Günstige Tokens für KI-Agenten
Agenten laufen in Schleifen und verbrauchen rund um die Uhr Tokens. Nutzen Sie einen Drop-in OpenAI/Anthropic-kompatiblen Endpunkt und senken Sie die Kosten um ca. 10×.
Für hohen Token-Verbrauch entwickelt
Open-Weight-Modelle auf kosteneffizienter Infrastruktur mit fester USD-Marge — etwa 10× günstiger pro Token als bei OpenRouter. Bei einem Daemon, der täglich Tausende von Aufrufen tätigt, summiert sich das schnell.
Programmatischer Drop-in-Zugriff
Dieselben OpenAI- und Anthropic-APIs, dieselben Modelle — nur eine andere Basis-URL und ein anderer Schlüssel. Pay-as-you-go über ein USD-Guthaben, damit eine außer Kontrolle geratene Schleife keine hohen Kreditkartenkosten verursacht. Keine Abonnements, kein KYC.
Drop-in: Ändern Sie die Basis-URL
# Point any OpenAI- or Anthropic-compatible agent at cheaptokens
export OPENAI_BASE_URL="https://api.cheaptokens.dev/v1"
export OPENAI_API_KEY="YOUR_CHEAPTOKENS_KEY"
# Anthropic-style agents:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.cheaptokens.dev"Dasselbe Modell, ein Bruchteil des Preises
Preise pro Million Tokens im Vergleich zu OpenRouter für dasselbe Modell.
| Modell | OpenRouter | cheaptokens | Sie sparen |
|---|---|---|---|
| MiniMax-M2.7 | $0.24 / $0.96 | $0.025 / $0.1 | ~10× günstiger |
| Kimi-K2.6 | $0.66 / $3.41 | $0.07 / $0.35 | ~9× günstiger |
Gleiche Modelle. USD pro 1 Mio. Token (Input / Output). OpenRouter dient zum Vergleich. · Kostenrechner öffnen
FAQ
Warum sind die Token-Kosten für Agenten jetzt wichtig?
Agenten-Frameworks zahlen nach dem Auslaufen der Subventionen im Jahr 2026 die vollen API-Preise, und autonome Schleifen verbrauchen Token schnell – durch günstige Fixpreise pro Token bleibt dies begrenzt.
Wie kann ich die Ausgaben pro Agent begrenzen?
Laden Sie ein USD-Guthaben auf; wenn dieses aufgebraucht ist, wird der Schlüssel pausiert, sodass ein Agent eine Kreditkarte nicht überlasten kann.
Passt es zu meinem Agenten-Framework?
Jedes OpenAI- oder Anthropic-kompatible Framework funktioniert durch den Austausch der Basis-URL.
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