What are reasoning tokens in LLMs?

Interne Denkschritte, die Modelle wie o1 vor der Antwort erzeugen – als Output abgerechnet, aber versteckt.

How much more do output tokens cost vs input?

Typisch 3-4x mehr bei OpenAI, Anthropic, Google – wegen sequentieller Generierung.

Can I avoid reasoning token costs?

Non-Reasoning-Modelle für Simple Tasks nutzen; Prompts optimieren, um interne Schritte zu minimieren.

Reasoning-Tokens: Der unsichtbare Preistreiber für eure KI-Rechnungen

Schon mal eure LLM-Rechnung angestarrt und gedacht: Warum explodiert die? Schuldt reasoning tokens – die versteckte Denkleistung, die teurer kommt, als ihr denkt.

Dev Digest Apr 11, 2026 3 min read

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Aufschlüsselung der Kosten für Input-, Output- und Reasoning-Tokens bei großen LLMs

⚡ Key Takeaways

Input-Tokens günstigst durch Parallelverarbeitung; Outputs und Reasoning kosten 3-4x mehr wegen Sequenzierung. 𝕏
Reasoning-Tokens unsichtbar, aber teuer abgerechnet – entscheidend bei o1 und Claude-Denkmoden. 𝕏
Optimieren mit schlanken Prompts, Caching, smarter Modellwahl; zukünftige Hardware gleicht Preise aus. 𝕏