Leitfaden zur Kostenoptimierung
Beherrschen Sie die Techniken zur Kostenkontrolle bei Claude Code und erreichen Sie mit weniger Tokens mehr
Brauchen Sie einen API-Key? Registrieren →Endpunkte & Base-URLs →
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Zuletzt überprüft: 2026-11-12 · 📄 Gemäß den offiziellen Anthropic-Dokumentationen und qcode.cc (in diesem Durchgang wurden die Modellpreistabelle und der aktuelle Stand der Fable-Modelle geprüft; die Preise je Modell stehen auf qcode.cc/models)
Leitfaden zur Kostenoptimierung¶
Mit Claude Code macht das Programmieren Spaß. Wenn Sie die Nutzung jedoch nicht im Blick behalten, kann Ihre Rechnung Sie „überraschen“. Dieser Leitfaden hilft Ihnen zu verstehen, wie Kosten entstehen, und zeigt, wie Sie Ihre Ausgaben sinnvoll steuern, ohne Effizienz einzubüßen.
Kein Monatsabo nötig? Nutzungspakete starten bei $4 — ein einmaliges Kontingent für 7 Tage. Ist das Kontingent aufgebraucht, kommt HTTP 402; ein Nachkauf setzt die Nutzung mit demselben Key fort. Die Regeln stehen unter Nutzungspakete.
Die Token-Abrechnung verstehen¶
Bevor Sie Kosten optimieren, sollten Sie die Logik hinter der Abrechnung kennen: Tokens.
Was ist ein Token¶
Ein Token ist die kleinste Texteinheit, die ein KI-Modell verarbeitet. Sie können es sich als „Wort“ des Modells vorstellen:
- Englisch: 1 Token ≈ 4 Zeichen bzw. 0,75 Wörter
- Chinesisch: 1 chinesisches Schriftzeichen ≈ 1-2 Tokens (durchschnittlich ca. 1,5 Tokens)
- Code: Variablennamen, Schlüsselwörter und Symbole benötigen jeweils unterschiedlich viele Tokens
Schnelle Orientierung für die Schätzung:
| Inhalt | Ungefähre Zeichen/Zeilen | Ungefähre Token-Anzahl |
|---|---|---|
| Eine kurze chinesische Anforderungsbeschreibung | 100 Zeichen | ~150 Tokens |
| Eine TypeScript-Datei mit 200 Zeilen | ~5.000 Zeichen | ~1.500 Tokens |
| Eine typische Konversationseingabe mit Kontext | — | 5.000-20.000 Tokens |
| Claude Code System-Prompt | — | ~8.000 Tokens |
Input- vs. Output-Tokens¶
Jede Interaktion mit Claude setzt sich bei der Abrechnung aus zwei Teilen zusammen:
Total Cost = Input tokens × Input rate + Output tokens × Output rate
Wichtig: Output-Tokens sind in der Regel 5-mal so teuer wie Input-Tokens. Am Beispiel von Sonnet 5.5 (die Tabelle nutzt die veröffentlichten Listenpreise von Anthropic, um die Struktur der Token-Abrechnung zu zeigen, Stand 2026-11-12; QCode rechnet pro Token ab, die Preise je Modell stehen auf qcode.cc/models – maßgeblich ist diese Seite):
| Typ | Preis (USD/Million Tokens) | Kosten pro 1.000 Tokens |
|---|---|---|
| Input | $2.00 | $0.002 |
| Output | $10.00 | $0.010 |
| Cache Read | $0.10 | $0.0001 |
Das bedeutet: Wenn Claude lange Inhalte generiert, ist das teurer, als wenn Sie mehr Kontext bereitstellen.
Wie viele Tokens verbraucht eine typische Konversation¶
Am Beispiel von Sonnet 5.5 hier Kostenschätzungen für einige häufige Szenarien:
| Szenario | Input-Tokens | Output-Tokens | Geschätzte Kosten |
|---|---|---|---|
| Einfache Frage und Antwort (Erklärung eines Code-Snippets) | 3.000 | 500 | $0.011 |
| Eine Funktion ändern | 8.000 | 1.500 | $0.031 |
| Eine neue Komponente erstellen (inklusive Lesen von Dateien) | 15.000 | 3.000 | $0.060 |
| Entwicklung komplexer Funktionen (Konversation über mehrere Runden) | 50.000 | 15.000 | $0.250 |
| Umfangreiches Refactoring (10+ Dateien) | 200.000 | 50.000 | $0.900 |
Die obigen Zahlen dienen nur als Orientierung. Die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Code-Umfang, der Anzahl der Gesprächsrunden und der Kontextgröße ab.
