GLM-4 und MiniMax M2.5 Preise : API-Kosten, Modelle und Vergleich
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Zwei der derzeit kostengünstigsten KI-Modellfamilien stammen aus chinesischen Laboren: die GLM-Serie von Zhipu AI und M2.5 von MiniMax. Beide bieten Leistung auf Spitzenniveau zu einem Bruchteil dessen, was man für Claude oder GPT bezahlen würde. Hier sind die tatsächlichen Kosten mit Stand Februar 2026.
Wenn Sie die Kosten von KI-Modellen umfassender vergleichen, behandelt unser Claude KI-Preisleitfaden die gesamte Produktpalette von Anthropic, einschließlich des neuen Opus 4.6.
Preise der GLM-4-Serie
Zhipu AI (das Unternehmen hinter den GLM-Modellen) agiert über ihre Z.AI-Plattform. Die “GLM-4”-Familie hat sich erheblich erweitert, wobei die neuesten Modelle GLM-5, GLM-4.7 und mehrere GLM-4.5-Varianten sind.
Alle Preise unten verstehen sich pro 1 Million Tokens, in USD.
| Modell | Eingabe | Gecachte Eingabe | Ausgabe | Kontextfenster |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | $1.00 | $0.20 | $3.20 | 128K |
| GLM-5-Code | $1.20 | $0.30 | $5.00 | 128K |
| GLM-4.7 | $0.60 | $0.11 | $2.20 | 200K |
| GLM-4.5 | $0.60 | $0.11 | $2.20 | 128K |
| GLM-4.5-X | $2.20 | $0.45 | $8.90 | 128K |
| GLM-4.5-Air | $0.20 | $0.03 | $1.10 | 128K |
| GLM-4.7-Flash | Free | Free | Free | 128K |
| GLM-4.5-Flash | Free | Free | Free | 128K |
Das Besondere hier: GLM-4.7-Flash und GLM-4.5-Flash sind kostenlos. Keine Haken, kein tägliches Ratenlimit-Kontingent. Zhipu bietet diese als Lockangebote an, um die Akzeptanz zu fördern.
GLM-4.7 ist das Vorzeige-Open-Source-Modell. Es erzielt 73,8 % bei SWE-bench Verified und 84,9 bei LiveCodeBench V6, womit es Claude Sonnet 4.5 bei Coding-Benchmarks übertrifft. Das 200K Kontextfenster und die 128K Ausgabekapazität machen es konkurrenzfähig mit Modellen, die 5- bis 10-mal mehr kosten.
Die Preisgestaltung für gecachte Eingaben verdient Beachtung. Wenn Sie Anwendungen entwickeln, die dieselben System-Prompts oder Referenzdokumente wiederholt senden, ist der Preis für gecachte Eingaben von GLM-4.7 von $0,11/MTok grob 80 % günstiger als der Standard-Eingabepreis.
MiniMax M2.5 Preise
MiniMax veröffentlichte M2.5 am 12. Februar 2026, und es erregte sofort Aufsehen. Das Modell ist in zwei Versionen erhältlich: Standard und Lightning.
| Modell | Eingabe | Ausgabe | Kontextfenster | Geschwindigkeit |
|---|---|---|---|---|
| M2.5 Standard | $0.30/MTok | $1.20/MTok | 1M tokens | 50 tok/s |
| M2.5 Lightning | $0.30/MTok | $2.40/MTok | 200K tokens | 100 tok/s |
Bei $0.30 Eingabe / $1.20 Ausgabe pro Million Tokens kostet M2.5 Standard ein 63stel des Preises von Claude Opus 4.6 ($5/$25). Das ist kein Tippfehler.
M2.5 erzielt 80,2 % bei SWE-Bench Verified, womit es Mitte Februar 2026 an der Spitze der öffentlichen Benchmarks liegt oder nahe dran ist. Es erreicht auch 51,3 % bei Multi-SWE-Bench und 76,3 % bei BrowseComp mit Kontextmanagement.
