Was möchtest du erreichen?

Beschreibe in eigenen Worten, was du mit einem KI-Modell vorhast. WhichModel ordnet deine Aufgabe ein, vergleicht die aktuell verfügbaren Modelle und empfiehlt je Anbieter drei davon: die ausgewogene Wahl, die schnellste und die genaueste — samt passendem Denk-Aufwand.

Beispiele:
Kostenlos · kein Login · Eingabe geht zur Einordnung an Google Gemini

Wie die Empfehlung entsteht

1. Aufgabe einordnen

Dein Text wird eingeordnet — Programmierung, Bildverstehen, Texterstellung, Geschwindigkeit, Kosten, komplexes Denken oder langer Kontext — samt Schwierigkeit und Kontextbedarf. Ist keine KI-Klassifizierung verfügbar, greift eine Stichwort-Heuristik; das wird oben ausgewiesen.

2. Live-Daten holen

Preise, Kontextlänge und Modalitäten kommen direkt aus dem öffentlichen Modellkatalog von OpenRouter. Die Liste wird serverseitig zwischengespeichert, damit nicht bei jedem Aufruf erneut abgefragt wird.

3. Drei Empfehlungen je Anbieter

Beste Gesamtwahl maximiert Qualität bei vertretbaren Kosten. Schnellstes zielt auf Durchsatz und Interaktivität. Genauestes liefert die beste Qualität ohne Rücksicht auf Preis oder Latenz.

Was bedeutet der Denk-Aufwand (niedrig / mittel / hoch)?

Viele Modelle lassen sich einstellen, wie ausführlich sie vor der Antwort „nachdenken". Mehr Nachdenken erhöht die Trefferquote, kostet aber Zeit und Tokens. WhichModel leitet den Vorschlag aus der Schwierigkeit deiner Aufgabe ab und verschiebt ihn je Slot: im Tempo-Slot eine Stufe herunter, im Genauigkeits-Slot eine Stufe herauf. Auf der Karte steht das deutsche Wort groß; der kleine Zusatz daneben — etwa reasoning_effort: high — ist genau das, was in der API eingetragen wird (dort sind die Werte englisch). Nicht einstellbar heißt: dieses Modell hat keinen einstellbaren Denk-Modus. Die Begründung steht aufgeklappt unter „Warum dieser Aufwand?".

Wie werden Sterne für Geschwindigkeit und Genauigkeit ermittelt?

OpenRouter liefert selbst keine Qualitäts- oder Geschwindigkeitsbewertungen. WhichModel leitet beide Werte aus strukturellen Merkmalen ab: dem Preis pro Token als Näherung für Modellgröße und Leistungsfähigkeit, den Tarif-Kennungen im Modellnamen (etwa Opus, Pro, Flash, Mini), der Unterstützung für deliberatives Reasoning sowie der Kontextlänge. Diese Heuristik ist bewusst nicht an feste Modell-IDs gebunden, damit sie auch für neu erscheinende Modelle funktioniert. Sie ist eine Orientierung, kein Benchmark-Ersatz.

Kostenstufen

  • Kostenstufe 1 von 4 unter $1.00 pro 1M Tokens
  • Kostenstufe 2 von 4 $1.00 – $5.00
  • Kostenstufe 3 von 4 $5.00 – $15.00
  • Kostenstufe 4 von 4 über $15.00

Alle Preise in US-Dollar pro 1 Million Tokens, Eingabe und Ausgabe getrennt ausgewiesen. Summe aus beiden bestimmt die Kostenstufe.