Teure Platzhirsche, billige Herausforderer: Der Preiskampf erreicht die KI-Werkzeuge

Berlin, 20. September 2026 – Wer heute ein KI-Modell für eine konkrete Aufgabe sucht, findet nicht nur immer mehr Anbieter, sondern auch immer aggressivere Preise. Die jüngsten Veröffentlichungen zeigen, wie schnell der Kampf um die günstigste Rechenleistung Fahrt aufnimmt.

Google drückt aufs Tempo

Google hat gleich zwei neue Flash-Versionen von Gemini veröffentlicht – kurz nachdem Anthropic Mythos 5.1 und Fable 5.1 auf den Markt gebracht hatte und nur drei Wochen nach Gemini 3.7 Flash. Während Gemini 3.8 Flash den Schwerpunkt auf Programmierung, KI-Agenten und komplexe Schlussfolgerungen legt, wurde Gemini 3.8 Flash Cyber speziell für die Suche und Behebung von Software-Schwachstellen trainiert.^[t3n – Halb so teuer wie Claude: Google veröffentlicht Gemini 3.8 Flash – url: https://t3n.de/news/google-gemini-3-8-flash-halb-so-teuer-claude-1761336]

Laut Google ist Gemini 3.8 Flash das bislang beste Reasoning- und Coding-Modell des Konzerns. Im Benchmark „DeepSWE v1.1“, der komplexe eigenständige Software-Engineering-Aufgaben abfragt, liege die Version nur noch knapp hinter Claude Opus 5 von Anthropic; im Ranking „HLE-Verified“, das vielschichtige Schlussfolgerungen über verschiedene Themen und Berufsfelder prüft, führt das Modell.^[t3n – Halb so teuer wie Claude: Google veröffentlicht Gemini 3.8 Flash – url: https://t3n.de/news/google-gemini-3-8-flash-halb-so-teuer-claude-1761336]

Entscheidend für viele Anwender ist jedoch der Preis: Eine Million Input-Token kostet 0,75 Dollar, eine Million Output-Token 3,75 Dollar – unverändert gegenüber der Vorgängerversion. Damit ist Google deutlich günstiger platziert als OpenAI mit GPT-5.6 Sol (4 beziehungsweise 20 Dollar) und Anthropic mit Claude Opus 5 (5 beziehungsweise 25 Dollar).^[t3n – Halb so teuer wie Claude: Google veröffentlicht Gemini 3.8 Flash – url: https://t3n.de/news/google-gemini-3-8-flash-halb-so-teuer-claude-1761336] Allerdings könnten die tatsächlichen Kosten steigen: Für komplexe Aufgaben wendet die neue Version mehr Rechenleistung auf und verbraucht dadurch womöglich mehr Token.^[t3n – Halb so teuer wie Claude: Google veröffentlicht Gemini 3.8 Flash – url: https://t3n.de/news/google-gemini-3-8-flash-halb-so-teuer-claude-1761336]

Qwen unterbietet – bei ähnlicher Leistung

Kurz darauf legte der Anbieter Qwen nach. Qwen3.8-Omni-Flash ist dessen erstes multimodales Modell, das für KI-Agenten gebaut wurde: Es verarbeitet Audio und Video gemeinsam, zieht Schlussfolgerungen und nutzt eigenständig Werkzeuge, um Vlogs zu schneiden, Clips zu übersetzen oder Filme zusammenzufassen. Das Kontextfenster umfasst eine Million Token.^[The Decoder – Qwen3.8-Omni-Flash undercuts Google’s Gemini Flash pricing while matching its multimodal benchmarks – url: https://the-decoder.com/qwen3-8-omni-flash-undercuts-gemini-flash-pricing-while-matching-its-multimodal-benchmarks/]

Der Preisunterschied ist erheblich: 0,15 Dollar pro Million Input-Token und 0,47 Dollar pro Million Output-Token. Audio-Eingaben veranschlagt Qwen mit unter 0,01 Dollar pro Stunde, 720p-Video mit Audio bei einem Bild pro Sekunde mit rund 0,20 Dollar – Antwortkosten nicht eingerechnet. Zum Vergleich: Gemini 3.8 Flash berechnet zum Einführungspreis 0,75 Dollar für den Input und 3,75 Dollar für den Output pro Million Token – und will die Preise zum 1. Januar 2027 verdoppeln.^[The Decoder – Qwen3.8-Omni-Flash undercuts Google’s Gemini Flash pricing while matching its multimodal benchmarks – url: https://the-decoder.com/qwen3-8-omni-flash-undercuts-gemini-flash-pricing-while-matching-its-multimodal-benchmarks/]

Das Modell ist über Qwen Studio, Qwen Cloud und die API verfügbar. Open-Source-Plugins (Qwen-MM-Plugins) ergänzen Videoediting, Sprechererkennung, PDF-Videonotizen und wiederverwendbare Workflows für Agenten wie Claude Code, Gemini CLI und Qwen Code; ein „Qwen-Live Harness“ ermöglicht Echtzeit-Interaktion über Kamera und Mikrofon.^[The Decoder – Qwen3.8-Omni-Flash undercuts Google’s Gemini Flash pricing while matching its multimodal benchmarks – url: https://the-decoder.com/qwen3-8-omni-flash-undercuts-gemini-flash-pricing-while-matching-its-multimodal-benchmarks/]

Die Qual der Wahl

Für Anwenderinnen und Anwender wird die Auswahl damit komplizierter. Selbst dieselben Entwickler bieten eine Vielzahl von Modellen mit speziellen Fertigkeiten an; wer die passende Wahl treffen will, ohne für eine Aufgabe zu viel zu zahlen, muss genau hinschauen.^[t3n – KI-Modelle im Vergleich: Wie du das passende Tool findest – ohne zu viel zu zahlen – url: https://t3n.de/news/ki-modelle-vergleich-passendes-tool-finden-1762013] Der Preiskampf dürfte diese Wahl eher erleichtern: Leistung, die vor wenigen Monaten noch teuer war, wird zunehmend zur Standardware.