der eigentliche Preis hängt vom durchgereichten Modell ab (siehe Tabellen oben).
| Anbieter | Eigene Zusatzgebühr | Besonderheit |
|---|---|---|
| Vercel AI Gateway | keine (Zero-Markup-Politik), $5 Freikontingent/Monat/Team | Zusatzgebühr nur für Custom Reporting und Provider-Allowlist/ZDR |
| Cloudflare AI Gateway | keine auf Modellkosten, 5 % auf gekaufte Unified-Billing-Credits | Caching, Analytics und Rate-Limiting kostenlos nutzbar |
| Hugging Face (Inference Providers) | keine auf Partnerpreise (Groq, Together, Fireworks u. a.) | alternativ zeitbasierte Inference Endpoints (ab $0,03/CPU-Kern-Std., GPU ab $0,50/Std.) |
| Cortecs | 5 % Servicegebühr auf den Provider-Preis | konkreter Preis für Kimi K2 Instruct auf der Seite selbst nicht ausgewiesen |
5.3 Abo- statt Token-Abrechnung¶
| Anbieter | Preis | Besonderheit |
|---|---|---|
| OpenCode Go | $5 im ersten Monat, danach $10/Monat | Nutzungslimits dollarbasiert ($12/5h, $30/Woche, $60/Monat), eigenes OpenCode-Angebot |
| Ollama Cloud | Free $0 / Pro $20 / Max $100 pro Monat | Nutzung als GPU-Zeit gemessen, nicht als Tokens; Modelle vorab mit ollama pull laden |
| Z.AI GLM Coding Plan | Lite ≈ $3–6 / Pro ≈ $15–72 / Max ≈ $30–160 pro Monat | Alternative zur API-Abrechnung aus 5.1 |
| ZenMux (Abo) | Free $0 / Pro $20 / Max $100 / Ultra $400 pro Monat | Alternative zur Pay-per-Token-Abrechnung aus 5.1 |
| GitHub Copilot | Pro $10 / Pro+ $39 / Max $100 pro Monat (Einzelnutzer); Business $19, Enterprise $39 pro Nutzer | seit Juni 2026 zusätzlich nutzungsbasierte „AI Credits" nach GitHub-API-Listenpreisen |
| GitLab Duo | Pro $19/Nutzer/Monat, Enterprise $39/Nutzer/Monat | Duo Enterprise nur mit GitLab Ultimate |
| Helicone | Free $0 (10k Requests/Monat) / Pro $79 / Team $799 pro Monat | reiner Observability-Layer, Modellkosten selbst werden unverändert durchgereicht |
Achtung: Datenlage bei kleineren Anbietern lückenhaft
Für SAP AI Core (Abrechnung über „SAP AI Units"/Compute-Stunden statt USD/Token) und 302.AI (keine eigene öffentliche Preistabelle als API-Anbieter auffindbar) ließen sich keine belastbaren Pay-per-Token-Preise ermitteln. Bei IO.NET und Nebius Token Factory stammen die genannten Werte aus Sekundärquellen bzw. Näherungswerten, nicht von der offiziellen Preisseite des Herstellers. Vor einer Entscheidung die aktuelle Preisseite des jeweiligen Anbieters direkt prüfen.
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