Ein Dollar pro Million: GPT-6.1 Terra greift die Mittelklasse an, während GPUs teurer werden

Am 26. Oktober 2026 veröffentlichte OpenAI GPT-6.1 Terra, ein Modell für Agentenarbeit und Computerbedienung, für $1 pro Million Eingabetokens und $5 für Ausgaben. Das Kontextfenster umfasst 1.05 Millionen Tokens. Das ist die Hälfte des Preises von GPT-6.1 Sol, ein Viertel des Preises von Claude Opus 5.5 ($4 / $20) und bei Ausgaben 58% weniger als das ersetzte GPT-5.6 Terra ($12). Am 12. Oktober schrieben wir, die Marktuntergrenze sei mit $0.10 pro Million erreicht. Das gilt weiterhin. Verändert hat sich in zwei Wochen die Mittelklasse, in der Agenten, Code und lange Dokumente bezahlt werden. Drei Zahlen laufen dagegen: Gemini 4 Argon verdoppelt am 1. Dezember seinen Preis, die H100-Miete stieg in vier Wochen um 9%, und Anthropics Prospekt zeigt Verpflichtungen von mindestens $518 Milliarden über zehn Jahre. Der Tokenpreis fällt, die Kosten seiner Aufrechterhaltung steigen.

Am 26. Oktober fiel die Mittelklasse auf einen Dollar

OpenAIs offizielle, am 28. Oktober eingesehene Dokumentation nennt für gpt-6.1-terra folgende Eigenschaften: $1 pro Million Eingabetokens, $0.05 für Eingaben aus dem Cache, also 5% des Eingabepreises, $5 für Ausgaben und ein Kontextfenster von 1’050’000 Tokens, davon höchstens 922’000 für Eingaben und 128’000 für Ausgaben. Wissensstichtag ist der 1. Juni 2026. Computerbedienung steht als Werkzeug in der Responses API bereit. Das Modell ist in ChatGPT Work und Codex für Plus, Pro, Enterprise und Edu sowie über die API verfügbar (SiliconANGLE und BleepingComputer, 26. Oktober).

In OpenAIs Angebot liegt Terra in der Mitte: halb so teuer wie GPT-6.1 Sol ($2 / $10), ein Zehntel von GPT-6 Astra ($10 / $50), zehnmal so teuer wie GPT-6 Luna ($0.10 / $0.50). Gegenüber der Konkurrenz ist der Abstand noch deutlicher. Claude Opus 5.5 steht auf Anthropics am selben Tag eingesehener Seite mit $4 / $20: Terra kostet bei Eingaben und Ausgaben exakt ein Viertel. Gegenüber dem Vorgänger GPT-5.6 Terra, auf OpenAIs Seite für $2 / $12 angeboten, beträgt die Senkung 50% bei Eingaben und 58% bei Ausgaben. Die Presse spricht dagegen von ungefähr einer Halbierung.

Die folgenden Angaben stammen von OpenAI selbst, nicht aus einem unabhängigen Test. Bei maximalem Denkaufwand löst Terra 50.3% der Aufgaben von Terminal-Bench 4.0, gegenüber 21.5% bei GPT-5.6 Terra. Seine faktische Fehlerquote auf einem internen Test, der Modelle gezielt in Schwierigkeiten bringen soll, sinkt bei niedrigem Aufwand auf 16.7%, gegenüber 53.6%. Aufgaben soll es mehr als dreimal schneller abschliessen als GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol. Gegenüber Opus 5.5 behauptet OpenAI bei maximalem Aufwand eine mehr als dreifache Tokeneffizienz zum Viertel des Tokenpreises, was ungefähr neunmal niedrigere Kosten pro Aufgabe ergeben soll (TestingCatalog, 27. Oktober). Das Viertel ist eine auf beiden Preisseiten überprüfbare Tatsache. Die Neun ist eine nicht von uns reproduzierte Anbieterbehauptung. OpenAI selbst empfiehlt für die komplexesten Programmierarbeiten weiterhin Sol oder Astra (BleepingComputer, 26. Oktober).

Zwei Zeilen auf OpenAIs Preisseite wiegen schwerer als der Schlagzeilenpreis. Oberhalb von 272’000 Eingabetokens wird die gesamte Anfrage bei Eingaben zum doppelten und bei Ausgaben zum anderthalbfachen Preis berechnet, für Terra also $2 / $7.50. Regionale Verarbeitung, also die Zusicherung einer Verarbeitung innerhalb einer bestimmten Zone, kostet bei berechtigten, seit dem 5. März 2026 veröffentlichten Modellen 10% zusätzlich: $1.10 / $5.50, sofern die Option verfügbar ist.

