GPT-6 Luna API Preise: Token-Tarife und Kostenrechner

Die Preise der GPT-6 Luna API beginnen im Standard-Tier von OpenAI bei $0.10 pro Million Input-Tokens und $0.50 pro Million Output-Tokens, den niedrigsten Tarifen der GPT-6-Reihe^[1]. Diese beiden Zahlen sind allerdings nur ein Teil der Rechnung. Gecachter Input, Cache-Schreibzugriffe, ein eigener Tarif für Prompts über 272K Tokens und Reasoning-Tokens, die als Output abgerechnet werden, können die tatsächlichen Kosten verschieben.

Dieser Leitfaden listet jeden GPT-6-Luna-Tarif von der OpenAI-Preisseite auf (abgerufen am 7. Oktober 2026), erklärt, wie eine Anfrage bepreist wird, und rechnet fünf Kostenszenarien mit ausgeschriebenen Annahmen durch, damit Sie die Rechnung mit Ihren eigenen Token-Zahlen nachvollziehen können.

TL;DR

Standard-Tarife pro 1M Tokens: $0.10 Input, $0.01 gecachter Input, $0.125 Cache-Schreibzugriffe, $0.50 Output^[1].
Über 272K Input-Tokens wechselt die gesamte Anfrage zu $0.20 Input, $0.02 gecachtem Input, $0.25 Cache-Schreibzugriffen und $0.75 Output^[1]^[2].
Batch und Flex kosten die Hälfte von Standard; Fast mode kostet das Doppelte; regionale Verarbeitung schlägt 10% auf^[2].
Reasoning-Tokens werden als Output abgerechnet, daher ist der Reasoning-Effort nach dem Volumen der größte Hebel^[3].
Eine kurze Anfrage ist günstig: 500 Input- und 10 Output-Tokens kosten zu Standard-Tarifen $0.000055, also $55 pro Million solcher Anfragen (unsere Rechnung, siehe unten).
Im Vergleich zum Rest von GPT-6: Die Standard-Tarife von Astra betragen genau das 100-Fache von Luna, Input und Output von GPT-6 Sol das 20-Fache^[1].

GPT-6 Luna API Preise für jeden Token-Typ

OpenAI bepreist GPT-6 Luna nach Token-Typ und nach Prompt-Länge. „Short context“ reicht bis 272K Input-Tokens; darüber gelten die Langkontext-Tarife für die gesamte Anfrage^[1].

Pro 1M Tokens (Standard)	Bis 272K Input	Über 272K Input
Input	$0.10	$0.20
Gecachter Input	$0.01	$0.02
Cache-Schreibzugriffe	$0.125	$0.25
Output	$0.50	$0.75

Quelle: OpenAI API pricing, Standard-Tier^[1].

Die Modellseite nennt die Multiplikatoren hinter diesen Zahlen. Gecachter Input kostet 10% des ungecachten Input-Tarifs, Cache-Schreibzugriffe das 1.25-Fache davon, und Prompts mit mehr als 272K Input-Tokens werden laut OpenAI „für die gesamte Anfrage mit dem 2-Fachen der Input- und Cache-Tarife und dem 1.5-Fachen des Output-Tarifs berechnet“^[2].

Batch, Flex, Fast und regionale Verarbeitung

Das Processing-Tier ändert jeden Tarif um einen festen Faktor. Auf der Modellseite von OpenAI heißt es: „Batch und Flex werden mit 50% der Standard-Tarife berechnet. Fast mode wird mit dem 2-Fachen der jeweils geltenden Tarife berechnet“, und regionale Verarbeitung „schlägt, wo verfügbar, 10% auf“^[2].

Pro 1M Tokens, bis 272K Input	Input	Gecachter Input	Cache-Schreibzugriffe	Output
Standard	$0.10	$0.01	$0.125	$0.50
Batch	$0.05	$0.005	$0.0625	$0.25
Flex	$0.05	$0.005	$0.0625	$0.25
Fast	$0.20	$0.02	$0.25	$1.00

Quelle: OpenAI API pricing, Tabellen für Standard, Batch, Flex und Fast^[1].

Batch eignet sich für Offline-Jobs wie nächtliche Klassifizierung oder Backfills. Fast mode ist die Option von OpenAI für latenzkritischen Traffic, und laut OpenAI ist er für GPT-6 Luna nicht mit EU-Datenresidenz verfügbar^[4].

Wie eine GPT-6-Luna-Anfrage bepreist wird

Für einen Prompt mit 272K Input-Tokens oder weniger, zu Standard-Tarifen:

cost = ( uncached_input × 0.10
       + cached_input   × 0.01
       + cache_write    × 0.125
       + output         × 0.50 ) / 1,000,000

Über 272K Input-Tokens setzen Sie für die gesamte Anfrage 0.20, 0.02, 0.25 und 0.75 ein. Vier Regeln entscheiden, in welchem Topf jedes Token landet.

