Fokus: Agentic Workflows Update: Mitte 2026

LLM Token- & Kosten-Effizienz

Wie viel Qualität (0-100%) liefert ein Modell im Verhältnis zu den verbrauchten ReAct-Token?

Aufgaben-Parameter

Definiere die Codebase-Größe und die Anzahl der iterativen Schleifen (Loops). Schwächere Modelle benötigen oft mehr Korrektur-Loops als hocheffiziente Flaggschiffe.

Codebase-Größe (Base In) 250k Token
10k 1M
Erforderliche Denk-Loops 4 Loops
1 Loop 15 Loops
Generierter Code / Step 4k Token
500 15k

Filter & Suche

Verhältnis-Formel

Ein Modell ist nicht nur durch reine Token-Preise effizient. Der Effizienz-Index misst:

Qualitäts-Score / Gesamtkosten

Realer Input: Berücksichtigt kumulierte Prompt-Historie pro Loop & Tokenizer-Faktor.
Realer Output: Skaliert nach Loop-Anfälligkeit des Modells.
Absoluter Sparmeister

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Beste Ergebnis-Qualität

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Bestes Preis-Leistungsverhältnis

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Visueller Kosten- & Qualitäts-Check ($ vs. %-Ergebnis)

Modell-Rangliste nach Effizienz-Index

Spalten anklicken zum Sortieren • Höchster Index = Höchste Wirtschaftlichkeit

Rank Modell & Typ Qualität Realer Input Realer Output Kosten Effizienz-Index Stärkstes Einsatzgebiet