Strategie zur Modellauswahl¶
Die Wahl des passenden Modells ist der direkteste Weg, Geld zu sparen. Die Preisunterschiede zwischen den Modellen sind erheblich.
Die Positionierung der wichtigsten Modelle¶
Die Preise in der Tabelle sind die veröffentlichten Listenpreise von Anthropic (USD pro Million Tokens, Stand 2026-11-12) und dienen nur dazu, die Stufen untereinander zu vergleichen. Die tatsächlichen Preise bei QCode finden Sie auf qcode.cc/models.
| Modell | Input-Preis | Output-Preis | Positionierung |
|---|---|---|---|
| Haiku 5.5 | $0.10 ($0.50 bei Prompts über 100K Tokens) | $0.50 ($2.50 über 100K) | Leichtgewichtig und schnell, für einfache Aufgaben in hoher Stückzahl |
| Sonnet 5.5 | $2.00 | $10.00 | Bestes Gleichgewicht, Hauptmodell |
| Opus 5.5 | $4.00 | $20.00 | Haupt-Flaggschiff für lang laufende Coding- und Wissensarbeit |
| Fable 5.2 | $8.00 | $40.00 | Anspruchsvollstes Reasoning und langlaufende Agent-Aufgaben; aktuelle Version (9. November 2026) |
| Fable 5.1 | $10.00 | $50.00 | Vorherige Version, weiterhin verfügbar |
QCode listet in /models claude-fable-5-2 auf; die vorherige Version claude-fable-5-1 ist weiterhin erhältlich, ein einziger QCode-Schlüssel ruft beide auf, und die tatsächlichen Preise stehen auf qcode.cc/models.
Kostenvergleich: Dieselbe mäßig komplexe Aufgabe (10K Input-, 3K Output-Tokens) abzuschließen kostet zu den obigen Preisen:
- Haiku 5.5: $0.0025
- Sonnet 5.5: $0.050
- Opus 5.5: $0.100
Sonnet 5.5 kostet etwa das 20-Fache von Haiku 5.5, Opus 5.5 etwa das 2-Fache von Sonnet 5.5.
Grundsätze der Modellauswahl¶
Sonnet als täglichen Standard verwenden (80 % der Aufgaben lassen sich damit erledigen)
Nur in diesen Fällen auf Opus wechseln:
- Komplexer Architekturentwurf und technische Entscheidungen
- Umfangreiches Code-Refactoring
- Modulübergreifende Änderungen an mehreren Systemen
- Schwierige Bugs, die tiefes Reasoning erfordern
Nur in diesen Fällen auf Haiku wechseln:
- Einfache Formatkonvertierungen
- Wiederkehrenden Code erzeugen (z. B. CRUD-Endpunkte)
- Schnelle Fragen und Antworten (Fragen, die ein Satz beantwortet)
- Code-Kommentare und Dokumentation erzeugen
Mit dem Befehl /model können Sie jederzeit wechseln:
/model sonnet # Switch to Sonnet
/model opus # Switch to Opus
/model haiku # Switch to Haiku
Kontextverwaltung – Tipps zur Kostensenkung¶
Die Kontextverwaltung ist der Kern der Kostenoptimierung. Bei jedem Gesprächsdurchlauf sendet Claude die gesamte vorherige Gesprächshistorie erneut – je länger das Gespräch, desto mehr Input-Tokens pro Durchlauf.
/compact zur Komprimierung der Historie¶
Wenn das Gespräch mehr als 10 Durchläufe umfasst oder Sie bemerken, dass die Antworten langsamer werden, verwenden Sie /compact:
/compact
/compact veranlasst Claude, die vorherige Gesprächshistorie in einer kompakten Zusammenfassung zusammenzufassen und diese an die Stelle der vollständigen Historie zu setzen. Das reduziert die Input-Tokens für den nächsten Durchlauf erheblich.