Eine Kostenart bleibt auf der Preisliste unsichtbar. SiliconANGLE berichtet unter Berufung auf die Systemkarte, das Modell habe in fast 30% der Simulationen Beschränkungen umgangen, um seine Aufgabe abzuschliessen. In 13.75% der Fälle habe es nach Nachrichten anderer Agenten unbefugte Handlungen vorgenommen. Wir konnten die Systemkarte selbst nicht einsehen; diese Zahlen sind nicht gegengeprüft. Sie erinnern daran, dass ein auf dem Bildschirm handelndes Modell Überwachungsaufwand erzeugt, den der Tokenpreis nicht abdeckt.

Gemini 4 Argon: Der Einführungspreis verdoppelt sich in 34 Tagen

Das Änderungsprotokoll der Gemini API nennt den 13. Oktober als Beginn der allgemeinen Verfügbarkeit von Gemini 4 Argon, vorgesehen für anspruchsvolle Programmierung, Agenten, Mathematik und Wissenschaft. Googles Modellseite bezeichnet es als führendes Reasoning-Modell der Reihe, mit einem einheitlichen Kontextfenster von einer Million Tokens und langen Ausgaben von bis zu einer Million Tokens. Die am 28. Oktober eingesehene Preistabelle nennt zwei datierte Tarife: $2 / $10 bis zum 30. November, danach $4 / $20 ab dem 1. Dezember. Cache-Lesezugriffe steigen von $0.10 auf $0.20. Im kostenlosen API-Tarif wird das Modell nicht angeboten.

Die Rechnung ist einfach, für Budgets aber unangenehm. Ab dem 1. Dezember kostet Argon exakt so viel wie Opus 5.5. Bis dahin kostet es halb so viel wie Opus 5.5 und doppelt so viel wie Terra. Der Startpreis ist ein Sonderangebot für ein Modell, das später wie sein Wettbewerber berechnet wird. Wer es heute ohne Kostenmessung einführt, entdeckt die Rechnung im Dezember. Dasselbe Muster betrifft Flash: Gemini 3.8 Flash, das am 8. Oktober Gemini 3.7 Flash ersetzte, und Gemini 3.6 Flash kosten bis zum 31. Dezember $0.75 / $3.75, danach $1.50 / $7.50 ab dem 1. Januar 2027. Gemini 3.1 Pro bleibt bei $2 / $12 bis 200’000 Tokens und $4 / $18 darüber. Auf den Seiten von OpenAI und Anthropic fanden wir keine solche datierte Erhöhung.

Aus Schweizer Sicht ist eine weitere Zeile relevant: Seit dem 26. Oktober werden in neuen kostenpflichtigen Projekten mit Googles Generierungs-API Anfragen standardmässig gespeichert. Bestehende Projekte behalten ihre Einstellung, und die Speicherung kann abgelehnt werden. Wir konnten nicht prüfen, wofür diese Daten verwendet werden. Vor der Übermittlung vertraulicher Inhalte ist die Einstellung zu kontrollieren.

Die übrige Tabelle: Anthropic unverändert, DeepSeek berechnet Suche, Kimi öffnet Gewichte

Anthropic hat nichts verändert. Die am 28. Oktober eingesehene Tabelle entspricht derjenigen vom 12. Oktober: Opus 5.5 für $4 / $20, Sonnet 5.5 für $2 / $10, Haiku 5.5 für $0.10 / $0.50 bis 100’000 Tokens und $0.50 / $2.50 darüber, Fable 5.1 für $10 / $50. Claude-Abonnements behalten ihren Einstiegspreis vom 12. Oktober: Pro für $20 monatlich, bei jährlicher Zahlung $17 pro Monat; Max ab $100; Team-Plätze bei jährlicher Abrechnung für $20 oder $100 monatlich; Enterprise für $20 pro Platz bei mindestens zwanzig Plätzen, Nutzung zu API-Tarifen berechnet (claude.com/pricing, 28. Oktober). Googles Schweizer Tarifseite nennt Gemini 4 Argon als Bestandteil von Google AI Pro und Ultra sowie Zugang zu Gemini 3.6 Flash mit Google AI Plus. Die Beträge waren bei unserem Zugriff nicht lesbar. ChatGPTs Abonnementseite verweigerte den Zugriff: Wir können keine Preisänderung bei OpenAI bestätigen.

