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Gut genug und zehnmal billiger: Chinas KI-Modelle setzen zum Preiskampf an

Chinas KI-Modelle sind 90 Prozent billigerSechs Wochen lang hat die Firma Lindy verschiedene KI-Anbieter getestet und verglichen. Dann hat das Start-up aus San Francisco seinen wichtigsten Mitarbeiter ausgetauscht. Einen, der nie Urlaub nimmt und keinen Schreibtisch braucht. Raus flog Claude Sonnet von Anthropic, rein kam DeepSeek aus China. Die Kosten für die KI-Berechnungen fielen danach um rund 90 Prozent. Kein Strategiepapier, keine Geopolitik. Nur eine Tabellenkalkulation, die plötzlich wieder aufging.

Lindy ist kein Einzelfall, sondern ein Muster. Das Agent-Start-up TinyFish aus Palo Alto gab früher sechsstellige Beträge pro Monat für KI-Coding-Tools aus. Nach dem Wechsel auf günstigere Modelle, darunter chinesische Open-Weight-Systeme, sanken auch dort die Inferenzkosten um 90 Prozent. Laut Bloomberg setzen inzwischen auch DoorDash und Airbnb chinesische Modelle als günstigere Alternative ein. Airbnb-Chef Brian Chesky hat öffentlich erzählt, wie stark sein Unternehmen auf Alibabas Qwen setzt.

Die Frage ist also längst nicht mehr, ob chinesische KI im Westen ankommt. Sie ist da. Die Frage ist, was das mit dem Geschäftsmodell von OpenAI und Anthropic macht und ob Unternehmen hierzulande einfach hinterherrennen sollten.

Erst ein Drittel, dann die Mehrheit

Die härtesten Zahlen liefert OpenRouter. Die Plattform ist so etwas wie ein Marktplatz für KI-Modelle: Entwickler hinterlegen einen einzigen API-Schlüssel und können damit Hunderte Modelle verschiedener Anbieter ansprechen. Jede Anfrage wird gezählt, bepreist und weitergeleitet. Wer wissen will, wofür Entwickler tatsächlich Geld ausgeben, findet hier den ehrlichsten Messpunkt.

Im Juli berichtete CNBC: Seit dem 8. Februar 2026 lag der Anteil der Tokens, die US-Firmen über OpenRouter an chinesische Modelle schicken, jede einzelne Woche über 30 Prozent. In der Spitze waren es 46 Prozent. Zum Vergleich: Im Jahresmittel davor lag der Wert bei 11 Prozent, im ersten Halbjahr 2025 bei mageren 4,5 Prozent. Wenige Wochen später legte Bloomberg nach: Der Anteil kletterte auf ein Rekordniveau von rund 58 Prozent, in der ersten Juliwoche kurzzeitig sogar auf 63 Prozent. DeepSeek ist inzwischen der größte Einzelanbieter auf der Plattform, mit 17,6 Prozent aller wöchentlich verarbeiteten Tokens. Alibabas Qwen folgt mit 13,9 Prozent.

Zeitraum Anteil chinesischer Modelle an den Tokens von US-Firmen auf OpenRouter Quelle
1. Halbjahr 2025 ca. 4,5 % CNBC
Mittel der 12 Monate vor Februar 2026 ca. 11 % CNBC
Jede Woche seit 8. Februar 2026 über 30 % CNBC
Spitzenwert laut CNBC (Juli-Bericht) 46 % CNBC
Rekord laut Bloomberg (Juli 2026) ca. 58 %, kurzzeitig 63 % Bloomberg

Das britische Analysehaus Juniper Research hat die Verschiebung Anfang September in eine noch drastischere Formel gegossen: Google, OpenAI und Anthropic kamen auf OpenRouter vor einem Jahr zusammen auf rund 70 Prozent der Arbeit. Heute sind es etwa 30 Prozent. Den Kipppunkt datiert Juniper auf den Februar. In der Woche vom 9. bis 15. Februar verarbeiteten chinesische Modelle 4,12 Billionen Tokens, US-Modelle nur 2,94 Billionen. Zum ersten Mal lag China vorn.

