DeepSeeks Preissprung verändert das Rennen um die KI-Nutzung

Wie stark steigen die Kosten?

Die Erhöhung hängt vom Modell, von der Tokenart und vom Zeitpunkt der Nutzung ab. Reuters bezifferte die neuen Preise mit 50 bis 1.100 Prozent über den bisherigen Tarifen.

Die höchsten prozentualen Sprünge betreffen zwischengespeicherte Eingaben, bei denen der Ausgangspreis besonders niedrig war. Für Entwickler ist deshalb nicht nur die Prozentzahl entscheidend. Ausschlaggebend sind vor allem das Verhältnis von Cache-Treffern zu nicht zwischengespeicherten Eingaben, die Menge der erzeugten Ausgaben und die Verteilung des Datenverkehrs über den Tag.

Die V4-Pro-Ausgabe kostet außerhalb der Spitzenzeiten auf Basis des früheren Aktionspreises von 0,87 Dollar rund 128 Prozent mehr. Während der Spitzenzeiten liegt der neue Preis rund 355 Prozent höher.

Trotz des Preissprungs bleibt DeepSeek im Vergleich zu vielen geschlossenen US-Modellen günstig. Frühere Berichte nannten für V4-Pro einen Aktionspreis von etwa 0,87 Dollar je Million Ausgabetoken, während führende US-Systeme historisch deutlich teurer waren. DeepSeek verliert damit einen Teil seines Kostenvorteils, gibt ihn aber nicht vollständig auf.

Rechenbeispiel: 10 Millionen V4-Pro-Ausgabetoken pro Monat

Für einen Entwickler, dessen Anwendung monatlich 10 Millionen Ausgabetoken mit V4-Pro erzeugt, ergibt sich folgende Rechnung:

• Bisheriger Preis: 10 × 0,87 $ = 8,70 $ pro Monat
• Ausschließlich Nebenzeit: 10 × 1,98 $ = 19,80 $ pro Monat
• Ausschließlich Spitzenzeit: 10 × 3,96 $ = 39,60 $ pro Monat

Die reinen Ausgabekosten steigen damit – je nach Zeitpunkt – um etwa 11,10 bis 30,90 Dollar pro Monat. Eingabetoken, Cache-Treffer, Steuern und mögliche weitere Plattformgebühren sind in dieser Rechnung nicht enthalten.

Bei einer produktiven Anwendung kann die Zusammensetzung der Nutzung wichtiger sein als die Ausgabemenge allein. Lange Prompts, eine geringe Cache-Nutzung oder stark auf Spitzenzeiten konzentrierter Datenverkehr können die tatsächliche Rechnung deutlich verändern. Batch-Jobs in Nebenzeiten zu verschieben und die Cache-Trefferrate zu überwachen, wird dadurch wichtiger.

OpenAI setzt auf kostenlosen Zugang

OpenAI verfolgt bei ChatGPT einen entgegengesetzten Ansatz. GPT-5.6 Luna wird zum Standardmodell für Nutzer der kostenlosen ChatGPT- und Go-Tarife. Gleichzeitig kündigte OpenAI unbegrenzte Textchats und eine neue Think-Schaltfläche für schwierigere Fragen an.

Die Schlagzeile braucht jedoch eine Einschränkung: Unbegrenzt sind Textchats, nicht sämtliche Funktionen von ChatGPT. Für Datei-Uploads, Bilder, Sprache, Bildgenerierung und andere Werkzeuge gelten weiterhin Limits. Außerdem unterliegt das Angebot Schutzvorkehrungen gegen Missbrauch.

Das ist keine API-Preissenkung, sondern eine Strategie für die Verbreitung im Verbrauchermarkt. OpenAI senkt die Einstiegshürde für alltägliche Nutzung und verankert ein leistungsfähiges Modell direkt in der Standarderfahrung von ChatGPT. Laut TechCrunch hatte ChatGPT zuletzt die Marke von 1 Milliarde wöchentlicher Nutzer überschritten.

Was die beiden Schritte über den KI-Markt verraten

Niedrige Preise bleiben ein starker Wachstumstreiber

Günstige Tokenpreise haben chinesischen Modellen geholfen, bei Entwicklern an Bedeutung zu gewinnen. Eine Messung des Vercel AI Gateway kam zu dem Ergebnis, dass in China entwickelte Open-Weight-Modelle im Juni 2026 rund 29 Prozent der über dieses Produktions-Gateway verarbeiteten Token ausmachten – gegenüber etwa einem Neuntel im April. Ihr Anteil an den Ausgaben lag hingegen bei weniger als 4 Prozent.

