Verfolgen Sie KI-Modellpreise, Token-Kosten, Inferenztrends, Marktdynamik und Leistungssignale in der gesamten globalen KI-Wirtschaft.
Modelle ändern sich. Die Preise bewegen sich. Die Rechenkosten verschieben sich. HotON.ai wandelt fragmentierte KI-Signale in strukturierte Marktinformationen um.
Von Modellpreisen und Nutzungstrends bis hin zu Verfügbarkeit, Latenz und Markthitze – die gesamte KI-Wirtschaft auf einem Bildschirm.
KI-Preisgestaltung ist nicht mehr einfach. HotON.ai hilft Bauherren, Unternehmen und Investoren zu verstehen, wie sich die Modellkosten zwischen Anbietern und Kategorien verändern.
| Modell | Region | Eingang | Ausgabe | Ctx |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1-NANO OpenAI | US | $0.10 | $0.40 | 1048K |
| GEMINI-2.5-FLA Google | US | $0.10 | $0.40 | 1049K |
| MINIMAX-M2.5 MiniMax | CN | $0.12 | $0.99 | 1000K |
| GEMINI-2.5-FLA Google | US | $0.10 | $0.40 | 1049K |
| QWEN-PLUS-2025 Alibaba Cloud · Qwen | CN | $0.26 | $0.78 | 1000K |
| GEMINI-3.1-FLA Google | US | $0.25 | $1.50 | 1049K |
| MINIMAX-01 MiniMax | CN | $0.20 | $1.10 | 1000K |
| LLAMA-4-MAVERI Meta | US | $0.15 | $0.60 | 1049K |
| GPT-4.1-MINI OpenAI | US | $0.40 | $1.60 | 1048K |
| DEEPSEEK Novita AI | US | $0.14 | $0.28 | 1049K |
| GROK-4.1-FAST xAI | US | $0.20 | $0.50 | 2000K |
| GROK-4-1-FAST- xAI | US | $0.20 | $0.50 | 2000K |
| GROK-4-FAST-NO xAI | US | $0.20 | $0.50 | 2000K |
| GROK-4-FAST-RE xAI | US | $0.20 | $0.50 | 2000K |
Strukturierte Benchmarks für KI-Modellpreise, Effizienz, Inferenzkosten und Marktdynamik. Nachrichten werden kopiert – Indizes nicht.
Das günstigste Modell ist nicht immer das effizienteste. HotON.ai vergleicht Modelle nach Gesamtaufgabenkosten, Erfolgsquote, Geschwindigkeit, Stabilität und Ausgabequalität.
| # | Modell | Kosten / Aufgabe | Kontext | Arena Elo | Effizienz |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | GPT-4.1-NANO OpenAI | $0.000 | 1048K | — | 96 |
| 02 | GEMINI-2.5-FLA Google | $0.000 | 1049K | — | 96 |
| 03 | MINIMAX-M2.5 MiniMax | $0.001 | 1000K | — | 96 |
| 04 | GEMINI-2.5-FLA Google | $0.000 | 1049K | — | 96 |
| 05 | QWEN-PLUS-2025 Alibaba Cloud · Qwen | $0.001 | 1000K | — | 96 |
| 06 | GEMINI-3.1-FLA Google | $0.001 | 1049K | — | 96 |
| 07 | MINIMAX-01 MiniMax | $0.001 | 1000K | — | 96 |
Finden Sie das Modell, das tatsächlich das beste Ergebnis für den Preis liefert. Sehen Sie sich die vollständige Grenze zwischen Preis und Intelligenz an →
Die KI-Kosten werden nicht nur von den Modellpreisen beeinflusst. Region, Rechenleistung, Energiekosten, Latenz und Verfügbarkeit sind alle wichtig.
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Vergleichen Sie Inferenzkostenmuster in globalen Regionen.
Verstehen Sie, wo die Kapazität der KI-Infrastruktur attraktiver wird.
Verfolgen Sie, wie sich die Energiebedingungen auf die Berechnungs- und Inferenzpreise auswirken können.
Finden Sie heraus, wann bestimmte Regionen für KI-Workloads kosteneffizienter werden könnten.
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Sehen Sie sich die Zusammenfassung anWo die Input- und Outputkosten steigen und fallen, auf einen Blick.
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HotON.ai ist eine KI-Marktintelligenzplattform, die aktuelle Preise (täglich aktualisiert), Token-Kosten, Qualität (Arena Elo) und Versionspreistrends für 521-KI-Modelle bei 77-Anbietern weltweit verfolgt.
Die Preise basieren auf den offiziellen Preisen der einzelnen Anbieter (über den TestKey-Katalog), werden mit OpenRouter abgeglichen und täglich aktualisiert. Auf jeder Modellseite werden die Quelle und das Standdatum des Preises angezeigt.
Ja. Modellpreise, Kontextfenster, Modalitäten und Arena-Elo-Ergebnisse sind real und stammen aus Quellen; Effizienz und Kosten pro Aufgabe werden aus diesen realen Eingaben berechnet und als solche gekennzeichnet.
Ab 13. Juni 2026 ist der niedrigste von uns verfolgte Gesamtpreis $0.01 pro 1 Mio. Token. Die vollständige Rangliste der „günstigsten Modelle“ finden Sie in der aktuellen Liste.
Laut LMArena Human Preference Elo ist das am besten bewertete Modell, das wir verfolgen, claude-opus-4.6 (1504). Die vollständige Rangliste finden Sie im Qualitätsranking.
Es setzt sich aus dem realen Preis und dem Kontextfenster eines Modells zusammen und ist auf 0–100 normiert, sodass billigere Modelle mit größerem Kontext besser abschneiden. Ausführliche Informationen finden Sie auf unserer Methodikseite.
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