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KI-Kosten für Unternehmen: Claude-Modelle kosten 20-30% mehr als GPT bei der Bereitstellung
Es ist allgemein bekannt, dass verschiedene Modellfamilien unterschiedliche Tokenizer verwenden können. Es gibt jedoch nur wenige Untersuchungen darüber, wie sich der eigentliche Tokenisierungsprozess zwischen diesen Systemen unterscheidet. Erzeugen alle Tokenizer die gleiche Anzahl von Token für identischen Eingabetext? Wenn nicht, wie groß sind diese Unterschiede? Welche praktischen Auswirkungen haben sie?
Dieser Artikel geht diesen Fragen nach, indem er die Auswirkungen der Tokenisierungsvariabilität in der Praxis untersucht. Wir präsentieren eine vergleichende Analyse von zwei führenden Modellfamilien: ChatGPT von OpenAI und Claude von Anthropic. Während ihre beworbenen "Kosten pro Token"-Raten sehr wettbewerbsfähig erscheinen, zeigen unsere Tests, dass Anthropic-Modelle in der Praxis 20-30% teurer sein können als GPT-Modelle.
API-Preise - Claude 3.5 Sonnet gegenüber GPT-4o
Ab Juni 2024 sind die Preisstrukturen für diese beiden fortschrittlichen Grenzmodelle eng miteinander verbunden. Sowohl Claude 3.5 Sonnet von Anthropic als auch GPT-4o von OpenAI haben identische Kosten für Output-Tokens, während Claude 3.5 Sonnet einen Rabatt von 40 % auf Input-Tokens bietet.
Quelle: Vantage
Die versteckte Tokenisierungsineffizienz
Trotz der niedrigeren Eingabe-Token-Raten von Anthropic zeigen unsere Experimente mit festen Prompt-Sets, dass GPT-4o durchweg wirtschaftlichere Gesamtkosten als Claude Sonnet-3.5 liefert.
Was erklärt diese Diskrepanz?
Der Tokenizer von Anthropic segmentiert identischen Eingabetext typischerweise in mehr Token als der Ansatz von OpenAI. Das bedeutet, dass die Anthropic-Modelle für dieselben Prompts deutlich mehr Token generieren als ihre OpenAI-Entsprechungen. Obwohl die Kosten pro Token in Claude 3.5 Sonnet geringer erscheinen, werden diese Einsparungen durch das höhere Tokenisierungsvolumen oft wieder aufgehoben, was zu höheren Gesamtkosten für praktische Implementierungen führt.
Diese versteckten Kosten ergeben sich aus der Token-Kodierungsmethode von Anthropic, die häufig mehr Token erfordert, um gleichwertige Inhalte darzustellen. Die Inflation der Tokenanzahl wirkt sich sowohl auf die Betriebskosten als auch auf die Effizienz des Kontextfensters aus.
Domänenspezifische Tokenisierungsvariationen
Der Tokenizer von Anthropic verarbeitet verschiedene Inhaltsdomänen mit unterschiedlicher Effizienz, was zu einer uneinheitlichen Erhöhung der Tokenzahl im Vergleich zu den Modellen von OpenAI führt. Die KI-Forschungsgemeinschaft hat ähnliche Ungleichheiten bei der Tokenisierung dokumentiert. Wir haben unsere Ergebnisse in drei prominenten Domänen validiert: Englische Artikel, Python-Code und mathematische Inhalte.
Bereich Modell Eingabe GPT-Tokens Claude Token % Token-Overhead Englische Artikel 
Zusätzliche praktische Auswirkungen der TokenisierungsunterschiedeAbgesehen von direkten Kostenüberlegungen wirkt sich die Ineffizienz des Tokenizers indirekt auf die Nutzung des Kontextfensters aus. Während Anthropic-Modelle mit einem Kontextfenster von 200K Token im Vergleich zu OpenAIs 128K werben, kann die Ausführlichkeit der Tokenisierung den effektiv nutzbaren Platz in Anthropic-Modellen tatsächlich reduzieren. Dies führt zu einer potenziellen Diskrepanz zwischen den angekündigten Kontextfenstergrößen und ihrer praktischen, effektiven Kapazität.
Details der Tokenisierung-Implementierung
GPT-Modelle verwenden Byte Pair Encoding (BPE), das häufig vorkommende Zeichenpaare zu Token kombiniert. Die neuesten GPT-Modelle verwenden insbesondere den Open-Source-Tokenizer o200k_base. Die eigentlichen Token, die von GPT-4o innerhalb des tiktoken Tokenizers verwendet werden, sind öffentlich zugänglich.
JSON {#reasoning "o1-xxx": "o200k_base","o3-xxx": "o200k_base",# chat"chatgpt-4o-": "o200k_base","gpt-4o-xxx": "o200k_base",# z.B., gpt-4o-2024-05-13 "gpt-4-xxx": "cl100k_base",# z. B. gpt-4-0314, usw., plus gpt-4-32k "gpt-3.5-turbo-xxx": "cl100k_base",# z.B. gpt-3.5-turbo-0301, -0401, usw.}
Leider ist der Tokenisierungsansatz von Anthropic weniger transparent, da ihr Tokenizer nicht so leicht verfügbar ist wie der von GPT. Anthropic führte im Dezember 2024 eine Token-Counting-API ein, aber diese Funktion wurde in späteren Versionen 2025 wieder eingestellt.
