Deutsch-Steuer: Was eine Textseite bei GPT-6, Claude, Gemini und Qwen wirklich kostet

Darum geht es

Wer KI-Modelle per API nutzt, zahlt pro Token. Token sind die Textstückchen, in die ein Modell Sprache zerlegt, oft Wortteile. Preislisten in „Dollar pro Million Token“ wirken dadurch vergleichbar, sind es aber nicht: Jeder Anbieter verwendet einen eigenen Tokenizer, also ein eigenes Zerlegungsverfahren. Derselbe deutsche Absatz ergibt bei einem Anbieter 160 Token, beim nächsten über 300.

Studien zur „Tokenizer-Steuer“ machen gerade die Runde. Rest of World berichtete Ende Oktober über eine Untersuchung der Coalition for Language Equity in AI Research (CLEAR). Sie verglich Tokenizer mit FLORES-200, einer Sammlung professionell übersetzter Sätze in rund 200 Sprachen. Unter den 20 im Netz verbreitetsten Sprachen brauchte die teuerste laut Rest of World 1,5- bis 5-mal so viele Token wie die günstigste, über alle 200 Sprachen hinweg bei einem Modell bis zu 17-mal so viele. GIGAZINE nennt für die Top 20 eine Spanne von 1,5 bis 3,1. Einen eigenen Wert für Deutsch nennt keiner der Berichte, und die Originalseite von CLEAR war für uns nicht abrufbar.

Wir haben deshalb veröffentlichte Messungen für Deutsch zusammengetragen, mit den aktuellen Listenpreisen in Euro pro Normseite umgerechnet (1.800 Zeichen, nach gängiger Faustregel etwa 250 Wörter) und eine eigene Rangliste erstellt. Wichtig: Eigene Tokenizer-Durchläufe haben wir nicht gemacht. Alle Token-Werte stammen aus den genannten Quellen. Neu sind die Umrechnung und die Gegenüberstellung.

Was die Messungen für Deutsch hergeben

Die aussagekräftigste Kennzahl ist die Fertility, also Token pro Wort. Je niedriger der Wert, desto günstiger. Am wichtigsten sind zwei Quellen. Die erste ist eine Studie von Volodymyr Ovcharov zu 25 europäischen Sprachen (arXiv, Mai 2026). Die Rohdaten pro Modell liegen auf Hugging Face, gemessen an parallelen Nachrichtentexten aus SIB-200. Die zweite ist textkit.tech: Dort lief eine menschlich übersetzte Passage mit 94 Wörtern durch OpenAIs Tokenizer und Anthropics offizielle Token-Zähl-Schnittstelle.

Die Tabelle zeigt vor allem eines: Die Textsorte verändert das Ergebnis stark. Für OpenAIs o200k reicht der Aufschlag je nach Text von 18 Prozent (nihardaily) bis 45 Prozent (textkit). Ein Kurztest von Trending Topics mit drei Sätzen ergab 15 bis 42 Prozent. Als Ursachen nennen die Quellen lange Komposita und gegenderte Formen. Ovcharov hält dagegen, dass die Rangfolge der Tokenizer über Textsorten hinweg sehr stabil bleibt (Rangkorrelation über 0,97). Gemessen hat er das allerdings an ukrainischen Texten.

Lücken gibt es auch. Für Gemini veröffentlicht Google keinen Tokenizer. Laut Gemma-3-Bericht teilen sich Gemma und Gemini 2.0 einen Tokenizer, der Gemma-2-Wert ist daher nur eine Näherung. Qwen hat das Vokabular mit Qwen3.5 von rund 150.000 auf 250.000 Einträge vergrößert. Alibaba spricht von 10 bis 60 Prozent mehr Effizienz „in den meisten Sprachen“, gemessen hat das unabhängig niemand. Der Qwen3-Wert ist für Qwen3.8 also eher eine Obergrenze. Für Kimi K3, DeepSeek V4.1 und Mistral haben wir keine belastbaren deutschen Werte gefunden. Mistral gibt für seinen Tokenizer Tekken nur pauschal „etwa 30 Prozent“ bessere Kompression für Deutsch an, verglichen mit dem eigenen Vorgänger.