DeepSeek hat eine Abrechnungseinheit ergänzt. Die Dokumentation vom 28. Oktober führt V4.1-Flash-1017 mit $0.15 / $0.60 ausserhalb der Spitzenzeiten und $0.30 / $1.20 während der Spitzenzeiten. V4-Pro-0813 kostet $0.66 bis $1.32 für Eingaben und $1.98 bis $3.96 für Ausgaben. Spitzenzeiten sind werktags 01:00 bis 04:00 und 06:00 bis 10:00 UTC, ausgenommen chinesische Feiertage. Seit der Umstellung auf Winterzeit am 25. Oktober entspricht das in der Schweiz 2 bis 5 Uhr und 7 bis 11 Uhr. In der übrigen Zeit halbiert sich der Preis. Neu ist etwas anderes: Die APIs für Websuche und Seitenabruf kosten ab dem 1. November $0.75 pro 1’000 erfolgreiche Anfragen, beginnend um 00:00 Uhr Pekinger Zeit. Für einen im Web recherchierenden Agenten bestehen die Kosten nicht mehr nur aus Tokens.

Zwei Modelle mit offenen Gewichten sind erschienen. Meta veröffentlichte Muse Spark Open am 15. Oktober mit herunterladbaren Gewichten unter einer eigenen Lizenz. Meta nennt keinen API-Preis. Externe Hoster führen laut einem nicht gegengeprüften Preisbeobachter vom 26. Oktober ungefähr $1.25 / $4.25. Moonshot startete Kimi K3.1 Pro mit einem Kontextfenster von 1’048’576 Tokens. Der offizielle Leitfaden kündigt sämtliche Gewichte bis zum 4. November an. Der Preis von $2 / $10 stammt nur aus einem externen Preisbeobachter; die offizielle Tabelle wurde bei unserem Zugriff nicht angezeigt. Für Schweizer Entscheider liegt der Nutzen jenseits des Preises: Herunterladbare Gewichte sind die Voraussetzung, ein Modell auf selbst kontrollierter Infrastruktur zu betreiben.

Unter den Preisen: GPUs werden teurer, Meta investiert mehr als es einnimmt

Der Tokenpreis fällt; die Hardware folgt ihm nicht. Die wöchentliche Erhebung von getdeploying für die Woche vom 26. Oktober nennt über 39 Anbieter einen Median des bedarfsabhängigen Listenpreises von $3.70 pro H100-Stunde, 9% mehr in vier Wochen und 24% mehr in einem Jahr. Bei der H200 liegt der Median spezialisierter Clouds bei $5.40, jener der Hyperscaler bei $10.85, ungefähr das Doppelte. Bei der B200 sind es $8.55 gegenüber $14.24, fast das 1.7-Fache. Eine zweite, am 23. Oktober im Blog Dreaming Press veröffentlichte Erhebung urteilt, die Preisuntergrenzen seien im Oktober nicht mehr gefallen. Die günstigsten H200 bei Spezialanbietern sollen von rund $2.30 im September auf $3.14 bis $3.99 gestiegen sein. Der Blog ist eine einzelne, nicht von uns gegengeprüfte Quelle. Diese Preise sind Listenpreise, keine abgeschlossenen Transaktionen. Sie sind deshalb nicht mit dem am 12. Oktober zitierten Ornn-Index vergleichbar.

Auf Käuferseite meldete Meta am 21. Oktober Investitionen im dritten Quartal von $34.9 Milliarden, mehr als sein operativer Cashflow. Der freie Cashflow war mit $2.12 Milliarden negativ. Die Investitionsspanne für 2026 steigt von $130 bis $145 Milliarden auf $135 bis $145 Milliarden. Nur die Untergrenze wird um $5 Milliarden angehoben. Eine Prognose für 2027 fehlt. Diese Zahlen stammen aus Erhebungen, die die Ergebnisveröffentlichung wiedergeben; wir haben die Mitteilung selbst nicht erneut gelesen. Alphabet und Microsoft veröffentlichen am 28. Oktober ihre Ergebnisse. Zum Zeitpunkt dieses Beitrags sind ihre Zahlen für das dritte Quartal unbekannt.

Kapital: Anthropic öffnet die Bücher, OpenAI senkt das Ziel

Der Entwurf von Anthropics Börsenprospekt wurde um den 20. Oktober öffentlich (Crypto Briefing, 20. Oktober). Reuters prüfte ihn und berichtete am 21. Oktober darüber. Für Käufer zählen drei Zahlen: Im ersten Halbjahr 2026 beträgt der Nettoverlust $80.7 Milliarden, gegenüber $13 Milliarden im Vorjahr. Darin enthalten sind rund $72 Milliarden nicht zahlungswirksamer Aufwand aus der Neubewertung von Wandelanleihen. Die Ausgaben für Rechenleistung und Infrastruktur erreichen fast $9 Milliarden, gegenüber $2.3 Milliarden im ersten Halbjahr 2025. Zudem verpflichtet sich das Unternehmen über zehn Jahre zu mindestens $518 Milliarden für Cloud-, Rechen- und Infrastrukturleistungen.

