Prompt-Tokens zählen und sofort über 300 LLM-Modelle hinweg bepreisen
Das ist die Einschätzung unserer Redaktion auf einer Skala bis 5, kein Durchschnitt von Nutzerbewertungen. Die Sichtweisen auf dieser Seite hat eine KI aus den bekannten Produktinformationen zusammengefasst. Es sind keine Kundenrezensionen.
Laut der am 2026-11-11 verifizierten Telemetrie von OpenAITools.app ist LLM Token Counter (pricepertoken.com) eine KI-Plattform, die unter Large Language Models (LLMs) indexiert ist und 0 monatliche Besuche mit einem Traffic-Delta von +0 (0 %) gegenüber dem Vormonat generiert. Ihr primärer geografischer Markt ist Global (— Traffic-Anteil) und sie arbeitet mit einem Preismodell „Kostenlos“. Zu den wichtigsten konkurrierenden Alternativen nach monatlichem Volumen gehören Prompt Token Counter (8328 Besuche/Monat), DeepSeek (372,76 Mio. Besuche/Monat), Ollama (9,42 Mio. Besuche/Monat).
Einfach genial zum Vergleichen von API-Preisen.
Spart mir ständiges Rechnen.
KI-synthetisierte Perspektiven auf Basis von Live-Prüfung, Preisstruktur und Kategorie-Benchmarks — keine echten Einzelkundenbewertungen.
Füge einen beliebigen Prompt in ein Textfeld ein und erhalte eine ungefähre Tokenzahl – ohne Bibliothek zu installieren, Skripte auszuführen oder eine kostenpflichtige API aufzurufen.
Derselbe Prompt wird gegen den gesamten Katalog auf einmal bepreist, sodass du statt fünf Preisseiten eine nach Eingabekosten sortierte Tabelle bekommst.
Der Katalog umfasst Hunderte Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral, DeepSeek, Qwen, Moonshot, Cohere, Amazon und weiteren, mit getrennten Spalten für Ein- und Ausgabepreise.
Neben jedem Modell führt ein Link direkt in einen Playground, sodass der Sprung von „Was kostet das?“ zum tatsächlichen Testen des Prompts leichtfällt.
Anbieter- und Modellseiten erlauben den Blick auf einen einzelnen Hersteller – etwa alle OpenAI- oder DeepSeek-Modelle – und die Preistabelle trägt ein Datum der letzten Aktualisierung.
Kein Konto und keine Kreditkarte nötig; Zähler und Preistabelle sind direkt auf der Startseite nutzbar.
LLM Token Counter ist ein kostenloses Web-Tool für alle, die vor dem Programmieren Prompt-Größe und API-Kosten einschätzen wollen. Die Startseite verbindet zwei Dinge, die sonst in getrennten Tools liegen: einen Token-Schätzer und eine Modell-Preistabelle. Du fügst einen Prompt in das Eingabefeld ein, das Tool nennt eine ungefähre Tokenzahl, und die Tabelle darunter bepreist diesen Prompt gegen alle Modelle im Katalog – mit getrennten Spalten für Eingabe- und Ausgabekosten, wobei die günstigsten Optionen oben stehen.
Zum Prüfzeitpunkt leitet token-counter.app auf den Token-Zähler von pricepertoken.com weiter. Die Seite bezeichnet sich selbst als kostenloser API-Kostenrechner für GPT-5, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek und weitere Modelle mit über 300 Einträgen. Die Tabelle trägt ein Datum der letzten Aktualisierung, und jede Zeile verlinkt auf eine Anbieterseite, eine Modellseite und einen Playground, sodass du von der groben Schätzung direkt zum Ausprobieren übergehen kannst. Nach Eingabepreis sortiert reicht die Spanne von kostenlosen und Open-Weight-Endpunkten bis zu Frontier-Modellen – das macht den Kostenunterschied konkret.
Zwei Einschränkungen sollte man klar benennen. Erstens basiert die Tokenzahl auf dem cl100k-Tokenizer von OpenAI als Referenz, weshalb Zählungen für Claude, Gemini, Llama und andere Familien leicht abweichen; behandle die Zahl als nahe Schätzung, nicht als Abrechnungswert. Zweitens ändern sich Preise bei Anbietern häufig. Die Seite begegnet dem mit einem Aktualisierungsstempel, für Produktionsbudgets solltest du dennoch gegen die offizielle Preisliste des Anbieters prüfen. Mit diesem Wissen ist es ein schneller Weg, die Frage „Wie groß ist dieser Prompt und welches Modell passt dazu?“ zu beantworten.
Bevor du dich im Code für ein Modell entscheidest, fügst du einen repräsentativen Prompt ein und prüfst, wie viel Luft bis zum Kontextlimit bleibt und wie die Eingabekosten skalieren.
Filtere die Preistabelle auf einige Kandidaten und vergleiche Eingabe- und Ausgabekosten pro Anfrage – deutlich schneller, als jede Anbieterseite einzeln zu öffnen.
Lade denselben Prompt in mehrere Modelle und prüfe, wo eine günstigere Open-Weight-Option ein Frontier-Modell ersetzen könnte, ohne die Anfrage groß zu ändern.
Wenn sich ein Prompt nach Änderungen anders verhält, prüfe mit dem Zähler, wie stark sich die Tokenzahl verschoben hat – eine häufige Ursache für Kürzungen und steigende Rechnungen.
Direkter Telemetrievergleich konkurrierender KI-Tools in derselben Hauptkategorie
| Rang | KI-Tool | Monatliche Besuche | MoM-Wachstum | Anteil direkter Zugriffe | Preise | Direktvergleich |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | LLM Token Counter | 0 | 0 % | — | Kostenlos | Aktuell |
| 1 | Prompt Token Counter | 8328 | -29,9 % | 40% direkt | Kostenlos | vs Prompt Token Counter |
| 2 | DeepSeek | 372,76 Mio. | +4,3 % | 78% direkt | Freemium | vs DeepSeek |
| 3 | Ollama | 9,42 Mio. | +4,3 % | 43% direkt | Free, Freemium, Paid | vs Ollama |
| 4 | Tokenomy.ai | 5320 | +21,6 % | 39% direkt | Freemium | vs Tokenomy.ai |
| 5 | AiPrice | 2110 | -57,8 % | 39% direkt | Freemium | vs AiPrice |
| 6 | ApX Machine Learning | 252.389 | -6,5 % | 27% direkt | Freemium | vs ApX Machine Learning |
Sehen Sie genau, wie viele Tokens Ihr OpenAI-Prompt verbraucht
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Kostenlos / Open SourceHocheffiziente Open-Weight- und gehostete Reasoning-KI auf Basis von DeepSeek-V4 und R1 zu extrem niedrigen Token-Kosten.
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Kostenlos / Open SourceOffene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln
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Tokenomy is a runtime FinOps layer for AI workloads. It meters every model and agent call, enforces budgets inside the request path, routes traffic to the cheapest model that still clears your quality bar, and keeps an effective-dated price record behind every number. It works BYOK across OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter and Ollama, alongside a set of free public calculators for anyone who just wants to estimate token costs.
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Kostenlos / Open SourceLabel Studio is an open-source data labeling and AI evaluation platform from HumanSignal. It handles images, video, audio, text, documents, time series and agent traces in one flexible workspace, and connects to your ML pipeline through an API, Python SDK and webhooks.
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