Claude zählt doppelt: der neue Tokenizer

Anthropic schreibt in der Doku zur Token-Zählung: Claude 4.7 und spätere Modelle nutzen einen neuen Tokenizer, der für denselben Text „ungefähr 30 Prozent mehr Token“ erzeugt als frühere Modelle. Beim Start von Opus 4.7 hieß es noch „1,0- bis 1,35-fach“. Betroffen sind auch die aktuellen Modelle Opus 5.5 und Sonnet 5.5.

Unabhängige Messungen bestätigen das, teils mit noch höheren Werten. Das Projekt token-count-compare hat 31 Testdateien (Prosa, Code, JSON, Logs, kein Deutsch) an die offiziellen Zählschnittstellen geschickt:

• Alle sieben GPT-Modelle von GPT-5.5 bis GPT-6 kamen auf identische 44.794 Token.
• Claude Opus 5.5 kam auf 68.940 Token, also 54 Prozent mehr.
• Opus 4.6 lag noch bei 53.955. Der Sprung auf Opus 4.7 (69.035) beträgt 28 Prozent.

Für Deutsch zählte textkit bei Sonnet 4.6 245 Token, bei Opus 4.8 324 Token (+32 Prozent). OpenAIs o200k kommt für dieselbe Passage auf 159. Für denselben deutschen Text zählt Claude also gut doppelt so viele Token wie GPT. Englische Prosa traf der Wechsel sogar stärker (+53 Prozent), Chinesisch und Japanisch blieben fast unverändert.

Dazu passt eine Anekdote, die der Blogger Aravind Arumugam aus r/ClaudeAI zitiert: Ein Pro-Nutzer verbrauchte mit einem englischen Finanz-Prompt 37 Prozent seines Sitzungskontingents, mit der deutschen Fassung waren es binnen Sekunden 100 Prozent. Das ist ein Einzelfall, aber er zeigt die Größenordnung. Abo-Nutzer zahlen zwar nicht pro Token, stoßen aber schneller an ihre Limits.

Die Rangliste: Euro pro 1.000 Normseiten

Unsere Annahmen: Eine Normseite hat 250 Wörter. Daraus ergeben sich etwa 430 Token bei GPT, 870 bei Claude ab 4.7, 390 bei Gemini (Gemma-Näherung) und 495 bei Qwen (Obergrenze). Für Kimi und DeepSeek setzen wir mangels Messung das GPT-Niveau von 430 Token als Platzhalter an. Ihre echten Kosten können also höher liegen. Umgerechnet haben wir mit dem EZB-Referenzkurs vom 6. November (1 Euro = 1,1165 Dollar). Die Preise gelten für Standard-API-Aufrufe ohne Cache und Batch.

*Token-Zahl als Platzhalter auf GPT-Niveau, nicht gemessen. Die Preise für Qwen, DeepSeek und Gemini stammen von Preisvergleichsseiten, einzelne Angaben weichen voneinander ab.

Die Listenpreise führen an zwei Stellen in die Irre:

• Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol, Kimi K3.1 Pro und Gemini 4 Argon (bis Ende November) kosten auf dem Papier alle 2/10 Dollar. Für deutschen Text ist Sonnet aber etwa doppelt so teuer wie Sol.
• Opus 5.5 und Gemini 4 Argon ab Dezember haben denselben Listenpreis von 4/20 Dollar. Nach unserer Rechnung kostet Opus pro deutscher Seite das 2,2-Fache.

Unsere Einschätzung: Wer Claude für deutschsprachige Massenarbeit einplant, sollte den Listenpreis gedanklich verdoppeln, wenn er ihn mit GPT vergleicht. Auch das Kontextfenster schrumpft: In eine Million Token passen bei GPT rechnerisch rund 2.300 deutsche Normseiten, bei Claude nur etwa 1.150.

Lohnt sich Prompten auf Englisch?

Ratgeber wie Polyfactor versprechen 20 bis 40 Prozent Ersparnis, wenn man deutsche Anwendungen auf englische Prompts umstellt. Bei klassischen Modellen ohne Denkphase kann das hinkommen. Bei Reasoning-Modellen, die vor der Antwort Zwischenschritte schreiben und diese Denk-Token als Ausgabe abrechnen, sieht es anders aus. Dafür gibt es zwei Gründe.