Was „60 bis 90 Prozent günstiger“ auf der Rechnung heißt

Der Grund für den Umschwung ist banal. Open-Source-Modelle aus China seien 60 bis 90 Prozent günstiger als die führenden Modelle von Anthropic und OpenAI, sagte Justin Summerville, der bei OpenRouter für Daten und Analysen zuständig ist, gegenüber CNBC. Juniper kommt unabhängig davon auf Ersparnisse von bis zu 90 Prozent.

Wie das konkret aussieht, zeigen die Listenpreise. Abgerechnet wird pro Million Tokens – grob gesagt pro einigen Hunderttausend Wörtern, die ein Modell liest. Die folgende Tabelle vergleicht nur die Eingabepreise, weil die für alle Modelle verlässlich dokumentiert sind:

Modell Anbieter Eingabe pro 1 Mio. Tokens Faktor gegenüber DeepSeek V4 Flash
DeepSeek V4 Flash DeepSeek (China) 0,14 US-Dollar 1×
Claude Sonnet 5 Anthropic (USA) 2,00 US-Dollar ca. 14×
GPT-5.5 OpenAI (USA) 5,00 US-Dollar ca. 36×
Claude Opus 5 Anthropic (USA) 5,00 US-Dollar ca. 36×
Claude Fable 5.1 Anthropic (USA) 10,00 US-Dollar ca. 71×

Noch deutlicher wird es, wenn man nicht Tokens vergleicht, sondern erledigte Arbeit. Die Benchmark-Plattform Artificial Analysis hat laut Bloomberg ausgerechnet, was eine standardisierte Intelligenzaufgabe kostet: mit DeepSeek V4 Flash rund 2 Cent, mit Anthropics Claude Fable 5 rund 2,75 Dollar. Wer bei solchen Abständen noch von „kleinen Preisunterschieden“ spricht, hat beim Tanken auch nie aufs Display geschaut.

Die neue Königsdisziplin heißt „gut genug“

Spannender als der Preis ist die Logik dahinter. Summervilles Beobachtung bei CNBC lässt sich so zusammenfassen: Wenn eine Aufgabe nicht das beste Modell braucht, schicken Teams sie inzwischen an das billigste, das ausreicht. Und genau dieses Rennen gewinnen derzeit die Modelle aus China.

Das klingt unspektakulär, verändert aber die Spielregeln. Der Großteil dessen, was Unternehmen mit KI erledigen, ist Fleißarbeit: Support-Tickets zusammenfassen, Rechnungsdaten auslesen, Produkttexte übersetzen, E-Mails sortieren. Dafür braucht niemand das klügste Modell der Welt. Man braucht eins, das zuverlässig funktioniert und das bei zehn Millionen Anfragen im Monat nicht das Budget auffrisst.

Juniper beschreibt deshalb zwei Märkte, die gerade auseinanderdriften. Im einen zählt der Preis pro Anfrage, dort räumen die Chinesen ab. Im anderen zählen Genauigkeit und logisches Denken, und dort bleiben die US-Labore vorn: bei langen, komplexen Aufgaben, in streng regulierten Branchen und bei Software, die weitgehend ohne menschliche Aufsicht läuft. Für diese Zuverlässigkeit zahlen Kunden allerdings einen kräftigen Aufschlag. Yacine Jernite, Leiter Machine Learning bei Hugging Face, sieht dazu einen zweiten Treiber: Firmen wollen zunehmend KI-Stacks, die sie selbst kontrollieren und anpassen können. Bei offenen Modellen führt daran derzeit kaum ein Weg an chinesischen Angeboten vorbei.

Acht Monate Rückstand - oder doch nur zwei?

Wie gut sind die Billigheimer denn nun? Die Antwort hängt verdächtig stark davon ab, wen man fragt.

Das Center for AI Standards and Innovation (CAISI), eine Einheit der US-Normungsbehörde NIST, hat im Mai DeepSeek V4 Pro geprüft. Ergebnis: das leistungsfähigste chinesische Modell, das die Behörde je getestet hat – aber rund acht Monate hinter der US-Spitze. Kyle Chan von der Brookings Institution schätzt den Abstand ähnlich auf sechs bis neun Monate.

