AI-Punkte-Rechner
noris AI (nAI) wird nutzungsbasiert über AI-Punkte abgerechnet, token-basiert nach dem Prinzip Pay-as-you-grow. Die Token-Typen und die Abrechnungslogik sind im Konzeptbereich erklärt.
Die Tabelle zeigt die AI-Punkte je 1 Million verarbeiteter Tokens. Tragen Sie Ihre erwarteten Token-Mengen (in Millionen) je Modell ein, um den voraussichtlichen monatlichen Verbrauch zu berechnen. Maßgeblich ist der jeweils aktuell bei noris gültige AI-Punkte-Katalog.
Ihre Eingaben werden nirgends gespeichert, sie stehen nur in der Adresszeile Ihres Browsers. Über “Eingabe per Link teilen” unter der Tabelle geben Sie eine ausgefüllte Kalkulation weiter.
| Modell | Typ | Tier | Anzahl Tokens [1 Mio.] | AI-Punkte je 1 Mio. Token | AI-Punkte/ Monat | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Input | Input (Cached) | Output | Input | Cached | Output | ||||
| GPT-OSS 120B | LLM (MoE) | LTS | 6 | 1 | 25 | 0 | |||
| Gemma 4 31B (IT) | Multimodal LLM | Productive | 6 | 1 | 17 | 0 | |||
| Qwen 3.6 27B | Multimodal LLM | Experimental | 15 | 3 | 100 | 0 | |||
| GLM 5.2 | LLM (MoE) | Experimental | 20 | 4 | 200 | 0 | |||
| Harrier OSS v1 0.6B | Embedding | Experimental | 1 | 0 | |||||
| BGE Reranker v2 M3 | Reranker | Experimental | 1 | 0 | |||||
| AI-Punkte/Monat gesamt | 0 | ||||||||
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Stand 16.07.2026 (Alle Angaben ohne Gewähr)
Hinweise
Abschnitt betitelt „Hinweise“- Reasoning-Tokens werden zum selben Satz wie Output-Tokens abgerechnet, siehe Was ist Reasoning?
- Cached Input entsteht durch Prefix-Caching und wird reduziert abgerechnet.
- Embedding- und Reranker-Modelle (Harrier, BGE) werden ausschließlich über Input-Tokens abgerechnet.
- Details zu allen Modellen finden Sie in der Modell-Übersicht.