DeepSeek V4 Pro
Allgemeiner Chat, Reasoning und Code. DeepSeek, MIT. Ab $1.254 pro 1M Input-Tokens.
Kurze Antwort
Welche Modelle kann ich über LLMwithCrypto aufrufen?
Stand 23. Oktober 2026 stellt LLMwithCrypto 12 Open-Weight-Modelle über eine einzige OpenAI-kompatible API bereit, darunter DeepSeek V4 Pro, gpt-oss-120b und gpt-oss-20b. Jedes wird pro Token zu 5 % unter dem Medianpreis öffentlicher Hosts abgerechnet. Geschlossene Modelle wie GPT, Claude, Gemini und Grok werden nicht angeboten, da ihre Hersteller keinen Weiterverkauf erlauben.
Welches Modell passt zu welcher Aufgabe?
Verwenden Sie die API id im Feld model. Preise gelten pro 1M Tokens.
| Modell | API-ID | Gut für | Lizenz | Kontext | Input | Output |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | deepseek-v4-pro | Allgemeiner Chat, Reasoning und Code | MIT | 1M | $1.254 | $3.762 |
| DeepSeek V4.1 Flash | deepseek-v4.1-flash | Schnelles, kostengünstiges Allzweckmodell | MIT | 1M | $0.285 | $1.14 |
| DeepSeek R1 | deepseek-r1 | Schrittweises Reasoning | MIT | 160K | $0.57 | $2.208 |
| Qwen3.5 397B A17B | qwen3.5-397b-a17b | Großes mehrsprachiges Modell | Apache 2.0 | 256K | $0.57 | $3.42 |
| Qwen3 235B A22B Instruct | qwen3-235b-a22b-instruct-2507 | Mehrsprachiger Chat und lange Dokumente | Apache 2.0 | 256K | $0.161 | $0.57 |
| gpt-oss-120b | gpt-oss-120b | Reasoning und Tool-Nutzung | Apache 2.0 | 128K | $0.142 | $0.57 |
| gpt-oss-20b | gpt-oss-20b | Kleines, schnelles Reasoning-Modell | Apache 2.0 | 128K | $0.033 | $0.161 |
| GLM-4.7 | glm-4.7 | Coding und Agents | MIT | 200K | $0.57 | $2.09 |
| Llama 3.3 70B Instruct | llama-3.3-70b-instruct | Allgemeiner Chat (Built with Llama) | Llama 3.3 Community License | 128K | $0.209 | $0.475 |
| Gemma 4 31B | gemma-4-31b | Kompaktes mehrsprachiges Modell | Apache 2.0 | 256K | $0.19 | $0.38 |
| Mistral Large 3 | mistral-large-3 | Europäisches Allzweckmodell | Apache 2.0 | 256K | $0.475 | $1.424 |
| Mistral Small 4 | mistral-small-4 | Kleines, schnelles europäisches Modell | Apache 2.0 | 256K | $0.142 | $0.57 |
Preise geprüft am
Modellseiten
DeepSeek V4.1 Flash
Schnelles, kostengünstiges Allzweckmodell. DeepSeek, MIT. Ab $0.285 pro 1M Input-Tokens.
DeepSeek R1
Schrittweises Reasoning. DeepSeek, MIT. Ab $0.57 pro 1M Input-Tokens.
Qwen3.5 397B A17B
Großes mehrsprachiges Modell. Alibaba Qwen, Apache 2.0. Ab $0.57 pro 1M Input-Tokens.
Qwen3 235B A22B Instruct
Mehrsprachiger Chat und lange Dokumente. Alibaba Qwen, Apache 2.0. Ab $0.161 pro 1M Input-Tokens.
gpt-oss-120b
Reasoning und Tool-Nutzung. OpenAI (offene Gewichte), Apache 2.0. Ab $0.142 pro 1M Input-Tokens.
gpt-oss-20b
Kleines, schnelles Reasoning-Modell. OpenAI (offene Gewichte), Apache 2.0. Ab $0.033 pro 1M Input-Tokens.
GLM-4.7
Coding und Agents. Zhipu AI, MIT. Ab $0.57 pro 1M Input-Tokens.
Llama 3.3 70B Instruct
Allgemeiner Chat (Built with Llama). Meta, Llama 3.3 Community License. Ab $0.209 pro 1M Input-Tokens.
Gemma 4 31B
Kompaktes mehrsprachiges Modell. Google (offene Gewichte), Apache 2.0. Ab $0.19 pro 1M Input-Tokens.
Mistral Large 3
Europäisches Allzweckmodell. Mistral AI, Apache 2.0. Ab $0.475 pro 1M Input-Tokens.
Mistral Small 4
Kleines, schnelles europäisches Modell. Mistral AI, Apache 2.0. Ab $0.142 pro 1M Input-Tokens.
Warum nur Open-Weight-Modelle?
Weil wir diese Modelle anbieten dürfen. Ihre Lizenzen (Apache 2.0, MIT, die Llama Community License) erlauben es jedem, sie als Dienst zu betreiben, also mieten wir GPUs und betreiben sie selbst. Wir verkaufen keinen Zugang zu GPT, Claude, Gemini oder Grok: Deren Hersteller verbieten den Weiterverkauf von API-Zugang ohne ihre Zustimmung, und wir haben sie nicht.
Jedes Modell behält seine eigene Lizenz und Nutzungsrichtlinie (zum Beispiel Metas Llama Acceptable Use Policy und der Hinweis „Built with Llama“); ein Modell über uns zu nutzen bedeutet, diese zu akzeptieren.
Wie wechsle ich das Modell?
Ändern Sie einen String. Beim OpenAI SDK behalten Sie denselben Client und setzen model auf eine andere id aus der Tabelle; GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/models gibt die Liste zurück, die Ihr API-Schlüssel aufrufen kann. Die Dokumentation zum models-Endpoint zeigt die Antwort.