Mit diesem Inferenzrechner modellierst du laufende Kosten für OpenAI-Anfragen anhand deines tatsächlichen Nutzungsprofils. Eingabe- und Ausgabe-Token werden getrennt bewertet, weil ihre Tarife unterschiedlich sein können. So erhältst du Monatskosten, Kosten pro Anfrage, Gesamt-Token und den Anteil der Ausgabe am Budget – mit frei eintragbaren Preisen statt fest verdrahteter Tarifwerte.
Der Hauptwert ist die geschätzte Monatsrechnung für die modellierte Inferenzlast. Die Nebenwerte zeigen, welcher Token-Typ die Kosten treibt und wie viel eine typische Anfrage kostet.
Caching, Batch-Rabatte, Sondertarife, zusätzliche Tools und andere abrechenbare Leistungen sind nur berücksichtigt, wenn du sie in den eingegebenen effektiven Tarifen abbildest.
10.000 Anfragen mit 1.200 Eingabe- und 400 Ausgabe-Token ergeben 12 Mio. Eingabe- und 4 Mio. Ausgabe-Token. Bei 2,50 € bzw. 10 € je 1 Mio. Token entstehen 30 € + 40 € = 70 € im Monat.
Zähle Prompt, Systemkontext und relevante Historie zur Eingabe; generierte Modellantworten zählen zur Ausgabe.
Der Rechner summiert Eingabe- und Ausgabekosten und teilt die Gesamtsumme durch die Zahl der Anfragen.
Erhöhe die durchschnittlichen Eingabe-Token je Anfrage um den tatsächlich mitgesendeten Gesprächskontext.
Ja. Verwende für jedes Modell dessen eigene Eingabe- und Ausgabetarife sowie ein realistisches Tokenprofil und vergleiche die Ergebnisse.
Tarife und Modelloptionen können sich ändern. Frei eintragbare Werte halten die Rechnung unabhängig von einem bestimmten Preisstand.
| Modul | Berechnung |
|---|---|
| Eingabevolumen | Anfragen × Eingabe-Token |
| Ausgabevolumen | Anfragen × Ausgabe-Token |
| Monatskosten | Eingabe + Ausgabe |
| Stückkosten | Monatskosten ÷ Anfragen |