Token Calculator.

Was kostet dich eine einzelne KI-Anfrage, und was eine ganze agentische Anwendung? Der Token Calculator gibt Antworten auf beide Fragen, lokal im Browser. Im Agentic Forecaster rechnest du komplette Workflows hoch, indem du Funktionen, Frequenzen und Modelle vorgibst und Tag-, Monats- und Jahres-Kosten ablesen kannst. Tab zwei zeigt, was ein Token eigentlich ist und warum derselbe Inhalt in verschiedenen Sprachen unterschiedlich teuer wird. Tab drei nimmt einen einzelnen Prompt und rechnet ihn parallel für alle relevanten Anbieter durch. Alles läuft im Browser, ohne API-Key. Deine Eingaben verlassen das Fenster nicht.

Tool starten
Wofür

Vier Anlässe, das Tool herauszuholen.

01

Vor der API-Integration

Bevor eine KI-Funktion live geht, lohnt der Blick auf die typische Token-Last. Aus ein paar realistischen Eingaben wird eine belastbare Kostenkurve.

02

Im Stakeholder-Briefing

Die Frage „Was kostet das pro Anfrage?" lässt sich live in Tab 1 zeigen. Die Frage „Was kostet das in Summe pro Monat?" beantwortet Tab 2.

03

Bei der Modellwahl

Ein Frontier-Modell ist nicht immer die beste Wahl. Die Modell-Vergleichs-Heatmap im Forecaster zeigt, wo ein Workhorse oder Budget-Modell ohne Qualitätsverlust reicht.

04

Cloud vs. On-Premise

Wenn Volumen und Vertraulichkeit es erfordern, vergleicht der Forecaster die Cloud-Monatskosten mit GPU-Server-Investition plus Strom und Wartung. Mit Break-Even-Hinweis.

Selber rechnen

Pack dein Szenario ins Tool.

Drei Tabs für drei Sichten auf die gleichen Zahlen: Kosten pro Funktion, Hochrechnung über die Frequenz und der Vergleich zwischen Frontier- und Budget-Modellen. Die Bedienhinweise direkt unter den Tabs passen sich dem aktiven Tab an.

Was du mitnimmst

Erkenntnisse, die in der Folge Architektur und Budget prägen.

Was eine automatisierte Funktion pro Anfrage tatsächlich kostet, und wo die Einsparpotenziale sitzen, sobald die Frequenz steigt.
Eine konkrete Tag/Monat/Jahres-Kostenkurve für ganze agentische Anwendungen, aufgegliedert pro Funktion und damit eine saubere Grundlage für Business-Case und Architektur-Entscheidung.
Eine Vergleichs-Heatmap zwischen Frontier-Modellen und Budget-Modellen bei hochfrequenten Anfragen. Bewertet werden weder Szenarien noch wird eine Empfehlung gegeben, gezeigt wird schlicht die Spreizung. Wer für ein risikoarmes, hochfrequentes Szenario kein Frontier-Niveau braucht, sieht direkt, wie viel ein Budget-Modell dort einsparen würde.
Cloud-vs-On-Premise-Break-Even: ab welchem Volumen sich eigene GPU-Hardware rechnet. Strom, Wartung und Betriebsrisiko inklusive, ohne Augenwischerei.
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Bau dir dein eigenes Setup.

Du willst eigene Szenarien speichern, künftige Modelle bei Preisänderungen direkt vergleichen oder dein Agenten-Setup unkompliziert erweitern und neu durchrechnen? Dann leg dir ein kostenloses QCT-Konto an. Dein Setup bleibt erhalten, du kannst jederzeit anpassen und ergänzen, und du bekommst es auf Wunsch als strukturierte E-Mail an dich oder dein Team.

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Tiefer rein in Token und API? Geht im Intensiv-Kurs.

Zwei Tage hands-on mit Claude und ChatGPT, an denen wir Token-Streams, Context-Windows, API-Limits und Cache-Strategien in Ruhe durchgehen. Du weißt danach, woran im echten Projekt zu drehen ist, wenn die Kosten kippen.

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