Die Lightning-Version verdoppelt den Ausgabepreis, verdoppelt aber auch den Durchsatz auf 100 Tokens pro Sekunde. MiniMax behauptet, man könne das Modell eine Stunde lang kontinuierlich mit 100 Tok/s für etwa $1 betreiben.
M2.5 ist Open-Source und auf Hugging Face verfügbar, sodass Sie es auch selbst hosten können, wenn Sie die entsprechende Hardware haben.
Vergleich mit Claude und GPT
Wie schneiden diese Modelle im Vergleich zu den großen westlichen Anbietern ab? Hier ist ein direkter Vergleich von Preis und Spezifikationen.
| Modell | Eingabe/MTok | Ausgabe/MTok | Kontext | SWE-bench |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | $0.30 | $1.20 | 1M | 80.2% |
| GLM-4.7 | $0.60 | $2.20 | 200K | 73.8% |
| GLM-5 | $1.00 | $3.20 | 128K | N/A |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 | $15.00 | 200K | ~70% |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | 200K | ~79% |
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | 128K | ~65% |
Der Preisunterschied ist frappierend. Für dasselbe Budget von $100:
- MiniMax M2.5: ~83 Millionen Ausgabe-Tokens
- GLM-4.7: ~45 Millionen Ausgabe-Tokens
- Claude Sonnet 4.5: ~6,7 Millionen Ausgabe-Tokens
- Claude Opus 4.6: ~4 Millionen Ausgabe-Tokens
Das ist ein 20-facher Kostenvorteil für M2.5 gegenüber Opus 4.6 bei vergleichbarer Benchmark-Leistung.
Welches Modell sollten Sie wählen?
Wählen Sie GLM-4.7-Flash, wenn Sie eine kostenlose Stufe für Prototyping oder geringes Nutzungsvolumen wünschen. Es ist wirklich kostenlos und ohne versteckte Quoten, was es perfekt macht, um Ideen zu testen, bevor Sie sich für ein kostenpflichtiges Modell entscheiden.
Wählen Sie GLM-4.7 oder GLM-5, wenn Sie ein starkes Allzweckmodell zu moderaten Kosten benötigen. Die Preisgestaltung von $0.60/$2.20 liegt deutlich unter den westlichen Alternativen, und das 200K Kontextfenster verarbeitet lange Dokumente.
Wählen Sie MiniMax M2.5 Standard, wenn die Kosten Ihr Hauptanliegen sind und Sie Spitzenleistung benötigen. Mit $0.30/$1.20 ist es das günstigste Modell in seiner Leistungsklasse mit großem Abstand. Das 1M Token Kontextfenster ist auch das größte, das zu diesem Preis erhältlich ist.
Wählen Sie MiniMax M2.5 Lightning, wenn Sie Geschwindigkeit für Echtzeitanwendungen benötigen. Der Durchsatz von 100 Tok/s bei $0.30/$2.40 ist wettbewerbsfähig für interaktive Coding-Agenten und Live-Chat-Anwendungen.
Bleiben Sie bei Claude oder GPT, wenn Sie maximale Zuverlässigkeit, etablierten Ökosystem-Support oder spezifische Funktionen wie Claudes Computernutzung oder GPTs Bilderzeugung benötigen. Die Premium-Preisgestaltung umfasst ausgereifte Tools, umfangreiche Dokumentation und bewährte Produktionsstabilität.
Dinge, auf die man achten sollte
Ratenbegrenzungen variieren. Sowohl Zhipu als auch MiniMax können andere Ratenbegrenzungen anwenden als die, die Sie bei OpenAI oder Anthropic erhalten. Überprüfen Sie die Plattformdokumentation, bevor Sie Bereitstellungen mit hohem Volumen planen.