Die Methodik der Behörde blieb allerdings nicht unwidersprochen. Zwei der neun Benchmarks sind nicht öffentlich, ausgerechnet dort fällt der Abstand am größten aus. DeepSeek selbst sieht sein Modell auf Augenhöhe mit Claude Opus 4.6 und GPT-5.4, also Modellen, die damals gerade zwei Monate alt waren. Die Wahrheit liegt irgendwo dazwischen, und sie ist ungleichmäßig verteilt: In Mathematik spielt DeepSeek fast in der Spitzenliga, bei Cybersecurity-Aufgaben und abstraktem Schlussfolgern klafft eine deutliche Lücke.

Ein Detail aus dem CAISI-Bericht verdient mehr Aufmerksamkeit als die Schlagzeile. Die Prüfer haben nicht nur Listenpreise verglichen, sondern die Kosten pro korrekt gelöster Aufgabe. Je nach Test war DeepSeek dabei zwischen 53 Prozent günstiger und 41 Prozent teurer als das US-Vergleichsmodell. Heißt: Ein Modell, das pro Token wenig kostet, aber dreimal ansetzen muss, ist am Ende kein Schnäppchen. Der Preis pro Token ist eine Marketingzahl. Der Preis pro erledigtem Job ist die Zahl, die zählt.

Viele Tokens, wenig Dollar

Bevor jetzt jemand den Abgesang auf Silicon Valley anstimmt: Token-Anteile sind keine Umsatzanteile. Gerade weil chinesische Modelle so billig sind, können sie gewaltige Mengen verarbeiten, ohne dass dabei viel Geld fließt. Auswertungen der OpenRouter-Daten zeigen, dass Anthropic Mitte 2026 nur rund 12 Prozent der Tokens abwickelte, in manchen Wochen aber mehr als die Hälfte aller Ausgaben auf der Plattform einsammelte. Im September hat OpenAI Anthropic bei den Ausgaben erstmals seit mehr als zweieinhalb Jahren überholt. Der Kampf ums große Geld findet also weiter zwischen den US-Laboren statt, nur eben auf einem Spielfeld, das immer kleiner wird.

Dazu kommt ein Messproblem. Wer seine KI über einen Router wie OpenRouter einkauft, ist per Definition preissensibel und wechselt sofort, sobald irgendwo ein günstigeres Modell auftaucht. Die Plattform zeigt deshalb ein scharfes Bild genau dieser Kundengruppe. Für den gesamten Markt ist sie ein Frühindikator, nicht unbedingt ein Spiegelbild. Großkonzerne mit Rahmenverträgen bei Microsoft, Google oder Amazon tauchen in diesen Zahlen nämlich kaum auf.

Das Loch in der Finanzierung der Rechenzentren

Warum die US-Konzerne trotzdem nervös werden sollten, steht im Juniper-Bericht. Senior-Analyst Jawad Jahan bringt es auf den Punkt: „Open-Weight-Modelle schließen die Lücke zu den Frontier-Modellen, und das zu einem Bruchteil der Kosten.“ Sie laufen zudem lokal auf ganz normaler Hardware. Hält dieser Trend an, so Jahan sinngemäß, bröckeln die Inferenz-Einnahmen, mit denen der Ausbau westlicher Rechenzentren bezahlt werden soll. Und damit auch die Finanzierungskonstruktionen, die auf genau diesen Einnahmen aufbauen.

Das ist der eigentliche Sprengsatz. OpenAI, Anthropic und ihre Partner haben Hunderte Milliarden Dollar für neue Rechenzentren zugesagt, ein guter Teil davon geliehen oder über komplexe Deals eingesammelt. Die Rechnung geht nur auf, wenn Kunden dauerhaft Premiumpreise für die besten Modelle zahlen. Jedes Unternehmen, das seine Massenaufgaben an ein Modell für 14 Cent pro Million Tokens auslagert, stellt diese Annahme ein kleines Stück weiter infrage.

Der Haken: Wer mitliest und wer mitregiert

Ganz so einfach ist die Sache dann doch nicht. Wer chinesische KI einsetzt, kauft ein Paket an Risiken mit, technische ebenso wie rechtliche und politische.

