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| Claude Opus 4.0 | $15,00 / $75,00 | $37,50 / $187,50 |
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*Der 2,5-fache Multiplikator deckt Infrastruktur- und API-Verwaltungskosten ab.*
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</Tab>
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<Tab>
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-
**Ihre eigenen API-Schlüssel** - Nutzen Sie jedes Modell zum Basispreis:
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+
**Eigene API-Schlüssel** - Nutzen Sie jedes Modell zum Basispreis:
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-
| Anbieter | Modelle | Eingabe / Ausgabe |
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+
| Anbieter | Modelle | Input / Output |
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-
| Google | Gemini 2.5 | 0,15 $ / 0,60 $ |
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-
| Deepseek | V3, R1 | 0,75 $ / 1,00 $ |
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-
| xAI | Grok 4, Grok 3 | 5,00 $ / 25,00 $ |
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-
| Groq | Llama 4 Scout | 0,40 $ / 0,60 $ |
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-
| Cerebras | Llama 3.3 70B | 0,94 $ / 0,94 $ |
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+
| Google | Gemini 2.5 | $0,15 / $0,60 |
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+
| Deepseek | V3, R1 | $0,75 / $1,00 |
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+
| xAI | Grok 4, Grok 3 | $5,00 / $25,00 |
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+
| Groq | Llama 4 Scout | $0,40 / $0,60 |
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+
| Cerebras | Llama 3.3 70B | $0,94 / $0,94 |
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| Ollama | Lokale Modelle | Kostenlos |
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| VLLM | Lokale Modelle | Kostenlos |
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*Bezahlen Sie Anbieter direkt ohne Aufschlag*
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@@ -85,11 +86,11 @@ Die Modellaufschlüsselung zeigt:
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## Kostenoptimierungsstrategien
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-**Modellauswahl**: Wähle Modelle basierend auf der Komplexität der Aufgabe. Einfache Aufgaben können mit GPT-4.1-nano erledigt werden, während komplexes Denken möglicherweise o1 oder Claude Opus erfordert.
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-**Modellauswahl**: Wählen Sie Modelle basierend auf der Komplexität der Aufgabe. Einfache Aufgaben können GPT-4.1-nano verwenden, während komplexes Denken möglicherweise o1 oder Claude Opus erfordert.
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-**Prompt-Engineering**: Gut strukturierte, präzise Prompts reduzieren den Token-Verbrauch ohne Qualitätseinbußen.
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-**Lokale Modelle**: Nutze Ollama für unkritische Aufgaben, um API-Kosten vollständig zu eliminieren.
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-**Caching und Wiederverwendung**: Speichere häufig verwendete Ergebnisse in Variablen oder Dateien, um wiederholte KI-Modellaufrufe zu vermeiden.
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-**Batch-Verarbeitung**: Verarbeite mehrere Elemente in einer einzigen KI-Anfrage anstatt einzelne Aufrufe zu tätigen.
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-**Lokale Modelle**: Verwenden Sie Ollama oder VLLM für unkritische Aufgaben, um API-Kosten vollständig zu eliminieren.
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-**Caching und Wiederverwendung**: Speichern Sie häufig verwendete Ergebnisse in Variablen oder Dateien, um wiederholte AI-Modellaufrufe zu vermeiden.
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-**Batch-Verarbeitung**: Verarbeiten Sie mehrere Elemente in einer einzigen AI-Anfrage anstatt einzelne Aufrufe zu tätigen.
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