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Opus 5.5 und GPT-6 Sol: Der Preiskampf der Modelle

Anthropic senkt den Preis für Opus 5.5 um 20 Prozent und die Kosten für Cache-Lesevorgänge um 60 Prozent. OpenAI antwortet mit Sol und Luna. DeepSeek kürzt die Preise für Flash in China.

WirtschaftAnalyseDr. Miriam SeidelVeröffentlicht: 25. September 20265 Min. LesezeitQuellen 3
Opus 5.5 und GPT-6 Sol: Der Preiskampf der Modelle

Die neuen Modelle von Anthropic und OpenAI bringen keinen Durchbruch bei den Fähigkeiten. Sie bringen niedrigere Preise, und dort wird der Wettbewerb gerade ausgetragen. Opus 5.5 ist die neueste Version des Anthropic-Hauptmodells für Programmierung und komplexe Wissensarbeit. Es kostet 4 Dollar pro Million Eingabe-Token und 20 Dollar pro Million Ausgabe-Token, 20 Prozent weniger als Opus 5. Die Cache-Lesevorgänge sind auf 0,20 Dollar pro Million Token gefallen, ein Rückgang um 60 Prozent. Bei Agentenarbeit und beim Programmieren sind sie der größte Kostenposten. Das Modell antwortet zudem über 30 Prozent schneller.

Bei typischen Aufgaben und Standardeinstellungen liegt die Ersparnis laut Anthropic bei 40 Prozent, weil das Modell für dieselbe Aufgabe weniger Token verbraucht. Eine Einschränkung gibt es für Bereiche mit hohem Risiko wie Cybersicherheit und Biologie. Anfragen aus diesen Feldern kann das System automatisch an das ältere Modell weiterleiten.

OpenAI antwortet mit den Modellen GPT-6 Sol und Luna, leichteren Varianten aus der GPT-6-Familie. Sol soll das Alltagswerkzeug für Aufgaben sein, die ordentliche Qualität zu geringeren Kosten verlangen, Luna eine noch günstigere und kleinere Variante. Die Unternehmen konkurrieren nicht nur miteinander, sondern auch mit offenen Modellen. Firmen greifen immer häufiger zu Modell-Routern, um teure Frontier-Modelle seltener einzusetzen.

In China zeigt sich derselbe Mechanismus im Preisgefüge von DeepSeek. Ab dem 10. September, ab 12 Uhr Pekinger Zeit, rechnet DeepSeek das Modell Flash zu neuen Sätzen ab. Der Eingang mit Cache-Treffer wurde außerhalb der Spitzenzeiten von 0,05 auf 0,02 Yuan pro Million Token gesenkt, um 60 Prozent. Der Eingang ohne Treffer fiel von 1,5 auf 1 Yuan, um ein Drittel, der Ausgang von 4,5 auf 4 Yuan, um etwa 11 Prozent. Zu Spitzenzeiten sind die Sätze doppelt so hoch.

Bemerkenswert ist diese Senkung, weil DeepSeek erst am 17. August Spitzentarife eingeführt und den Ausgabepreis von 2 Yuan auf 4,5 Yuan außerhalb der Spitzenzeiten und 9 Yuan zu Spitzenzeiten erhöht hatte, ein Anstieg um 125 Prozent und 350 Prozent. Gut einen Monat später stellte das Unternehmen fest, dass sich die Preise senken lassen, ohne Einnahmen zu verlieren. Am 19. September präzisierte es zudem, dass Wochenenden und Feiertage in China rund um die Uhr nach den Sätzen außerhalb der Spitzenzeiten abgerechnet werden. Für viele Teams bedeutet das eine noch niedrigere Rechnung.

Für die Nutzer ist jedoch nicht die Höhe der Sätze entscheidend, sondern die Richtung ihrer Veränderung. Die Preissenkung bei den Spitzenmodellen verändert die Rechnung nicht nur in den Labors, sondern bei allen, die darauf eigene Produkte bauen. Was vor einem Jahr ein Experiment war, passt heute in das Budget eines kleinen Teams. Der Preiskampf bedeutet allerdings nicht, dass die Modelle endlos billiger werden. Die Anbieter verlagern die Kosten auf schwächere Versionen und auf die Bedingungen zu Spitzenzeiten. Wer die Last in das Fenster außerhalb der Spitzenzeiten verschieben kann, zahlt heute weniger als jeder vor einem Jahr für ein vergleichbares Volumen.

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Quellen

3
  1. 01New Anthropic, OpenAI models: a little more for a lot lessEN
  2. 02DeepSeek 官宣明日 flash 系列 AI 模型降价ZH
  3. 03DeepSeek:调休上班的周末、法定节假日全天均按空闲时段计费ZH

Alle Zahlen und Zitate in diesem Text stammen aus den unten genannten Quellen.

Die Materialien wurden vom Redaktionsteam mit Unterstützung von KI erstellt.

Dr. Miriam Seidel

Dr. Miriam Seidel

Wirtschaft, Business und Welt

Dr. Miriam Seidel schreibt für FLASH24 über Wirtschaft, Weltpolitik und Konjunktur und stützt sich dabei auf Geschäftsberichte, Notenbankdaten und Handelsregisterauszüge, statt auf Pressemitteilungen zu warten. Sie prüft Bilanzen Zeile für Zeile, gleicht Kennzahlen mit Vorquartalen ab und rechnet Wachstumsraten selbst nach. Für ihre Analysen spricht sie mit Analysten, verfolgt die Quartalszahlen der Tech-Konzerne und wartet auf die Konjunkturumfragen des Ifo-Instituts. Dass sie privat Bilanzen von Tech-Konzernen liest und Lastenräder testet, passt zu ihrer Deck: Kapitalströme und Stadtverkehr prüft sie mit derselben Genauigkeit. Sie veröffentlicht keine Zahlen, deren Quelle sie nicht selbst eingesehen hat.

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