Latenz außerhalb Asiens. Beide Dienste laufen hauptsächlich von chinesischen Rechenzentren aus. Wenn sich Ihre Benutzer in Nordamerika oder Europa befinden, erwarten Sie eine höhere Latenz als bei US-basierten Anbietern. MiniMax bietet einige internationale Endpunkte an, und GLM-Modelle sind über Drittanbieter wie Fireworks und Novita erhältlich.
Benchmark-Ergebnisse erzählen nicht die ganze Geschichte. Der SWE-Bench-Score von M2.5 von 80,2 % ist beeindruckend, aber die reale Codierungsleistung hängt von Ihrem spezifischen Anwendungsfall ab. Testen Sie mit Ihren tatsächlichen Arbeitslasten, bevor Sie sich festlegen.
Kosten für Vision und Multimodalität unterscheiden sich. GLM-4.6V (das Vision-Modell) kostet 0,30 $/0,90 $ pro MTok. MiniMax M2.5 unterstützt derzeit nur Text. Wenn Sie Bildverständnis benötigen, berücksichtigen Sie dies bei Ihrem Vergleich.
KI mit Ihren Aufnahmen nutzen
Wenn Sie Besprechungsaufzeichnungen oder Videoinhalte verarbeiten, können sich die API-Kosten pro Token schnell summieren. Eine einstündige Besprechungstranskription umfasst 10.000 bis 15.000 Token. Die Analyse von 100 Besprechungen pro Monat zu Claude Opus-Raten (5 $/25 $ MTok) kostet etwa 5 bis 10 $ an API-Gebühren.
Mit ScreenApp ist die KI-Analyse in die Plattform integriert. Sie erhalten automatische Transkription, KI-Zusammenfassungen und mehrsprachige Unterstützung, ohne API-Schlüssel verwalten oder sich um Token-Budgets kümmern zu müssen.
FAQ
Wie viel kostet GLM-4?
Die GLM-4-Familie reicht von kostenlos (GLM-4.7-Flash, GLM-4.5-Flash) bis 2,20 $ pro Million Output-Token (GLM-4.7, GLM-4.5). Das Premium-Modell GLM-4.5-X kostet 8,90 $ pro Million Output-Token. Alle Preise erfolgen über die Z.AI-Plattform von Zhipu AI.
Was kostet MiniMax M2.5?
MiniMax M2.5 Standard kostet 0,30 $ pro Million Input-Token und 1,20 $ pro Million Output-Token. Die Lightning-Version kostet 0,30 $ Input und 2,40 $ Output pro Million Token, mit doppelter Geschwindigkeit.
Ist GLM-4 günstiger als ChatGPT?
Ja, erheblich. GLM-4.7 kostet 0,60 $/2,20 $ pro Million Token im Vergleich zu GPT-4o mit 2,50 $/10,00 $. Die Flash-Varianten sind kostenlos. Selbst GLM-5, die teuerste Option, unterbietet GPT-4o sowohl bei den Eingabe- als auch bei den Ausgabepreisen.
Ist MiniMax M2.5 so gut wie Claude Opus?
Bei Code-Benchmarks erreicht M2.5 80,2 % auf SWE-Bench Verified im Vergleich zu Opus 4.6 mit etwa 79 %. Die Leistung bei anderen Aufgaben variiert. M2.5 kostet ungefähr 1/20 von Opus 4.6, weshalb es sich lohnt, es für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu testen.
Kann ich GLM-4 oder MiniMax M2.5 selbst hosten?
Beide Modellfamilien sind quelloffen. GLM-4.7 ist auf Hugging Face von Zhipu AI (zai-org) verfügbar, und MiniMax M2.5 ist von MiniMaxAI auf Hugging Face verfügbar. Selbsthosting erfordert erhebliche GPU-Ressourcen, eliminiert aber die Kosten pro Token vollständig.
Welches Kontextfenster unterstützt MiniMax M2.5?
M2.5 Standard unterstützt bis zu 1 Million Token Kontext. Die Lightning-Version unterstützt 200K Token. Beide können bis zu 131K Token pro Antwort ausgeben.