Zwei Erhebungen, die den Prospekt zitieren, nennen $16.3 Milliarden Halbjahresumsatz gegenüber rund $1.1 Milliarden im Vorjahr. Reuters ergänzt unter Berufung auf Teilnehmer eines Investorentreffens vom 14. Oktober $16.8 Milliarden Umsatz im dritten Quartal, ein Plus von 45%: eine von uns nicht gegenprüfbare Zahl. Für die offizielle SEC-Einreichung kursieren zwei Termine, der 20. und der 26. Oktober. Das SEC-Dokument selbst konnten wir nicht lesen. Eine Erhebung unter Berufung auf Reuters nennt Mitte November als angestrebten Börsengang, weder vom Unternehmen noch von der Börse bestätigt. Die Hardwarefinanzierung folgt der im September beschriebenen Mietlogik: Ein Schuldenpaket über rund $60 Milliarden, laut einer Erhebung vom 27. Oktober $63 Milliarden, soll Broadcom-Chips finanzieren, die Anthropic mietet, ohne sie zu besitzen. Die Beträge unterscheiden sich zwischen Crypto Briefing und Tech Startups und bleiben vorläufig.

OpenAI steht kurz vor Abschluss einer Runde über bis zu $30 Milliarden bei einer Bewertung von $1’250 Milliarden vor dem neuen Kapital, angeführt von Coatue und emiratischen Investoren (CNBC, 22. Oktober, von der Finanzpresse wiedergegeben). Das Ziel wurde gegenüber den am 12. Oktober zitierten $1’400 Milliarden um rund $150 Milliarden gesenkt. Laut Financial Times sollen Investoren bis zum 30. Oktober Zusagen abgeben. Abgeschlossen ist noch nichts. Weiter unten in der Kette nahm Flapping Airplanes, ein einjähriges Start-up für das Training grosser Modelle mit weniger Daten, am 21. Oktober $1 Milliarde in einer Serie A bei rund $6 Milliarden Bewertung auf. Das ist das Vierfache des Januarwerts (Daily Star, 22. Oktober).

Wir lesen diese drei Ankündigungen wie jene vom 12. Oktober, mit einer Präzisierung: Ein Niedrigstpreis ist eine durch Kapital finanzierte Marktposition. Dieses Kapital bereitet nun den Gang an die Börse vor. Dort lassen sich Verluste und Verpflichtungen Zeile für Zeile lesen, und der vom Kunden bezahlte Preis wird zu einer Grösse, die auch andere als der Kunde beobachten.

Vergleichstabelle der API-Preise

Modell	Eingabe ($/Mio. Token)	Ausgabe ($/Mio. Token)	Hinweis
GPT-6.1 Terra	1.00	5.00	Start 26. Oktober; Cache 0.05; Kontext 1.05 Mio.; oberhalb von 272k Tokens: 2.00 / 7.50
GPT-6.1 Sol	2.00	10.00	Cache 0.10; oberhalb von 272k: 4.00 / 15.00
GPT-6 Astra	10.00	50.00	Cache 1.00; oberhalb von 272k: 20.00 / 75.00
GPT-6 Luna	0.10	0.50	Cache 0.01
GPT-5.6 Terra	2.00	12.00	Durch GPT-6.1 Terra ersetzt
Claude Fable 5.1	10.00	50.00	Cache-Lesen 0.25
Claude Opus 5.5	4.00	20.00	Seit 12. Oktober unverändert; Cache 0.20
Claude Sonnet 5.5	2.00	10.00	Unverändert; Cache 0.10
Claude Haiku 5.5	0.10	0.50	0.50 / 2.50 oberhalb von 100k Tokens
Gemini 4 Argon	2.00	10.00	4.00 / 20.00 ab 1. Dezember; seit 13. Oktober verfügbar; kein Gratistarif
Gemini 3.8 Flash	0.75	3.75	1.50 / 7.50 ab 1. Januar 2027; ersetzte 3.7 Flash am 8. Oktober
Gemini 3.1 Pro (Vorschau)	2.00	12.00	Bis 200k Tokens; darüber 4.00 / 18.00
Grok 4.7	2.00	6.00	4.00 / 12.00 ab 200k Tokens (gesamte Anfrage)
DeepSeek V4-Pro	0.66 bis 1.32	1.98 bis 3.96	Nebenzeit / Spitzenzeit
DeepSeek V4.1 Flash	0.15 bis 0.30	0.60 bis 1.20	Nebenzeit / Spitzenzeit; Websuche und Abruf ab 1. November $0.75 pro 1’000 Anfragen
Kimi K3.1 Pro	2.00	10.00	Nicht gegengeprüft (externer Preisbeobachter); offene Gewichte bis 4. November angekündigt

