| Abrechnungsposten | Öffentlicher Preis für Claude Opus 4.7 |
|---|---|
| Base Input Tokens | $5 / 1 Mio. Token |
| Output Tokens | $25 / 1 Mio. Token |
| 5-Minuten-Cache-Write | $6.25 / 1 Mio. Token |
| 1-Stunden-Cache-Write | $10 / 1 Mio. Token |
| Cache-Hit / Refresh | $0.50 / 1 Mio. Token |
Ohne Cache lautet die Grundformel:
Kosten = input_tokens / 1.000.000 × 5
+ output_tokens / 1.000.000 × 25
Mit Prompt Caching müssen Sie den wiederverwendbaren Kontext getrennt rechnen: Der erste Write in den 5-Minuten-Cache kostet $6.25/MTok, der erste Write in den 1-Stunden-Cache $10/MTok, spätere Cache-Hits oder Refreshes $0.50/MTok. Neue, nicht gecachte Fragen oder Nachrichten bleiben normaler Input; die Modellantwort bleibt Output.
Wenn ein Dokument nur einmal analysiert wird und keine Anschlussfragen folgen, ist die Kalkulation überschaubar: Dokument, System-Prompt und Frage zählen als Input; die Antwort des Modells zählt als Output. Die folgenden Werte basieren auf den öffentlichen Claude-API-Preisen.
| Szenario | Input | Output | Geschätzte Kosten |
|---|---|---|---|
| Kürzere Langdokument-Zusammenfassung | 100.000 | 5.000 | ca. 0,625 US-Dollar |
| Mittelgroße Dokumentanalyse | 300.000 | 8.000 | ca. 1,70 US-Dollar |
| Sehr große Dokumentanalyse | 1 Mio. | 10.000 | ca. 5,25 US-Dollar |
Beispiel für 300.000 Input-Token und 8.000 Output-Token:
300.000 / 1.000.000 × 5 = 1,50
8.000 / 1.000.000 × 25 = 0,20
Summe = 1,70 US-Dollar
Bei einer Migration auf Opus 4.7 sollten Sie alte Token-Schätzungen nicht ungeprüft übernehmen. Anthropic weist darauf hin, dass Opus 4.7 einen neuen Tokenizer nutzt und dieselbe feste Textmenge dadurch um bis zu 35 % mehr Token ergeben kann.
Aus ursprünglich geschätzten 300.000 Input-Token können in einer konservativen Rechnung also 405.000 Input-Token werden. Mit 8.000 Output-Token ergibt sich:
405.000 / 1.000.000 × 5 = 2,025
8.000 / 1.000.000 × 25 = 0,20
Summe ≈ 2,23 US-Dollar
Bei Produkten rund um lange Dokumente wird häufig nicht die einzelne Antwort unterschätzt, sondern das wiederholte Mitsenden des gesamten Dokuments. Wird dieselbe Datei mehrfach befragt, sollte Prompt Caching von Anfang an in die Budgetrechnung.
Angenommen:
| Vorgehen | Kostenbestandteile | Geschätzte Kosten |
|---|---|---|
| Erste Runde: 5-Minuten-Cache aufbauen | 300k × $6.25/MTok + 2k × $5/MTok + 2k × $25/MTok | ca. 1,935 US-Dollar |
| Folgerunde mit Cache-Hit | 300k × $0.50/MTok + 2k × $5/MTok + 2k × $25/MTok | ca. 0,21 US-Dollar |
| Ohne Cache: Volltext jedes Mal mitsenden | 302k × $5/MTok + 2k × $25/MTok | ca. 1,56 US-Dollar |
Die erste Cache-Runde ist in diesem Beispiel teurer als ein einzelner Aufruf ohne Cache. Ab der zweiten Runde kippt die Rechnung aber deutlich:
Ohne Cache, 2 Runden: ca. 1,56 × 2 = 3,12 US-Dollar
Mit 5-Minuten-Cache, 2 Runden: ca. 1,935 + 0,21 = 2,145 US-Dollar
Der wichtigste Wert in Ihrer Planung ist deshalb die Cache-Hit-Rate: Wird dasselbe Dokument wirklich mehrfach genutzt? Fallen Anschlussfragen innerhalb der Cache-Laufzeit an? Und wie viel neuer, nicht gecachter Kontext kommt pro Runde hinzu?
Bei langen Dialogen gilt dieselbe Logik. Wenn eine Anwendung bei jeder Nutzerantwort die komplette Historie erneut an das Modell schickt, steigen die Input-Kosten schnell. Stabile, wiederverwendbare Verlaufsteile sollten daher auf Prompt Caching geprüft werden.
