Gemini-Kostenrechner
Schätzen Sie kostenlos Gemini-API-Ausgaben anhand Ihrer Token-Nutzung. Unterstützt Modellvergleiche (Gemini 1.5, 2.5, 3.x), Rabatte für Context Caching und Monatsprognosen. Schnell, sicher und vollständig privat.
Estimate input/output token pricing, compare legacy and active model tiers, configure context caching discounts, and analyze overall monthly API forecasts locally.
Prompt Tokens
Cost Optimizations
Workload Call Volume
Projected Monthly Workload Cost
Cost per Single Call
$0.0165
Input Token Cost
$0.007500
Output Token Cost
$0.009000
Model Pricing Comparisons
Sorted by lowest cost| Model Name | Cost/Call | Monthly Forecast | Optimization Match |
|---|---|---|---|
Gemini 1.5 Flash-8B (Legacy) In: $0.04/M • Out: $0.15/M • Cache: $0.01/M | $0.000338 | $10.13 | Caching Supported |
Gemini 1.5 Flash (Legacy) In: $0.07/M • Out: $0.30/M • Cache: $0.02/M | $0.000675 | $20.25 | Caching Supported |
Gemini 3.1 Flash-Lite In: $0.25/M • Out: $1.50/M • Cache: $0.06/M | $0.002750 | $82.50 | Std. Caching |
Gemini 2.5 Flash In: $0.30/M • Out: $2.50/M • Cache: $0.07/M | $0.004000 | $120.00 | Std. Caching |
Gemini 1.0 Pro (Legacy) In: $0.50/M • Out: $1.50/M • Cache: $0.13/M | $0.004000 | $120.00 | Std. Caching |
Gemini 3 Flash (Preview) In: $0.50/M • Out: $3.00/M • Cache: $0.13/M | $0.005500 | $165.00 | Std. Caching |
Gemini 1.5 Pro (Legacy) In: $1.25/M • Out: $5.00/M • Cache: $0.31/M | $0.0112 | $337.50 | Caching Supported |
Gemini 2.5 Pro In: $1.25/M • Out: $10.00/M • Cache: $0.31/M | $0.0163 | $487.50 | Std. Caching |
Gemini 3.5 FlashCost-Effective Selected In: $1.50/M • Out: $9.00/M • Cache: $0.38/M | $0.0165 | $495.00 | Std. Caching |
Gemini 3.1 Pro (Preview)Capable In: $2.00/M • Out: $12.00/M • Cache: $0.50/M | $0.0220 | $660.00 | Std. Caching |
Was eine Gemini-Rechnung ausmacht
Bei Gemini hängt der Preis vom Modell, vom Verhältnis zwischen Ein- und Ausgabe-Tokens und – multimodal – von der Menge der in Tokens umgerechneten Medien ab.
Geben Sie Text-Tokens, Bildanzahl, Audio- und Videosekunden sowie das Anfragevolumen ein, um Kosten pro Anfrage und Monatsprognose zu sehen.
- Ausgabe-Tokens kosten 3- bis 8-mal mehr als Eingabe-Tokens.
- Bilder werden mit rund 258 Tokens pro Stück berechnet.
- Jede Videosekunde entspricht etwa 258 Tokens – lange Clips werden schnell teuer.
Context Caching und Batch API
Beide senken den Preis, aber zu unterschiedlichen Bedingungen. Caching braucht wiederkehrende Inhalte, Batch erfordert Toleranz für 24 Stunden Latenz.
- Context Caching: bis zu 75 % günstiger bei wiederverwendeten Eingabe-Tokens.
- Batch API: 50 % Rabatt, wenn keine Echtzeitantwort nötig ist.
- Kombinierbar, wenn derselbe lange Kontext in Batch-Prozessen wiederverwendet wird.
Modelle der Gemini-Familie vergleichen
Die Familie reicht von günstigem Hochvolumen bis zu Reasoning mit sehr langem Kontext. Die Modellwahl bewegt die Rechnung am stärksten.
- Messen Sie reale Tokens einer repräsentativen Anfrage, inklusive Medien.
- Berechnen Sie die Kosten pro Anfrage mit Ihrem aktuellen Modell.
- Vergleichen Sie mit anderen Gemini-Varianten bei gleicher Last.
- Aktivieren Sie Caching oder Batch, wenn es passt, und prüfen Sie die Endprognose.
Häufig gestellte Fragen
Er schätzt die Google-Gemini-API-Preise anhand Ihrer Ein- und Ausgabe-Tokens, Anfragevolumen und Modellkonfigurationen. Er hilft Entwicklern, Budgets zu planen und das wirtschaftlichste Gemini-Modell zu wählen. Er läuft vollständig im Browser, ohne Registrierung.
Der Rechner nutzt die Standard-Pay-As-You-Go-Tarife aus der offiziellen Dokumentation von Google AI Studio und Vertex AI. Reale Kosten können durch regionale Steuervorschriften, Werbeguthaben, individuelle Preispläne oder Preisupdates von Google abweichen. Prüfen Sie stets die offizielle Preisseite für verbindliche Tarife.
Eingabe-Tokens sind der Text oder das Medium in Ihrem Prompt. Ausgabe-Tokens sind die vom Modell erzeugte Antwort. Deren Erzeugung ist rechenintensiver und wird bei allen Gemini-Modellen deutlich teurer berechnet (meist 3- bis 8-fach).
Context Caching speichert große, wiederkehrende Inhaltsblöcke (etwa eine lange Codebasis, ein Buch oder lange Systemanweisungen) im Google-Cache. Bei einer Anfrage liest das Modell aus dem Cache statt den ganzen Prompt neu zu verarbeiten. Gecachte Eingabe-Tokens werden massiv rabattiert (meist 75 % günstiger als Standard-Eingabe-Tokens).
Googles Batch API ist für latenzunempfindliche Lasten gedacht (Massenübersetzung, Offline-Indexierung, Zusammenfassung). Batch-Anfragen laufen im Hintergrund innerhalb von 24 Stunden statt in Echtzeit. Die Nutzung bringt automatisch 50 % Rabatt auf alle Ein- und Ausgabe-Tokenkosten.
Gemini ist ein natives multimodales Modell und berechnet Medien über äquivalente Tokenzahlen. Text wird standardgemäß tokenisiert. Bilder kosten meist 258 Tokens pro Stück. Audio wird mit 32 Tokens pro Sekunde berechnet, Video mit 258 Tokens pro Sekunde. Der Rechner erlaubt Anzahl und Dauer einzugeben und schätzt diese Kosten automatisch.
Nein. Der Rechner läuft vollständig clientseitig im Browser. Eingaben, Tokengrößen, geschätzte Kosten und Vergleichsergebnisse werden lokal auf Ihrem Gerät verarbeitet und nie an einen Server gesendet. Ihre Daten bleiben 100 % privat und sicher.