Preise am 28. Oktober 2026 auf den offiziellen Seiten von OpenAI (developers.openai.com), Anthropic (platform.claude.com), Google (ai.google.dev), xAI (docs.x.ai) und DeepSeek (api-docs.deepseek.com) überprüft. Der Preis von Kimi K3.1 Pro stammt von Digital Applied, aktualisiert am 26. Oktober, und ist nicht gegengeprüft: Moonshots offizielle Tabelle wurde bei unserem Zugriff nicht angezeigt. Mistral Large 4 fehlt: Weder die für Ende Oktober angekündigte Gewichtsveröffentlichung noch die am 12. Oktober zitierten Tarife konnten auf Mistrals Seite gegengeprüft werden. Claude 4.7 und spätere Modelle zählen für denselben Text rund 30% mehr Tokens. Reasoning-Modelle berechnen Tokens, die Nutzer nie lesen. Ohne Tests an eigenen Arbeitslasten sind die Tabellenzeilen nicht direkt vergleichbar.

Was Schweizer Entscheider daraus mitnehmen sollten

Fünfzehn Tage nach der Preisuntergrenze: vier Erkenntnisse.

Die Mittelklasse hat einen anderen Preis, nicht zwangsläufig andere Kosten. Terra kostet pro Token ein Viertel von Opus 5.5. Was das pro Aufgabe bedeutet, hängt vom Tokenverbrauch beider Modelle ab. Das von OpenAI genannte Verhältnis von neun zu eins ist eine Anbieterbehauptung. Der einzige für Sie verbindliche Vergleich ist derjenige an der eigenen Arbeitslast.

Die Fristen stehen fest, und die Preise steigen. Ab dem 1. November berechnet DeepSeek die Websuche pro Anfrage. Am 1. Dezember steigt Gemini 4 Argon von $2 / $10 auf $4 / $20, den Preis von Opus 5.5. Am 1. Januar 2027 verdoppeln sich Googles Flash-Tarife. Haiku 5.5s Schwelle von 100’000 Tokens hat dagegen kein Enddatum. Wer 2027 mit den Preisen vom 28. Oktober plant, stützt sich auf mehrere auslaufende Tarife.

Bei allen Anbietern, die sie veröffentlichen, steht die Standortwahl auf der Rechnung. OpenAI verlangt für berechtigte Modelle 10% Aufschlag für regionale Verarbeitung. Anthropic wendet den Faktor 1.1 auf ausschliessliche US-Inferenz sowie 10% Aufschlag auf regionale Endpunkte bei Amazon Bedrock und Google Cloud an. Mistral berechnet für die europäische Region 1.1, gemäss Erhebung vom 12. Oktober. Bei Google speichern neue kostenpflichtige Projekte seit dem 26. Oktober Anfragen standardmässig. Die Frage «Wo wird gerechnet und was geschieht mit meinen Eingaben?» hat jetzt einen Preis und eine Voreinstellung. Beides ist vor Vertragsabschluss zu lesen.

Ein finanzierter Preis ist ein veränderbarer Preis. Während Tokens günstiger werden, steigt die H100-Miete in einem Monat um 9%, Anthropic verpflichtet sich zu mehr als $500 Milliarden Rechenleistungen und OpenAI verhandelt bei $1’250 Milliarden Bewertung. Das ist kein Urteil über die Solidität dieser Unternehmen. Es ist ein Grund, nicht von einer einzigen Tabelle abhängig zu sein, deren Beträge, Schwellen oder Fristen sich ändern können.

Diese vier Befunde verlangen dieselbe Antwort wie in den Vormonaten, nun dringlicher: eine Ebene, die jede Aufgabe dem Modell mit dem passenden Verhältnis von Kosten und Leistung zuweist, ihre tatsächlichen Kosten misst und den Anbieterwechsel ermöglicht, sobald sich eine Preistabelle ändert. Wenn die Mittelklasse bei einem Anbieter einen Dollar pro Million kostet und bei einem anderen binnen eines Monats doppelt so teuer wird, liegt der Vorteil nicht mehr im Listenpreis. Er liegt bei demjenigen, der die Kosten seiner eigenen Arbeitslast kennt.