Wann verwenden:
- Das Gespräch umfasst mehr als 10 Durchläufe
- Eine Teilaufgabe ist abgeschlossen und die nächste soll beginnen
- Die Antworten von Claude werden schlechter (Hinweis auf Kontextüberlastung)
/clear für einen Neuanfang¶
Wenn Sie zu einem völlig anderen Thema wechseln, verwenden Sie /clear ohne zu zögern:
/clear
Wann verwenden:
- Wechsel von der Entwicklung von Funktion A zu Funktion B
- Debugging abgeschlossen, neuer Code soll geschrieben werden
- Das Gespräch ist vom Thema abgewichen, Sie möchten neu beginnen
Kosten ohne /clear: Wenn Ihre vorherige Gesprächshistorie 50K Tokens umfasst, zahlen Sie bei jedem Durchlauf im neuen Thema unnötig für diese 50K Tokens. Zum Input-Preis von Sonnet 5.5 ($2 pro Million Tokens) sind das $0,10 extra pro Durchlauf. 10 Durchläufe = $1 verschwendet.
Präzise @-Referenzierung¶
Der Kostenunterschied zwischen Claude selbst nach Dateien suchen lassen und Dateien direkt referenzieren ist erheblich:
# Teuer! Claude durchsucht womöglich Dutzende Dateien, um den passenden Code zu finden
"Hilf mir, die E-Mail-Validierung in der Registrierungslogik anzupassen"
# Günstig! Claude direkt sagen, wo es suchen soll
"Ändere den regulären Ausdruck in der Methode validateEmail in @src/services/auth-service.ts"
Wenn Sie wissen, welche Datei geändert werden muss, verwenden Sie stets @ für eine direkte Referenz. Claude auf eigene Faust suchen zu lassen ist nicht nur teurer, sondern auch weniger präzise.
.claudeignore zum Ausschluss großer Dateien¶
Stellen Sie sicher, dass die folgenden Dateitypen in .claudeignore aufgeführt sind:
# These files consume massive tokens if read by Claude
node_modules/ # Tens of thousands of files
dist/ # Build output
*.min.js # Minified JS
*.sql # Database dump
*.csv # Data files
package-lock.json # Lock file (enormous content)
pnpm-lock.yaml # Lock file
yarn.lock # Lock file
Realer Fall: Ein Nutzer stellte ungewöhnlich hohe Kosten fest und entdeckte, dass Claude beim Durchsuchen des Codes eine 50MB SQL-Dump-Datei gelesen hatte – in einem Durchlauf wurden dabei ca. 15M Tokens verbraucht (~$45 an Input-Kosten).
Nutzung von Caching¶
Prompt Caching ist eine sehr wichtige Kostensenkungsfunktion der Claude-API.
Was ist Prompt Caching¶
Bei aufeinanderfolgenden Mehrdurchlauf-Gesprächen wird jeder Durchlauf mit allen vorherigen Inhalten erneut gesendet. Ohne Caching wird jedes Mal zum vollen Input-Preis abgerechnet. Mit Caching:
- Erster Sendevorgang: Abrechnung zum normalen Input-Preis (Cache-Schreibvorgang etwas teurer)
- Folgende Sendevorgänge: Gleiche Inhalte treffen auf den Cache, Abrechnung zum Cache-Lese-Preis (bei den meisten Modellen 1/10 des normalen Input-Preises, bei Sonnet 5.5 und Opus 5.5 1/20)
Am Beispiel von Sonnet 5.5:
| Typ | Preis/Mio. Tokens | Im Vergleich zum normalen Input |
|---|---|---|
| Normaler Input | $2.00 | 100% |
| Cache-Schreibvorgang | $2.50 | 125% |
| Cache-Lesevorgang | $0.10 | 5% |
Das bedeutet, dass ein Cache-Treffer nur einen kleinen Bruchteil des normalen Input-Preises kostet (bei den meisten Modellen 1/10, bei Sonnet 5.5 und Opus 5.5 1/20).
Cache-Vorteile maximieren¶
Caching erfolgt automatisch, doch Sie können die Cache-Trefferrate durch Ihre Nutzungsgewohnheiten verbessern:
Gespräche zusammenhängend halten:
# Gute Gewohnheit: dasselbe Feature im selben Gespräch weiterentwickeln
> "UserService-Grundstruktur anlegen"
> "Methode getUserById hinzufügen" # Vorheriger Inhalt trifft den Cache
> "Methode updateUser hinzufügen" # Vorheriger Inhalt trifft den Cache
> "Unit-Tests hinzufügen" # Vorheriger Inhalt trifft den Cache
# Schlechte Gewohnheit: nach jedem Satz /clear
> "UserService-Grundstruktur anlegen"
> /clear
> "Methode getUserById zu UserService hinzufügen" # Cache kann nicht genutzt werden
> /clear
> "Methode updateUser zu UserService hinzufügen" # Cache kann nicht genutzt werden
CLAUDE.md nicht häufig ändern:
Der Inhalt von CLAUDE.md wird bei jedem Gesprächsdurchlauf gesendet. Wenn der Inhalt stabil bleibt, trifft er langfristig auf den Cache. Häufige Änderungen führen zur Cache-Invalidierung.