Reasoning-Tokens sind Output. Laut OpenAI „belegen Reasoning-Tokens Platz im Kontextfenster des Modells und werden als Output-Tokens abgerechnet“^[3]. GPT-6 Luna unterstützt sechs Effort-Stufen, von none bis max, mit medium als Standard^[2]. Hinter einem Klassifizierungslabel aus zwei Wörtern können Hunderte abgerechnete Reasoning-Tokens stecken.

Cache-Gebühren ersetzen den Input-Tarif, statt hinzuzukommen. Der Caching-Leitfaden von OpenAI sagt, die Bepreisung von Cache-Schreibzugriffen „ist keine zusätzliche Gebühr: Input-Tokens verwenden den Tarif für ungecachten Input, gecachten Input oder Cache-Schreibzugriffe“^[5].

Kurze Präfixe werden nie gecacht. Die minimale cachebare Prompt-Länge beträgt 1,024 Tokens für GPT-5.6 und neuere Modelle, und ein gecachtes Präfix bleibt nach dem letzten Schreibzugriff oder der letzten Wiederverwendung mindestens 30 Minuten nutzbar^[5].

Die 272K-Grenze gilt pro Anfrage. Ein einzelner Prompt mit 300K Input-Tokens wird vollständig zu Langkontext-Tarifen abgerechnet, einschließlich Output^[2].

GPT-6 Luna API Kostenrechner: fünf durchgerechnete Beispiele

Jede Zeile unten verwendet die oben genannten Listentarife von OpenAI. Die Token-Zahlen sind zur Veranschaulichung gewählte Annahmen, keine Messwerte. Ersetzen Sie sie durch Zahlen aus dem usage-Objekt Ihrer eigenen Antworten.

Szenario	Annahmen	Rechnung	Gesamt
A. Ticket-Tagging, Effort `none`	1,000,000 Anfragen × 500 Input, 10 Output	500M × $0.10 + 10M × $0.50 = $50 + $5	$55.00
B. Gleicher Job, Effort `medium`	Wie A, plus angenommene 300 Reasoning-Tokens pro Anfrage	500M × $0.10 + 310M × $0.50 = $50 + $155	$205.00
C. Szenario A über Batch	Wie A, zu Batch-Tarifen	500M × $0.05 + 10M × $0.25 = $25 + $2.50	$27.50
D. Support-Assistent mit gecachtem Präfix	100,000 Anfragen; stabiles Präfix mit 4,000 Tokens, 1,000-mal geschrieben und 99,000-mal gelesen; je 1,000 neue Input- und 400 Output-Tokens	396M × $0.01 + 4M × $0.125 + 100M × $0.10 + 40M × $0.50 = $3.96 + $0.50 + $10 + $20	$34.46
E. Lange Dokumente	1,000 Anfragen × 400,000 Input, 2,000 Output (Langkontext-Tier)	400M × $0.20 + 2M × $0.75 = $80 + $1.50	$81.50

Drei Erkenntnisse fallen auf.

Der Effort kostet hier mehr als das Volumen. In B macht der angenommene Reasoning-Durchlauf die Output-Tokens zum größeren Posten, und der Job kostet das 3.7-Fache von Szenario A. Prüfen Sie, ob none oder low Ihr Genauigkeitsziel erreicht, bevor Sie für medium bezahlen.

Caching halbiert Szenario D. Ohne Cache kostet derselbe Traffic 500M × $0.10 + 40M × $0.50 = $70.00. Cache-Lesezugriffe senken die Kosten für das Präfix von $40 auf $4.46, Schreibzugriffe eingerechnet.

Die 272K-Grenze verdoppelt den Input. Ließe sich jedes Dokument in E in zwei Anfragen mit je 200,000 Tokens und je 2,000 Output-Tokens aufteilen, läge die Rechnung bei 400M × $0.10 + 4M × $0.50 = $42.00. Das Aufteilen ändert, was das Modell auf einmal sieht. Prüfen Sie daher die Qualität, bevor Sie der Ersparnis nachjagen.

GPT-6 Luna Preise im Vergleich mit anderen GPT-Modellen

Alle Standard-Tarife pro 1M Tokens für Prompts bis 272K Input-Tokens^[1]:

Modell	Input	Gecachter Input	Cache-Schreibzugriffe	Output
GPT-6 Luna	$0.10	$0.01	$0.125	$0.50
GPT-5.6 Luna	$0.20	$0.02	$0.25	$1.20
GPT-6 Sol	$2.00	$0.20	$2.50	$10.00
GPT-6.1 Sol	$2.00	$0.10	$2.50	$10.00
GPT-6 Astra	$10.00	$1.00	$12.50	$50.00

OpenAI führt den niedrigen Preis von Luna auf „Verbesserungen bei Caching und Inferenz“ zurück, die als Senkung gegenüber den GPT-5.6-Preisen weitergegeben werden^[6]. Die Abwägungen zwischen den Modellen behandeln GPT-6 Luna vs 5.6 Luna und GPT-6 Sol vs Luna; die Tarife von Sol selbst stehen in GPT-6 Sol pricing.

