Service, Credit & Pricing

Modell-Services

Die Modell-Services auf GPTBots werden direkt von GPTBots bereitgestellt. Entwickler:innen können Dienste von Plattformen wie OpenAI und Claude über GPTBots nutzen, ohne eigene Schlüssel auf diesen Plattformen registrieren zu müssen. Beim Aufruf von Modell-Services werden Credits gemäß der unten stehenden Preisliste abgerechnet.

Service Credit Pricing

Alle Services innerhalb von GPTBots werden mit „Credits“ abgerechnet und deren Nutzung entsprechend erfasst. Verschiedene LLM-Versionen verbrauchen unterschiedlich viele Credits. Detaillierte Informationen zur Berechnung des Verbrauchs finden Sie in den folgenden Abschnitten.

Hinweis: Credits können weder erstattet noch umgetauscht werden.

Arten des Credit-Verbrauchs

Die GPTBots-Plattform unterscheidet die Abrechnung nach Service-Typen (siehe Service, Credit & Pricing), wobei Credits gemäß den jeweiligen Service-Tarifen abgezogen werden. Es gibt 10 spezifische Abrechnungstypen. Bei der Nutzung von KI-Agent:innen und Workflows verbrauchen verschiedene Service-Typen die entsprechenden Credits. Entwickler:innen können die Credit-Verbrauchsstatistiken unter „Organisation – Nutzung“ einsehen.

LLM-Service-Preise

Hinweis: Die folgenden Preise werden in „Credits / 1.000 Tokens“ angegeben.

Embedding-Service-Preise

Hinweis: Die folgenden Preise werden in „Credits / 1.000 Tokens“ angegeben.

Rerank-Service-Preise

Hinweis: Die folgenden Preise werden in „Credits / 1.000 Tokens“ angegeben.

ASR-Service-Preise

Hinweis: Die folgenden Preise werden in „Credits / 60 Sekunden“ angegeben.

TTS-Service-Preise

Hinweis: Die folgenden Preise werden in „Credits / 1.000 Zeichen“ angegeben.

Inhaltsmoderations-Service-Preise

Hinweis: Die folgenden Preise werden in „Credits / Aufruf“ angegeben.

Vektor-Speicher

Hinweis: Die folgenden Preise werden in „Credits / 1.000 Tokens/Tag“ angegeben.

FAQ

Wie erfolgt die Umrechnung zwischen GPTBots-Credits und Tokens?

Am Beispiel des OpenAI-LLM-Services GPT-4.1-1M: Die Eingabe von 1.000 Tokens verbraucht 0,22 Credits.
10 $ = 1.000 Credits = 4.545.454 Tokens (1.000 Credits / 0,22 Credits * 1.000 Tokens)

Hinweis:
Dies sind ungefähre Schätzwerte; die tatsächlichen Werte können je nach Textinhalt und Tokenisierungsverfahren variieren.
Die Wortanzahl lässt sich bei Englisch und anderen lateinbasierten Sprachen leichter schätzen, während bei Chinesisch, Japanisch, Koreanisch, Thailändisch usw. die Zeichenzahl relevanter ist.

Wie werden Tokens berechnet?

Am Beispiel der Token-Berechnungsregeln des OpenAI-LLM-Services:

1. Englisch: 1 englisches Wort ≈ 1,3 Tokens, 1 Token ≈ 4 englische Zeichen (inkl. Leerzeichen und Satzzeichen)
2. Chinesisch: 1 chinesisches Zeichen ≈ 1 Token (manchmal 1,5 Tokens, im Mittelwert)
3. Japanisch: 1 Token ≈ 1 japanisches Kana/Kanji
4. Koreanisch: 1 Token ≈ 1 koreanisches Zeichen (Silbenblöcke können länger sein)
5. Französisch: 1 französisches Wort ≈ 1,2 Tokens
6. Deutsch: 1 deutsches Wort ≈ 1,2 Tokens
7. Thailändisch: 1 Token ≈ 1 thailändisches Zeichen (da keine Leerzeichen, kann die Tokenanzahl nach der Tokenisierung höher sein)
8. Russisch: 1 russisches Wort ≈ 1,2 Tokens
9. Arabisch: 1 arabisches Wort ≈ 1,2 Tokens

   Für eine genaue Token-Zählung können Sie das OpenAI-Tool tiktoken für eigene Tests nutzen.

Wie werden Tokens für Bildeingaben berechnet?

Am Beispiel der Token-Berechnungsregeln des OpenAI-LLM-Services für Bilder:

1. Ermitteln Sie die Bildlänge und -breite in „px“, z. B. „1024px * 1024px“.
2. Berechnen Sie den „Tiles“-Wert, indem Sie sowohl die Breite als auch die Höhe durch 512 teilen, aufrunden und die Ergebnisse multiplizieren.
3. Berechnen Sie die „Tokens“ mit der Formel „85+170*Tiles“.

• Komplette Berechnungsformel:

  $$Tiles = ⌈(Breite÷512)⌉×⌈(Höhe÷512)⌉$$
  $$Tokens = 85+170×Tiles$$

• Beispielcode in Python:

                      
                      import math

def calculate_tokens(width, height):
    tiles = math.ceil(width/512) * math.ceil(height/512)
    tokens = 85 + 170 * tiles
    return tokens

# Test
print(calculate_tokens(2000, 500))

                    

Wenn z. B. die Eingabebildgröße 2000px * 500px beträgt, ist der „Tiles“-Wert 4*1=4, sodass für dieses Bild 85+170*4=765 Tokens berechnet werden.