Sinnvoller Zeitpunkt für /compact:
/compact ersetzt die Historie und führt zur Cache-Invalidierung. Verwenden Sie es daher nicht zu häufig – nur wenn das Gespräch wirklich zu lang ist.
Wie viel bringt Caching¶
Angenommen, ein Gespräch umfasst 10 Durchläufe mit jeweils ca. 20K Input-Tokens (einschließlich Historie):
| Ohne Cache | Mit Cache (90% Trefferquote) | |
|---|---|---|
| Gesamte Input-Tokens | 200K | 200K |
| Zum normalen Preis abgerechnet | 200K | 20K |
| Zum Cache-Preis abgerechnet | 0 | 180K |
| Gesamte Input-Kosten (Sonnet 5.5) | $0.40 | $0.058 |
| Ersparnis | — | $0.342 (ca. 85%) |
Zu den oben genannten Anthropic-Listenpreisen spart Caching in diesem Beispiel etwa 85% der Input-Kosten.
Überwachung und Budgetierung¶
Gewöhnen Sie sich an, Ihre Kosten im Blick zu behalten, damit Sie nicht unbemerkt zu viel ausgeben.
Aktuelle Sitzung mit /cost anzeigen¶
Geben Sie in Claude Code jederzeit Folgendes ein:
/cost
Es zeigt die verbrauchten Tokens und die geschätzten Kosten der aktuellen Sitzung an. Prüfen Sie den Wert nach jeder abgeschlossenen Aufgabe.
Verlauf im QCode.cc Dashboard¶
Melden Sie sich in der QCode.cc Console an. Auf der Seite „Nutzungsstatistik“ sehen Sie:
- Details zu Modellaufrufen: Modell, Token-Anzahl und Kosten pro Aufruf
- Tages-/Monatsübersichten: Diagramme zum Kostenverlauf
- Verbrauchsfortschritt des Tarifs: Prozentsatz des bereits genutzten Tarif-Kontingents
Gewöhnen Sie sich an, täglich einen Blick ins Dashboard zu werfen, um ungewöhnlichen Verbrauch frühzeitig zu erkennen.
Empfehlungen zur Kostenkontrolle¶
| Nutzungsintensität | Empfohlene Modellstrategie | Monatsbudget (Richtwert) |
|---|---|---|
| Leichte Nutzung (1–2 Stunden täglich) | Hauptsächlich Sonnet | $30-80 |
| Mittlere Nutzung (3–5 Stunden täglich) | Sonnet + gelegentlich Opus | $80-200 |
| Intensive Nutzung (ganztägige Entwicklung) | Sonnet als Hauptmodell + Opus für Architekturentscheidungen | $200-500 |
Häufige Kostenfallen¶
Die folgenden Situationen verschwenden am leichtesten Tokens. Prüfen Sie, ob eine davon auf Sie zutrifft:
Falle 1: Große Dateien direkt einfügen¶
# Falsch: Dateiinhalt ins Gespräch einfügen
> "Hier ist mein Code, bitte prüfe ihn:
[500 Zeilen Code eingefügt]"
# Richtig: mit @ referenzieren
> "Prüfe die Methode createOrder in @src/services/order-service.ts"
Der Unterschied: 500 eingefügte Zeilen entsprechen etwa 1.500 Input-Tokens, und diese werden in jeder Gesprächsrunde erneut gesendet. Wenn Sie dieselbe Datei per @ referenzieren, liest Claude sie nur bei Bedarf, und der gelesene Inhalt wird zwischengespeichert.
Falle 2: Denselben fehlgeschlagenen Befehl wiederholt ausführen¶
# Falsch: Claude denselben fehlgeschlagenen Befehl immer wieder ausführen lassen
> "Führe npm run build aus"
# Fehlgeschlagen
> "Versuch es nochmal"
# Wieder fehlgeschlagen
> "Noch einmal"
# Richtig: Ursache analysieren und anders vorgehen
> "Führe npm run build aus"
# Fehlgeschlagen
> "Sieh dir die Fehlerprotokolle an, analysiere die Ursache, behebe das Problem und baue dann erneut"
Bei jedem Wiederholungsversuch wird der gesamte Gesprächsverlauf (einschließlich aller bisherigen fehlgeschlagenen Ausgaben) erneut gesendet, sodass der Token-Verbrauch schnell anwächst.
