AI Economy Lab
Die echten Kosten von LLMs, nicht nur $/M tokens.
Die meisten Pricing-Seiten verschweigen genau das, was deine Rechnung wirklich treibt: Output ist 3–5× teurer als Input, cached Input ist fast geschenkt, langes Context verbrennt still und leise Geld. Diese Seite nicht.
Model Context Protocol
Nutze es direkt aus deinem KI-Assistenten.
Gleicher Datensatz, gleiche Tools — aufrufbar aus Claude Desktop, Cursor, Claude Code oder jedem MCP-kompatiblen Client. Eine URL in die Config einfügen. Keine Installation, keine Auth, kostenlos.
So funktioniert's{
"mcpServers": {
"ai-pricing": {
"url": "https://aieconomylab.com/mcp"
}
}
} Vier Perspektiven, die Pricing-Seiten überspringen
Input- vs. Output-Asymmetrie
Output-Tokens kosten bei jedem großen Anbieter 3–5× mehr als Input. Die meisten Budgets ignorieren das.
Cached Input
Prompt Caching senkt wiederholte System-Prompts auf ~10% der normalen Kosten. Große Teams zahlen den vollen Preis, weil niemand nachgemessen hat.
Die Context-Window-Falle
Längeres Context = höhere Kosten, langsamere Antworten, schlechtere Qualität (lost-in-the-middle). Ein 2M-Window ist ein Werkzeug, kein Feature.
Sprach-Tokenisierung
Türkische Prompts brauchen je nach Tokenizer 30–40% mehr Tokens als englische. Arabisch liegt bei 50%+. Deine nicht-englischen Nutzer kosten mehr.
Stay ahead of the bill.
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