Sprachmodelle lesen und schreiben nicht in Wörtern, sondern in Wort-Bausteinen: Tokens. In ihnen wird Tempo gemessen und abgerechnet. Diese Seite zeigt es, statt es zu erklären.
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Tippen oder einfügen — jede farbige Kachel ist ein Token:
Anzeige auf die ersten 1.500 Tokens gekappt — gezählt wird alles.
Auffällig beim Ausprobieren: Häufige deutsche Wörter sind ein Token, seltene oder zusammengesetzte („Versicherungsmakler") zerfallen in mehrere. Deshalb braucht Deutsch durchweg mehr Tokens je Wort als Englisch — die Wörterbücher der Modelle sind englisch-lastig.
Abgerechnet wird in zwei Richtungen. Eingang ist alles, was das Modell vor einer Antwort liest — und zwar bei jeder Antwort erneut: die Systemanweisung, der komplette bisherige Verlauf, die neue Frage. Ausgang ist alles, was es schreibt. Das Beispiel-Gespräch unten ist echt tokenisiert; die Balken zeigen, wie der Eingang von Zug zu Zug wächst, obwohl die Fragen kurz bleiben:
Systemanweisungbisheriger Verlaufneue FrageAntwort (Ausgang)
Zwei Dinge lassen sich hier ablesen: Der Ausgang kostet je Token ein Mehrfaches des Eingangs — bei den Modellen in der Preistabelle unten das Fünf- bis Sechsfache, mit Mistral NeMo als 1:1-Ausnahme. Und trotzdem wächst in langen Sitzungen vor allem der Eingang, weil die gesamte Vorgeschichte jedes Mal erneut gelesen wird. (Anbieter mildern das mit „Caching"-Rabatten für bereits gelesene Teile.)
Abgerechnet wird je Million Tokens, Eingang und Ausgang getrennt. Listenpreise ausgewählter Modelle, in US-Dollar, laut Anbieter-Preisseiten (Stand: 19. Juli 2026, Quellen im Methoden-Kasten):
| Modell | Eingang $/Mio | Ausgang $/Mio | Ihr Text oben als Eingang |
|---|
Die letzte Spalte rechnet live mit Ihren Tokens aus Modul 1 — sie zeigt, warum einzelne Anfragen fast nichts kosten und die Rechnung erst über Masse, lange Verläufe und Ausgang entsteht. Mistral NeMo ist das Modell aus unserem Messbericht — dort lokal betrieben, hier der API-Mietpreis desselben Modells zum Vergleich.
Das Kontextfenster ist das Arbeitsgedächtnis: alles, was ein Modell gleichzeitig im Blick behalten kann — gemessen in Tokens. Legen Sie Dokumente „auf den Schreibtisch" und sehen Sie, wie voll es wird und was eine einzelne Anfrage mit dieser Füllung kostet:
Kontextfenster:
| Annahme Wörter je Seite: | |
| Annahme Tokens je Wort: | (Modul 1 zeigt live, wo Ihr eigener Text liegt) |
Drei Beobachtungen aus unserer eigenen Arbeit dazu: Erstens wird das Fenster bei jeder Antwort komplett neu gelesen — ein volles Fenster bezahlt man bei jedem Zug erneut. Zweitens ist ein großes Fenster ein Können, kein Sollen: Gezielt die richtigen zehn Seiten zu reichen (die Wissensbasis-Technik aus dem Grundwissen) arbeitet in unserer Erfahrung oft besser als alles hineinzukippen. Drittens: Läuft das Fenster über, fällt Frühes heraus oder wird zusammengefasst — auch dem Assistenten, der diese Seite gebaut hat, ist genau das während der Bau-Session passiert.
Zerlegung: Diese Seite nutzt den offenen cl100k-Tokenizer (GPT-4-Generation, veröffentlichte Wörterbuch-Daten). Jeder Anbieter zerlegt mit eigenem Wörterbuch — die Ergebnisse liegen in derselben Größenordnung, weichen aber ab. Wie stark, zeigt ein Beispiel aus erster Hand: Anthropic dokumentiert für seine neueren Modelle einen Tokenizer, der laut eigener Preisseite rund 30 % mehr Tokens für denselben Text erzeugt als sein Vorgänger. Die Kacheln oben sind also eine echte, aber anbieterabhängige Zerlegung — kein Universalmaß.
Preise: Listenpreise der Anbieter-Preisseiten, abgerufen am 19. Juli 2026: Anthropic · OpenAI · Mistral. Preise ändern sich; maßgeblich ist die jeweilige Anbieterseite. Claude Sonnet 5 ist laut Anbieter bis 31. August 2026 ein Einführungspreis, danach 3 / 15 $.
Einordnung: Alle Berechnungen sind Modellrechnungen auf Basis der angezeigten Annahmen und Listenpreise — sie ersetzen keine individuelle Kalkulation. Rabatte (Caching, Batch, Mengen) sind nicht eingerechnet.
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