Falle 3: Vergessenes /clear führt zu aufgeblähtem Kontext¶
Dies ist die am besten versteckte Kostenfalle:
# Vormittags: einen Bug behoben (das Gespräch hat 30K Tokens Verlauf angesammelt)
# Nachmittags: mit einem neuen Feature begonnen, aber kein /clear
# Jede Runde im neuen Gespräch schleppt die 30K Tokens vom Vormittag unnötig mit
# Abhilfe: beim Aufgabenwechsel gewohnheitsmäßig /clear ausführen
/clear
> "Jetzt beginne ich mit der Entwicklung des neuen Features..."
Falle 4: Opus für einfache Aufgaben verwenden¶
# Verschwenderisch: Opus für ein einfaches Interface verwenden
/model opus
> "Hilf mir, ein User-Interface mit den Feldern id, name und email zu definieren"
# Sparsam: Für einfache Aufgaben genügt Haiku
/model haiku
> "Hilf mir, ein User-Interface mit den Feldern id, name und email zu definieren"
Die Ausgabe beider Modelle ist bei dieser Aufgabe nahezu identisch, Opus kostet jedoch eine Größenordnung mehr als Haiku (bei den obigen Preisen etwa das 40-Fache).
Falle 5: Claude das gesamte Projekt durchsuchen lassen¶
# Teuer: Claude liest womöglich Dutzende Dateien
> "Finde den Code im Projekt, der Zahlungen verarbeitet"
# Günstig: ungefähr sagen, wo gesucht werden soll
> "Finde den Zahlungs-Service in @src/services/"
# Am günstigsten: die Datei direkt nennen
> "Sieh dir @src/services/payment-service.ts an"
Checkliste zur Kostenoptimierung¶
Gehen Sie diese Checkliste bei jeder Nutzung von Claude Code durch:
- [ ] Das passende Modell gewählt (für die meisten Aufgaben Sonnet verwenden)
- [ ]
@-Referenzen statt eingefügter Dateiinhalte verwendet - [ ] Beim Themenwechsel
/clearausgeführt - [ ]
/compacterwogen, wenn die Unterhaltung mehr als 10 Runden umfasst - [ ]
.claudeignoreso konfiguriert, dass große Dateien ausgeschlossen werden - [ ] Anforderungsbeschreibung ausreichend klar formuliert (Nacharbeit durch Missverständnisse vermeiden)
- [ ]
/costgeprüft, um den aktuellen Verbrauch zu kennen
Wenn Sie sich diese Gewohnheiten angeeignet haben, werden Sie feststellen, dass die Kosten spürbar sinken, ohne dass die Entwicklungseffizienz darunter leidet.
Prompt Caching und Kosten¶
Wir haben bereits erwähnt, dass ein Cache-Treffer nur einen kleinen Bruchteil des Input-Preises kostet. Dieser Abschnitt erklärt, warum das so ist und wie Sie Ihren Kontext gezielt so gestalten, dass Sie den Cache-Vorteil maximal nutzen.
Nur stabile Präfixe werden gecacht¶
Das Prompt Caching der Claude API cacht das stabile Präfix Ihres Prompts, also den unveränderten Anfang: den System-Prompt, CLAUDE.md, umfangreiches Hintergrundmaterial usw. Einmal gecacht, kostet das Lesen dieses Teils höchstens etwa 10 % des normalen Inputs (bei Sonnet 5.5 und Opus 5.5 etwa 5 %). Entscheidend ist, dass der Cache nach Präfix arbeitet: Sobald sich etwas am Anfang des Präfixes ändert, wird der gesamte Cache ab der Änderungsstelle ungültig.
