KI & LLM

LLM-Tokens, API-Preise und Kontextfenster — FastMinify-Leitfäden für OpenAI, Claude und Gemini, 100 % browserlokal.

LLM-API-Kosten: Batch-API, Prompt-Caching und Monatsprognose

Senken Sie Ihre OpenAI-/Anthropic-/Gemini-Rechnung: Input/Output schätzen, Batch und Caching in der Kalkulation aktivieren — geprüfte Tarife, 100 % lokal.

LLM-Kontextfenster: Prompts für GPT, Claude und Gemini dimensionieren

RAG, Multi-Turn-Agenten, System-Prompts: Kontextfenster-Auslastung und verbleibende Reserve vor dem API-Aufruf berechnen.

Wann TOON JSON für LLM-Prompts schlägt (und wann nicht)

Ehrlicher Leitfaden: einheitliche Tabellendaten, Workflow konvertieren → zählen → preisen → Kontext; kein JSON/YAML-Ersatz-Manifest.

LLM-Tokens zählen und API-Kosten lokal schätzen (OpenAI, Claude, Gemini)

Vor dem LLM-API-Aufruf: Tokens zählen, USD-Kosten schätzen und Kontextfenster prüfen — 100 % im Browser, ohne Ihren Prompt zu senden.