GPT-6 Luna über reAPI bezahlen

reAPI stellt GPT-6 Luna auf seinem Chat-Completions-Endpunkt mit der Modell-ID gpt-6-luna bereit, abgerechnet pro Token aus Ihrem reAPI-Guthaben. Input, Output, Cache-Lesezugriffe und Cache-Schreibzugriffe haben jeweils einen eigenen Tarif, Reasoning-Tokens werden als Output abgerechnet, und Prompts über 272K Input-Tokens bepreisen die gesamte Anfrage neu^[7]. Das usage-Objekt jeder Antwort meldet prompt_tokens, completion_tokens (einschließlich Reasoning) und cached_tokens, sodass Sie die Rechnung mit der obigen Formel abgleichen können^[7].

Die aktuellen Token-Tarife von reAPI und ein Kostenrechner für Input- und Output-Tokens finden Sie auf der GPT-6 Luna Modellseite. Ein Hinweis zur Form der Anfrage: Wenn Sie temperature an GPT-6 Luna senden, erhalten Sie 400; Details dazu in GPT-6 Luna temperature.

FAQ

Wie viel kostet chat gpt 6?

In der API wird GPT-6 pro Token und pro Modell bepreist: GPT-6 Luna mit $0.10 Input und $0.50 Output pro 1M Tokens, GPT-6 Sol und GPT-6.1 Sol mit $2 und $10 und GPT-6 Astra mit $10 und $50^[1]. In ChatGPT hat OpenAI GPT-6 Sol und Luna für Plus-, Pro-, Business-, Enterprise- und Edu-Nutzer freigegeben, und Free- und Go-Nutzer können GPT-6 Luna in der Desktop-App verwenden^[6].

gpt 6 luna Preis für 10000 Tokens

Zu Standard-Tarifen kosten 10,000 Input-Tokens $0.001 und 10,000 Output-Tokens $0.005^[1]. Wären diese 10,000 Input-Tokens Cache-Lesezugriffe, würden sie $0.0001 kosten.

gpt 6 luna Kosten für Output-Tokens

Output kostet zu Standard-Tarifen $0.50 pro 1M Tokens für Prompts bis 272K Input-Tokens und darüber $0.75^[1]. Reasoning-Tokens sind im abgerechneten Output enthalten^[3].

gpt 6 luna Preisrabatt

OpenAI nennt zwei: Batch und Flex zu 50% der Standard-Tarife sowie gecachten Input zu 10% des ungecachten Input-Tarifs^[2]. Fast mode und regionale Verarbeitung wirken in die andere Richtung, mit 2x und +10%.

gpt 6 luna kostenlos

In der API wird GPT-6 Luna pro Token zu den obigen Tarifen abgerechnet^[1]. In ChatGPT können laut OpenAI Free- und Go-Nutzer GPT-6 Luna in der Desktop-App nutzen^[6].

gpt 6 luna API Kosten vs gpt 6 astra

Die Standard-Tarife von GPT-6 Astra liegen bei $10 Input, $1 gecachtem Input, $12.50 Cache-Schreibzugriffen und $50 Output pro 1M Tokens, also genau beim 100-Fachen jedes GPT-6-Luna-Tarifs^[1]. Astra bietet außerdem ein Ultrafast-Tier zu höheren Preisen an; Luna erscheint in dieser Tabelle nicht^[1].

Wie viel kostet eine GPT API?

Das hängt vom Modell ab. In der aktuellen Standard-Tabelle von OpenAI reichen die Tarife von $0.10 Input und $0.50 Output pro 1M Tokens bei GPT-6 Luna bis zu $30 Input und $180 Output bei GPT-5.5 Pro und GPT-5.4 Pro^[1].

GPT-6-Luna-Kosten planbar halten

Der Großteil einer GPT-6-Luna-Rechnung wird durch drei Entscheidungen bestimmt: den Reasoning-Effort, den Sie senden, ob Ihr stabiles Prompt-Präfix lang genug zum Cachen ist und ob ein einzelner Prompt 272K Input-Tokens überschreitet. Messen Sie jeden dieser Punkte anhand echter usage-Daten an einer Stichprobe Ihres Traffics und setzen Sie die Werte in die Formel ein. Damit lassen sich die Preise der GPT-6 Luna API leicht vorhersagen: $0.10 rein, $0.50 raus, und jede Ausnahme ist dokumentiert.