Diese Zahlen beschreiben den Datenverkehr auf einem bestimmten Gateway und nicht den gesamten globalen KI-Markt. Der Unterschied ist wichtig: Der Tokenanteil zeigt, wie viel Arbeit durch ein System läuft. Er sagt allein jedoch nichts über Umsatz, Gewinn, Kundentreue oder dauerhafte Marktmacht aus. Entwickler können Aufgaben zwischen Anbietern verschieben, und besonders preissensible Lasten lassen sich schnell umleiten.

DeepSeek testet Monetarisierung, ohne die Kostenführerschaft aufzugeben

Die neue Abrechnung deutet darauf hin, dass gewonnene Nutzung für DeepSeek nicht mehr das einzige Ziel ist. Mit zeitabhängigen Preisen kann das Unternehmen Kapazitäten in stark ausgelasteten Zeitfenstern steuern und bei gebündelter Nachfrage mehr verlangen. In seiner offiziellen Dokumentation beschreibt DeepSeek die Änderung als Maßnahme zur besseren Ressourcenverteilung und empfiehlt, Aufgaben nach dem tatsächlichen Nutzungsverhalten zu planen.

Der Schritt fällt zudem in eine breitere Bewegung am chinesischen KI-Markt. Berichte nennen kostenpflichtige Angebote von Moonshot AI und ByteDance sowie Pläne von Alibaba, ebenfalls nachzuziehen. Das deutet auf eine Verschiebung weg von einer stark subventionierten Wachstumsphase hin zu einer stärkeren Ausrichtung auf Monetarisierung.

Damit ist allerdings nicht bewiesen, dass DeepSeek oder andere chinesische KI-Unternehmen profitabel arbeiten. Es zeigt vielmehr, dass Marktanteile, die über extrem niedrige Preise gewonnen wurden, irgendwann in Erlöse pro Token, wiederkehrende Verträge oder ein anderes tragfähiges Geschäftsmodell übersetzt werden müssen.

OpenAI verteidigt die direkte Beziehung zu den Nutzern

OpenAIs kostenloser Luna-Rollout setzt auf Verbreitung statt auf den niedrigstmöglichen API-Preis. Mit breit verfügbarem Textchat und einer sichtbaren Think-Funktion versucht OpenAI, ChatGPT als dauerhafte Gewohnheit im Alltag zu etablieren. Gleichzeitig bleiben teurere Funktionen stärker begrenzt.

Der strategische Gegensatz lässt sich so zusammenfassen:

• DeepSeek: Entwickler mit niedrigen Kosten gewinnen und anschließend eine kapazitätsabhängige Preisgestaltung einführen.
• OpenAI: möglichst vielen Verbrauchern ein Standardprodukt zugänglich machen und diese Beziehung als Grundlage für kostenpflichtige Tarife und weitere Dienste nutzen.

Beide Strategien können nebeneinander bestehen. Ein Entwickler kann DeepSeek für volumenstarke Aufgaben einsetzen, während eine Privatperson ChatGPT als allgemeine Assistenz nutzt. Beide Unternehmen versuchen jedoch, ihr Ökosystem schwerer ersetzbar zu machen: DeepSeek über das Verhältnis von Kosten und Leistung sowie die Einbindung in Entwickler-Router, OpenAI über Produktvertrautheit und Reichweite im Verbrauchermarkt.

Was Entwickler jetzt prüfen sollten

DeepSeek bleibt eine kostengünstige Option. Die neue V4-Preisliste macht die Bezeichnung „günstigstes Modell“ jedoch zu einer unvollständigen Entscheidungshilfe. Entwickler sollten die Gesamtkosten anhand von Cache-Treffern, nicht zwischengespeicherten Eingaben, Ausgabemenge und Spitzenzeit-Nutzung kalkulieren.

Wichtige Fragen sind nun:

1. Wie viel Datenverkehr lässt sich in Nebenzeiten verschieben?
2. Welcher Anteil der Prompts profitiert vom Cache-Tarif?
3. Rechtfertigt der Qualitätsvorteil von V4-Pro die höheren Ausgabekosten gegenüber V4-Flash oder einem anderen Anbieter?
4. Wie einfach kann die Anwendung den Anbieter wechseln, falls sich die Preise erneut ändern?

Fazit

Der Wettbewerb zwischen China und den USA in der KI-Branche dreht sich damit weniger um die Frage, wer den niedrigsten Preis auf die Website schreiben kann. DeepSeek prüft, ob sich die eigene Kosten-Leistungs-Führerschaft in tragfähige Stückkosten und Erlöse verwandeln lässt. OpenAI prüft, ob kostenloser, alltäglicher Zugang zu ChatGPT eine dauerhafte Kontrolle über das Nutzer-Ökosystem schafft.

In beiden Fällen geht es letztlich um dieselbe Herausforderung: Aus enormer Nutzung muss ein Geschäftsmodell entstehen, das die dauerhaft hohen Kosten für Training, Inferenz und Rechenkapazität finanzieren kann.