Angenommen:
| Vorgehen | Geschätzte Kosten |
|---|---|
| Ohne Cache: jede Runde 200k Verlauf + 1k neue Nachricht + 2k Output | ca. 1,055 US-Dollar pro Runde |
| 200k Verlauf zuerst in 5-Minuten-Cache schreiben: erste Runde | ca. 1,305 US-Dollar |
| Danach 5-Minuten-Cache-Hit: je Runde | ca. 0,155 US-Dollar |
| 200k Verlauf zuerst in 1-Stunden-Cache schreiben: erste Runde | ca. 2,055 US-Dollar |
| Danach 1-Stunden-Cache-Hit: je Runde | ca. 0,155 US-Dollar |
Ob 5 Minuten oder 1 Stunde besser sind, hängt weniger von der Preistabelle als vom Nutzerverhalten ab:
Batch-Aufgaben tauchen typischerweise bei Offline-Analysen, Datenlabeling, Massenzusammenfassungen oder Klassifikation in größerem Umfang auf. Solange Sie nicht bestätigt haben, welche Batch-Preise für Ihr Konto, Ihren Vertrag oder Ihren Plattformendpunkt gelten, sollten Sie keine ungeprüften Rabatte in ein Freigabebudget schreiben.
Die konservative Rechnung nutzt zunächst die synchronen öffentlichen Claude-API-Preise:
Gesamtkosten = gesamte input_tokens / 1.000.000 × 5
+ gesamte output_tokens / 1.000.000 × 25
Beispiel: 10.000 Aufgaben, jeweils 2.000 Input-Token und 500 Output-Token.
Gesamter Input = 10.000 × 2.000 = 20.000.000 Token
Gesamter Output = 10.000 × 500 = 5.000.000 Token
Input-Kosten = 20 × 5 = 100 US-Dollar
Output-Kosten = 5 × 25 = 125 US-Dollar
Summe = 225 US-Dollar
Diese 225 US-Dollar sind eine konservative Schätzung ohne Batch-Rabatt. Wenn Sie später einen tatsächlich gültigen Batch-Preis, Plattformpreis oder Vertragspreis bestätigt haben, ersetzen Sie einfach die Einheitenpreise.
Wichtig: Wer nicht direkt die Anthropic Claude API nutzt, sondern über Cloud-Plattformen oder Modellrouter geht, kann andere Rechnungsbeträge sehen. Die Drittanbieterübersicht CloudPrice führt Opus 4.7 für Anthropic beziehungsweise global mit $5 Input und $25 Output pro MTok, nennt aber für einige regionale AWS-Bedrock-Codes $5.50 Input und $27.50 Output pro MTok. Solche Übersichten sind nützlich als Warnsignal; verbindlich bleiben Ihre Plattformabrechnung, Ihr Vertrag und die offiziellen Dokumente.
Wenn noch keine Produktionsdaten vorliegen, ist eine reine Modellrechnung meist zu optimistisch. Mindestens drei Punkte gehören in den Puffer:
Als nicht-offizieller Budgetpuffer ist folgende Daumenregel praktikabel:
| Phase | Möglicher Budgetfaktor |
|---|---|
| PoC / Testlauf | Theorie × 1,2 bis 1,5 |
| Produktivbetrieb mit stabiler Nutzung | Theorie × 1,35 bis 1,6 |
| Migration von älteren Modellen zu Opus 4.7 mit viel Langkontext | Theorie × 1,5 bis 1,8 |
Diese Faktoren sind keine Anthropic-Preise, sondern konservative Budgetwerte. Nach dem Go-live sollten reale Token-Logs, Cache-Hit-Raten und Rechnungsdaten in das Modell zurückfließen.
Ohne Cache können Sie zunächst so rechnen:
Monatskosten ≈ Anfragen pro Tag × 30
× (durchschnittliche input_tokens / 1.000.000 × 5
+ durchschnittliche output_tokens / 1.000.000 × 25)
Mit Cache muss die Rechnung getrennt werden:
Monatskosten ≈ normale Input-Kosten
+ Cache-Write-Kosten
+ Cache-Hit-/Refresh-Kosten
+ Output-Kosten
Vor der Implementierung sollten mindestens diese Variablen befüllt werden:
| Variable | Beispielwert |
|---|---|
| Durchschnittliche Input-Token je Anfrage | 300.000 |
| Durchschnittliche Output-Token je Anfrage | 8.000 |
| Anfragen pro Tag | 1.000 |
| Cache-Write-Token | 300.000 je Dokument |
| Cache-Hit-Token | 300.000 je Treffer |
| Cache-Hit-Rate | 60 % |
| Tokenizer-Migrationspuffer | zunächst bis zu × 1,35 |
| Operativer Puffer | z. B. × 1,35 bis 1,6 |
Für eine einmalige Langdokument-Analyse reicht die Standardrechnung mit $5/MTok Input und $25/MTok Output.
Sobald dasselbe lange Dokument mehrfach befragt wird oder ein Chat in jeder Runde viel Historie mitschleppt, sollte Prompt Caching Teil der Architektur sein. Im Beispiel mit 300.000 Dokument-Token, 2.000 Frage-Token und 2.000 Output-Token kostet eine zweite Runde mit 5-Minuten-Cache rund 0,21 US-Dollar statt rund 1,56 US-Dollar beim erneuten Senden des Volltexts.
Batch-Jobs planen Sie zunächst konservativ mit den synchronen öffentlichen API-Preisen, bis echte Batch-, Plattform- oder Vertragspreise bestätigt sind. Bei einer Migration zu Opus 4.7 ist es sinnvoll, Input-Schätzungen zuerst um bis zu 35 % zu erhöhen und danach einen operativen Puffer aufzuschlagen.