Da ist zuerst der Datenschutz. Die Berliner Datenschutzbeauftragte Meike Kamp hat die DeepSeek-App bereits im Sommer 2025 bei Apple und Google als rechtswidrigen Inhalt gemeldet. Ihr Argument: DeepSeek konnte nicht belegen, dass die Daten deutscher Nutzer in China ausreichend geschützt sind. „Chinesische Behörden haben weitreichende Zugriffsrechte auf personenbezogene Daten“, so Kamp. Berichten zufolge ist die App seit Juni 2025 nicht mehr in den deutschen Stores zu finden.

Dann die Sicherheit. Laut CAISI befolgten DeepSeek-Agenten bösartige Kaperbefehle zwölfmal häufiger als US-Modelle und ließen sich deutlich leichter per Jailbreak aushebeln. Für ein Modell, das bei Ihnen künftig E-Mails beantworten oder Bestellungen auslösen soll, ist das wahrlich nicht nur ein Detail.

Und schließlich die Politik, und zwar auf beiden Seiten des Pazifiks. In Washington haben Abgeordnete Untersuchungen gegen Airbnb und gegen Anysphere, den Hersteller des Coding-Tools Cursor, eingeleitet und zwar genau wegen ihrer Nutzung chinesischer Modelle. In Peking wiederum haben Behörden mit Alibaba über Sicherheitsbedenken gesprochen und erwogen, ausländischen Kunden den Zugang zu den leistungsfähigsten Systemen einzuschränken. Die Gespräche gelten als vorläufig. Aber wer sein Geschäftsmodell auf ein Modell baut, hängt eben auch an den Launen zweier Regierungen, die sich gerade nicht besonders mögen.

Made in China, gehostet in Frankfurt

Die Schlagzeile „Unternehmen wechseln zu Anbietern aus Fernost“ trifft den Kern übrigens nur halb. Die meisten Firmen schicken ihre Daten gar nicht nach Hangzhou oder Peking. Open-Weight-Modelle wie DeepSeek oder Qwen lassen sich herunterladen und auf eigenen Servern betreiben – oder bei einem Hoster in der EU. Das Datenschutzproblem der App verschwindet damit weitgehend. Was bleibt: mögliche Zensur-Prägungen aus dem Training, die beschriebenen Sicherheitsschwächen und die Lizenzfragen, die man vor dem Einsatz sauber klären sollte.

Für den deutschen Mittelstand und für Agenturen wie unsere ergibt sich daraus ein ziemlich nüchterner Fahrplan:

  • Mit eigenen Aufgaben testen, nicht mit Benchmarks. Nehmen Sie 100 echte Fälle aus Ihrem Alltag und lassen Sie mehrere Modelle dagegen antreten.
  • Kosten pro erledigter Aufgabe messen. Der Token-Preis allein führt in die Irre, das zeigt der CAISI-Bericht.
  • Aufgaben sortieren. Massenarbeit an das günstige Modell, kritische Entscheidungen, Kundenkommunikation und sensible Daten an das Premiummodell.
  • Austauschbar bleiben. Bauen Sie eine Zwischenschicht ein, damit ein Modellwechsel eine Konfigurationsänderung bleibt und kein Umbau-Projekt.
  • Hosting bewusst wählen. Offene Modelle auf EU-Infrastruktur statt direkt über die API des Herstellers in China.

Lindy-Chef Flo Crivello hat gegenüber Bloomberg übrigens eingeräumt, dass ein Abschneiden vom chinesischen Zugang sein Unternehmen hart treffen würde. Weltuntergang sei es aber keiner: Google und Meta bräuchten seiner Schätzung nach drei bis sechs Monate, um gleichwertige offene Modelle zu liefern. Ob sie das wollen, ist eine andere Frage.

TEMU-KI: Die Buchhaltung entscheidet

Jahrelang haben die US-Konzerne der Welt erklärt, Intelligenz sei das knappste und deshalb teuerste Gut der Zukunft. China setzt eine schlichtere These dagegen: Intelligenz ist eine Massenware, und Massenware gewinnt, wer sie billiger liefert. Welche These sich durchsetzt, entscheidet kein Benchmark und keine Regierungsbehörde. Das entscheiden Tausende Controller, die gerade zum ersten Mal ausrechnen, was ihre KI eigentlich kostet.

Quellen

06.10.2026

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