Erstens denken viele dieser Modelle ohnehin überwiegend auf Englisch. Eine Studie (arXiv 2505.22888) hat Distill-R1- und Skywork-Modelle in elf Sprachen getestet, darunter Deutsch. Mit Standard-Prompts lief das Denken nur in etwa 45 bis 50 Prozent der Fälle in der gewünschten Sprache. Eine Analyse in den Findings der ACL 2026 beschreibt die Denkprotokolle ebenfalls als „typischerweise englisch“, während die Endantwort meist in der Eingabesprache kommt. Für Deutsch fällt das Bild gemischt aus: Bei deutschen Matheaufgaben mit der Vorgabe, auf Deutsch zu denken, waren die Protokolle zu rund 96 Prozent deutsch.

Zweitens bestimmen die Denk-Token die Rechnung. Ein Beispiel mit GPT-6.1 Terra und unseren Annahmen: eine Seite deutsche Eingabe, 5.000 Denk-Token, eine Seite Antwort. Mit englischem Prompt und englischer Antwort sinkt der Preis von 2,76 auf 2,68 US-Cent, das sind knapp 3 Prozent. Ohne Denkphase wären es rund 31 Prozent. Wer am Ende ohnehin eine deutsche Antwort braucht, spart noch weniger, weil nur der Prompt kürzer wird. Die 5.000 Denk-Token sind dabei eine Annahme. Wie viel ein Modell tatsächlich denkt, hängt von der Aufgabe und der eingestellten Denkstufe ab.

Und die Qualität? Polyfactor fasst Studien so zusammen, dass der Abstand von Deutsch zu Englisch bei aktuellen Spitzenmodellen nur noch 1 bis 3 Prozentpunkte beträgt (bei GPT-3 waren es rund 10). Eine Untersuchung zu 35 Sprachen fand laut Polyfactor sogar bis zu 50 Prozent bessere Genauigkeit, wenn die Prompt-Sprache zur Sprache des Inhalts passt. Ein englischer Prompt auf deutsche Verträge kann also schaden. Umgekehrt kostet es Genauigkeit, ein Modell zum Denken auf Deutsch zu zwingen: In der genannten Studie fiel Skywork-OR1-32B beim Mathe-Benchmark AIME von 44,8 auf 29,6 Prozent. Ähnlich bei Coding-Agenten: Eine Studie zu SWE-bench Lite fand für chinesische Prompts durchweg niedrigere Lösungsraten als für englische.

Unser Fazit

Die „Deutsch-Steuer“ gibt es, aber sie hängt stärker vom Anbieter ab als von der Sprache. Bei OpenAI und Google liegt der Aufschlag gegenüber Englisch je nach Text grob bei 20 bis 45 Prozent. Bei Claude kommt der neue Tokenizer obendrauf, sodass deutscher Text dort etwa doppelt so viele Token ergibt wie bei GPT. Unsere Rangliste kehrt deshalb mehrere scheinbare Preisgleichstände um.

Für Reasoning-Modelle halten wir den Rat „einfach auf Englisch prompten“ für überschätzt. Die Ersparnis schrumpft auf wenige Prozent, und bei deutschen Inhalten riskiert man Qualität. Mehr bringen nach unserer Einschätzung die richtige Modellwahl, eine niedrigere Denkstufe, Caching und Batch-Rabatte.

Offen bleibt einiges. Für Gemini 4, Qwen3.8, Kimi K3.1 und DeepSeek V4.1 fehlen öffentlich gemessene deutsche Token-Werte. Unsere Zahlen bestehen aus Messungen an verschiedenen Texten und können um schätzungsweise 15 bis 20 Prozent schwanken. Wer es genau wissen will, schickt seine eigenen Texte durch die kostenlose Zählschnittstelle count_tokens von Anthropic, Googles countTokens oder tiktoken. Für GPT-6 hat OpenAI die zugehörige Kodierung in tiktoken übrigens bis heute nicht offiziell bestätigt.