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LLM Prompt Caching Cost Calculator

Estimate how much prompt caching saves. Enter system prompt tokens, new tokens and output per turn, turns per session, sessions per month, and cache hit rate. No cache = every turn pays the full prompt; with cache, turn 1 writes the prefix and later turns pay hit% × cached rate + miss% × write rate. Presets: OpenAI GPT-6 cached input with 30m/12h write, DeepSeek hit/miss peak/off-peak. Estimates only; official pricing prevails.

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Modell

System prompt tokens (cacheable prefix)

New message tokens per turn

Output tokens per turn

Turns per session

Sessions per month

Cache hit rate (%)

Eigene $/1M (optional)

Input-Preis ($ / 1M)

Output-Preis ($ / 1M)

Cached input $ / 1M (hit)

Cache write / miss $ / 1M

No-cache monthly USD
—

With caching monthly USD
—

Savings (USD)
—

Savings %
—

Cache write / miss spend
—

Cache hit spend
—

Nur Schätzungen; offizielle Preise gelten (2026-10-30). No cache = turns × (prefix + new) × input + output. With cache: turn 1 writes the prefix; later turns pay hit% × cached rate + miss% × write rate. OpenAI misses are modeled at the selected 30m/12h write rate; DeepSeek misses at the cache-miss input rate.Official pricing: OpenAI · DeepSeek

OpenAI-Token-Kostenrechner · DeepSeek Token Cost Calculator · LLM-API-Kostenrechner · AI Agent Cost Calculator · OpenAI Flex vs Fast vs Standard Cost Calculator

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Wie es funktioniert

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