Ein Kontextfenster von rund einer Million Tokens fasst eine mittelgroße Codebasis, eine Sammlung von Verträgen oder monatelange Chatprotokolle in einer einzigen Anfrage. Mehrere Modelle auf der GetVibe API bieten ein Fenster dieser Größe, von Flaggschiff-Modellen bis hin zu kostengünstigen Flash-Modellen. Sie alle laufen über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt und einen einzigen Schlüssel.
Die Liste
Kontext- und Ausgabelimits stammen aus unserem Katalog (caps.contextWindow in https://getvibeapi.com/api/catalog). Die Preise sind aktuell.
| Modell | Kontext | Maximale Ausgabe | Bilder | JSON-Modus | Preis |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 1,000,000 | 128,000 | ja | ja | $0.1974 Eingabe · $0.9867 Ausgabe pro 1 Mio. Tokens |
| Claude Sonnet 5 | 1,000,000 | 64,000 | ja | ja | $0.3334 Eingabe · $1.6667 Ausgabe pro 1 Mio. Tokens |
| GPT-5.6 Sol | 1,050,000 | 128,000 | ja | ja | $0.0667 Eingabe · $0.40 Ausgabe pro 1 Mio. Tokens |
| Gemini 3.1 Pro | 1,000,000 | 65,000 | ja | ja | $0.2515 Eingabe · $1.5086 Ausgabe pro 1 Mio. Tokens |
| Gemini 3.8 Flash | 1,000,000 | 65,000 | ja | nein | $0.0097 Eingabe · $0.0483 Ausgabe pro 1 Mio. Tokens |
| DeepSeek V4.1 Flash | 1,000,000 | 393,216 | ja | ja | $0.0112 Eingabe · $0.0445 Ausgabe pro 1 Mio. Tokens |
| GLM-5.3 | 1,048,000 | 128,000 | nein | nein | $0.10 Eingabe · $0.3143 Ausgabe pro 1 Mio. Tokens |
| GLM-5.3 Flash | 1,048,000 | 128,000 | ja | nein | $0.0112 Eingabe · $0.0371 Ausgabe pro 1 Mio. Tokens |
Im Katalog finden Sie außerdem weitere Modelle der 1M-Klasse, darunter ältere Claude-Opus-Versionen und Gemini 3.7 Flash. Die Modellseite zeigt die vollständige Liste und ermöglicht deren Sortierung.
Angegeben versus gemessen
Die meisten oben genannten Zahlen entsprechen dem vom Modellhersteller angegebenen Fenster. Für Claude Opus 5.5 haben wir vor der Veröffentlichung außerdem eigene Messungen durchgeführt: Eine Anfrage mit 732,379 Tokens wurde mit Details sowohl vom Anfang als auch vom Ende des Prompts beantwortet, während eine Anfrage mit mehr als 1,000,000 Tokens am Limit des Modells abgelehnt wurde. Bei den anderen Modellen sollten Sie mit Ihren eigenen Daten testen, wenn Sie das Limit nahezu ausschöpfen möchten.
So nutzen Sie ein langes Fenster effektiv
- Stellen Sie die Frage nach dem Material. Senden Sie zuerst die Dokumente und zuletzt die Anweisung, damit das Modell die Aufgabe liest, während sich bereits alles im Kontext befindet.
- Markieren Sie die Grenzen. Schließen Sie jede Datei oder jedes Dokument mit eindeutigen Begrenzern und seinem Namen ein. Das hilft dem Modell, die Herkunft einer Antwort zu benennen.
- Prüfen Sie beide Enden. Wenn Sie ein Modell für lange Eingaben bewerten, fragen Sie nach einem Detail am Anfang und einem am Ende desselben Prompts.
- Lassen Sie Platz für die Antwort. Eingabe und Ausgabe teilen sich das Fenster. Ein Prompt, der es vollständig ausfüllt, lässt daher keinen Platz für die Antwort.
Kosten: Jeder Eingabe-Token wird abgerechnet
Eine vollständige Anfrage mit 1M Tokens wird für jeden Eingabe-Token abgerechnet. Ein langer Kontext ist daher die teuerste Art, ein Modell aufzurufen. Zwei Maßnahmen helfen, die Kosten zu begrenzen:
- Prompt-Caching. Wenn Sie mehrere Fragen zum gleichen Material stellen, behalten Sie es als unveränderten Präfix bei. Zwischengespeicherte Eingaben werden zu einem Bruchteil des Eingabepreises abgerechnet. Siehe den Leitfaden zum Prompt-Caching.
- Wählen Sie die Modellklasse passend zur Aufgabe. Für die Suche und Extraktion aus einer großen Eingabe reicht möglicherweise ein Flash-Modell mit einem 1M-Fenster aus. Verwenden Sie die Flaggschiff-Modelle für Schlussfolgerungen über das gesamte Material.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key="sk-pv-...")
corpus = open("all_docs.txt").read()
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash",
messages=[
{"role": "system", "content": "Beantworten Sie die Frage nur anhand der bereitgestellten Dokumente."},
{"role": "user", "content": corpus + "\n\nFrage: In welchen Verträgen wird eine Kündigungsgebühr erwähnt?"},
],
)
print(resp.choices[0].message.content)Nächste Schritte
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