Laut Latenode "verwendet Anthropic einen einzigartigen Tokenizer mit nur 65.000 Token-Variationen, verglichen mit den 100.261 Variationen von OpenAI für GPT-4". Ein öffentlich zugängliches Colab-Notebook enthält Python-Code zur Analyse der Tokenisierungsunterschiede zwischen GPT und Claude-Modellen. Ein weiteres Tool, das Schnittstellen zu gängigen, öffentlich verfügbaren Tokenizern bietet, bestätigt unsere Ergebnisse.
Für KI-Unternehmen ist die Möglichkeit, die Anzahl der Token genau zu schätzen, ohne die eigentlichen Modell-APIs aufzurufen, für die Kostenprognose und Budgetierung von entscheidender Bedeutung.
Wesentliche Einblicke
- Die wettbewerbsfähige Preisgestaltung von Anthropic enthält versteckte Kosten:
Während Claude 3.5 Sonnet 40 % niedrigere Input-Token-Kosten als GPT-4o bietet, kann dieser scheinbare Vorteil aufgrund grundlegender Unterschiede bei der Text-Tokenisierung trügerisch sein. - Die versteckte Ineffizienz der Tokenisierung:
Anthropische Modelle erzeugen von Natur aus mehr Token. Für Unternehmen, die große Textmengen verarbeiten, ist es entscheidend, diese Unterschiede zu verstehen, um die Kosten für die Bereitstellung richtig einschätzen zu können. - Domänenspezifische Tokenisierungsleistung:
Bei der Auswahl zwischen OpenAI- und Anthropic-Modellen sollten Sie Ihre typischen Eingabeinhalte sorgfältig bewerten. Während bei natürlichsprachlichen Aufgaben nur minimale Kostenunterschiede auftreten können, könnten bei technischen oder strukturierten Domänen die Kosten für Anthropic-Modelle deutlich höher sein. - Kapazität des effektiven Kontextfensters:
Aufgrund der ausführlichen Tokenisierung von Anthropic könnte das beworbene Kontextfenster von 200K weniger praktisch nutzbaren Platz bieten als das von OpenAI mit 128K, wodurch eine Lücke zwischen der behaupteten und der tatsächlichen Kontextkapazität entstehen könnte.
Anthropic hatte bis zum Redaktionsschluss nicht auf die Anfrage von VentureBeat reagiert. Wir werden diesen Artikel aktualisieren, wenn sie eine Antwort geben.
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Kommentare (1)
![AnthonyGonzalez]()
Interesting pricing gap! But the tokenizer differences can really impact actual costs per task. I wonder if Claude's higher price is justified by better performance in certain use cases. 🤔
Es ist allgemein bekannt, dass verschiedene Modellfamilien unterschiedliche Tokenizer verwenden können. Es gibt jedoch nur wenige Untersuchungen darüber, wie sich der eigentliche Tokenisierungsprozess zwischen diesen Systemen unterscheidet. Erzeugen alle Tokenizer die gleiche Anzahl von Token für identischen Eingabetext? Wenn nicht, wie groß sind diese Unterschiede? Welche praktischen Auswirkungen haben sie?
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| Bereich | Modell Eingabe | GPT-Tokens | Claude Token | % Token-Overhead |
| Englische Artikel | Zusätzliche praktische Auswirkungen der Tokenisierungsunterschiede Abgesehen von direkten Kostenüberlegungen wirkt sich die Ineffizienz des Tokenizers indirekt auf die Nutzung des Kontextfensters aus. Während Anthropic-Modelle mit einem Kontextfenster von 200K Token im Vergleich zu OpenAIs 128K werben, kann die Ausführlichkeit der Tokenisierung den effektiv nutzbaren Platz in Anthropic-Modellen tatsächlich reduzieren. Dies führt zu einer potenziellen Diskrepanz zwischen den angekündigten Kontextfenstergrößen und ihrer praktischen, effektiven Kapazität. Details der Tokenisierung-ImplementierungGPT-Modelle verwenden Byte Pair Encoding (BPE), das häufig vorkommende Zeichenpaare zu Token kombiniert. Die neuesten GPT-Modelle verwenden insbesondere den Open-Source-Tokenizer o200k_base. Die eigentlichen Token, die von GPT-4o innerhalb des tiktoken Tokenizers verwendet werden, sind öffentlich zugänglich. Leider ist der Tokenisierungsansatz von Anthropic weniger transparent, da ihr Tokenizer nicht so leicht verfügbar ist wie der von GPT. Anthropic führte im Dezember 2024 eine Token-Counting-API ein, aber diese Funktion wurde in späteren Versionen 2025 wieder eingestellt. Laut Latenode "verwendet Anthropic einen einzigartigen Tokenizer mit nur 65.000 Token-Variationen, verglichen mit den 100.261 Variationen von OpenAI für GPT-4". Ein öffentlich zugängliches Colab-Notebook enthält Python-Code zur Analyse der Tokenisierungsunterschiede zwischen GPT und Claude-Modellen. Ein weiteres Tool, das Schnittstellen zu gängigen, öffentlich verfügbaren Tokenizern bietet, bestätigt unsere Ergebnisse. Wesentliche Einblicke
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