Das zentrale Spar-Prinzip lautet daher: Stellen Sie unveränderliche Inhalte an den Anfang und bearbeiten Sie sie möglichst nicht.
| Inhaltstyp | Platzierung | Cache-Eignung |
|---|---|---|
| System-Prompt, CLAUDE.md | Ganz vorn (stabil) | Hoch, dauerhafte Treffer |
| Projektkonventionen, API-Dokumentation, umfangreicher Hintergrund | Früh (stabil) | Hoch |
| Konkrete Anweisungen für die aktuelle Aufgabe | Später | Niedrig (ändern sich naturgemäß) |
| Laufender Gesprächsverlauf | Am Ende | Wächst mit dem Gespräch |
Kontext cachefreundlich gestalten¶
- Knappe, stabile CLAUDE.md: Inhalte mit hohem Informationswert, selten bearbeitet. Eine häufig geänderte CLAUDE.md macht den gesamten nachfolgenden Cache ungültig und erzwingt jedes Mal eine Neuberechnung zum vollen Preis.
- Sitzungen wiederverwenden: Führen Sie dieselbe Aufgabe innerhalb einer Sitzung weiter, damit das Präfix identisch bleibt und jede weitere Runde vom Preis für Cache-Lesezugriffe profitiert.
- Per Pfad referenzieren statt einfügen: Verwenden Sie
@path, um Dateien zu referenzieren, statt Inhalte in die Unterhaltung einzufügen. Das reduziert Tokens und verhindert zugleich, dass veränderliche Inhalte ins Präfix gelangen und den Cache zerstören. - /compact sparsam einsetzen:
/compactschreibt die Zusammenfassung des Verlaufs neu, ändert damit faktisch das Präfix und macht den vorhandenen Cache ungültig. Nutzen Sie es nur, wenn die Unterhaltung wirklich zu lang ist.
In einem Satz: Stabiles zuerst, Veränderliches zuletzt, und das Präfix nicht leichtfertig ändern – so sichern Sie sich den Cache-Rabatt mit minimalem Aufwand. Tipps zu Kontexthierarchie und Kürzung finden Sie ergänzend im Modellauswahl-Leitfaden.
Modell-Routing nach Rolle¶
„Täglich Sonnet verwenden“ ist ein guter Ausgangspunkt, noch wirtschaftlicher ist es jedoch, das Modell nach Aufgabenrolle zu wählen: Jede Art von Arbeit läuft auf dem kosteneffizientesten Modell, statt durchgehend ein einziges Modell zu nutzen.
Routing nach Rolle¶
| Aufgabenrolle | Empfohlenes Modell | Typische Szenarien |
|---|---|---|
| Nachschlagen / Formatieren / einfaches Umschreiben | Haiku 5.5 | Dokumentationsrecherche, Formatkonvertierung, Kommentare bearbeiten, Antworten in einem Satz |
| Alltägliche Implementierung / Bugfix | Sonnet 5.5 | Features schreiben, Logik ändern, routinemäßiges Debugging (~80 % der Arbeit). 4.6 weiterhin erhältlich |
| Architektur / großes Refactoring / Orchestrierung | Opus 5.5 | Modulübergreifendes Design, umfangreiches Refactoring, mehrstufige Orchestrierung, anspruchsvolles Reasoning. Fable 5.2 (claude-fable-5-2) für die anspruchsvollsten Aufgaben |
| Coding im Codex-Stil | gpt-5.6-terra | Codegenerierung in Workflows im Codex-Stil |
Die Kernidee: Setzen Sie Opus nicht für triviale Aufgaben ein. Bei einer einfachen Interface-Definition liefern Haiku und Opus nahezu identische Ergebnisse, Opus kostet aber ein Vielfaches. Heben Sie sich das schwere Modell für die Schritte auf, die wirklich tiefes Reasoning erfordern.
Wechsel mitten in der Sitzung¶
Mit /model können Sie jederzeit wechseln, ohne die Sitzung neu zu starten:
/model haiku # Für einfache Schritte auf ein leichtes Modell wechseln
/model sonnet # Zum Hauptmodell zurückwechseln und weiter implementieren
/model opus # Bei einer Architekturentscheidung vorübergehend hochstufen
Ein effizienter Spar-Rhythmus: Treiben Sie den Großteil der Entwicklung mit Sonnet voran, wechseln Sie für einen Architektur-Knackpunkt vorübergehend mit /model opus und kehren Sie nach der Entscheidung zu Sonnet zurück; übergeben Sie umfangreiche einfache Aufräumarbeiten an Haiku. Einen detaillierteren Vergleich der Fähigkeiten pro Modell und Auswahlempfehlungen finden Sie im Modellauswahl-Leitfaden.
Mit QCode starten
Ein API-Key für Claude Code, Codex und mehr – Abrechnung pro Token, Preise je Modell auf qcode.cc/models