geändert am 31. Mai 2025
OpenRouter.ai KI-Modelle: Die Revolution der KI-Zugänglichkeit – Kostenlos und leistungsstark
Stell dir vor, du könntest mit nur einem Klick Zugang zu über 300 KI-Modellen erhalten – ohne dich bei jedem Anbieter einzeln registrieren zu müssen. OpenRouter.ai macht genau das möglich. Diese Plattform vereint die besten KI-Modelle unter einer einheitlichen Schnittstelle und bietet sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Optionen. Wenn OpenAI oder Perplexity in der Gratisversion streiken, weiche einfach auf die OpenRouter.ai KI-Modelle aus.
🌐 Was ist OpenRouter.ai?
OpenRouter.ai ist eine Plattform, die den Zugriff auf eine Vielzahl von KI-Modellen über eine einzige API ermöglicht. Statt sich bei verschiedenen Anbietern einzeln anzumelden, bieten die OpenRouter.ai KI-Modelle eine zentrale Schnittstelle, über die du auf Modelle von OpenAI, Google, Meta, Mistral, Anthropic und vielen weiteren zugreifen kannst. Dies erleichtert nicht nur die Integration, sondern ermöglicht auch einen einfachen Vergleich und Wechsel zwischen den verschiedenen OpenRouter.ai KI-Modellen.
💬 Direktzugriff auf KI-Modelle – So funktioniert’s
Neben der API bietet OpenRouter.ai eine benutzerfreundliche Weboberfläche, über die du direkt mit den verschiedenen OpenRouter.ai KI-Modellen interagieren kannst. Dies ermöglicht es dir, die Fähigkeiten und Besonderheiten jedes Modells ohne zusätzliche Software oder Programmierkenntnisse zu testen.
🛠️ Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Registrierung: Besuche openrouter.ai und erstelle ein kostenloses Konto.
- Modellauswahl: Navigiere zur Modellübersicht und wähle das gewünschte aus den OpenRouter.ai KI-Modellen aus.
- Chat starten: Klicke auf das Modell, um den integrierten Chat zu öffnen. Hier kannst du direkt mit dem Modell kommunizieren.
- Prompt eingeben: Gib deine Anfrage oder deinen Text ein und sende ihn ab. Die OpenRouter.ai KI-Modelle generieren daraufhin eine Antwort.
Der direkte Web-Zugriff ist besonders nützlich, um die Leistungsfähigkeit der verschiedenen OpenRouter.ai KI-Modelle zu vergleichen und das passende Modell für deine spezifischen Anforderungen zu finden. Hier ein Vergleich von einem Modell von DeepSeek und Mistral:
Hier ein Vergeich mit dem Prompt „Ab wann ist in Deutschland Alexa+ verfügbar? Antworte auf Deutsch“. Während DeepSeek die Frage ausführlich beantwortet, ist die von Devstral Small unbrauchbar. Das Modell mixt Sprachen und der Wissensstand ist auf Oktober 2023 limitiert.
🧠 Was sind Token?
Bevor wir tiefer in die Welt der einzelnen OpenRouter.ai KI-Modelle eintauchen, ist es wichtig, den Begriff „Token“ zu verstehen:
- Token: Ein Token ist eine Einheit von Text, die von KI-Modellen verarbeitet wird. Dies kann ein Wort, ein Teil eines Wortes oder sogar ein einzelnes Zeichen sein. Zum Beispiel kann das Wort „OpenRouter“ in zwei Tokens aufgeteilt werden: „Open“ und „Router“.
- Kontextlänge: Dies gibt an, wie viele Tokens ein Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann. Eine größere Kontextlänge ermöglicht es dem Modell, längere Texte oder komplexere Anfragen zu bearbeiten.
- OpenRouter verwendet eine standardisierte Inferenzinfrastruktur. Viele Modelle auf OpenRouter laufen über 128k oder 163.840 Tokens für alle Modelle, sofern das Modell es technisch erlaubt.
🧮 Was bedeutet die Parameteranzahl?
Die Parameteranzahl der OpenRouter.ai KI-Modelle gibt an, wie viele einstellbare Werte (Gewichte und Biases) das Modell enthält. Diese Parameter werden während des Trainingsprozesses angepasst, um das Modell auf spezifische Aufgaben zu optimieren.
- Mehr Parameter: Ermöglichen es dem Modell, komplexere Muster in den Daten zu erkennen und präzisere Vorhersagen zu treffen. Allerdings erfordert dies auch mehr Rechenleistung und kann zu längeren Verarbeitungszeiten führen.
- Weniger Parameter: Führen zu einfacheren Modellen, die schneller arbeiten, aber möglicherweise weniger genau sind.
Beispielsweise verfügt GPT-3 von OpenAI über 175 Milliarden Parameter, was es zu einer der größten und leistungsfähigsten Optionen der OpenRouter.ai KI-Modelle macht. Allerdings liegt die Parameteranzahl der GPT-4-Modelle wohl deutlich höher, wobei OpenAI die Daten dazu unter Verschluss hält.
🆓 Kostenlose OpenRouter.ai KI-Modelle
OpenRouter bietet eine beeindruckende Auswahl an kostenlosen OpenRouter.ai KI-Modellen, die über eine einheitliche API zugänglich sind. Diese Modelle eignen sich hervorragend für Entwickler, KI-Enthusiasten und Rollenspieler, die leistungsfähige Sprachmodelle ohne zusätzliche Kosten nutzen möchten. Die Modelle unterliegen jedoch einem stetigen Wandel.
| Modellname | Entwickler | Parameter-anzahl in Milliarden (engl. Billions) | Maximale Kontextlänge | Besonderheiten |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | DeepSeek | 671B (37B aktiv) | 163.840 Tokens | Open-Source, MIT-lizenziert, leistungsstark bei offenen Reasoning-Aufgaben |
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B | DeepSeek | 70B | 163.840 Tokens | Distillierte Version von Llama 70B, optimiert für Effizienz |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | DeepSeek | 14B | 163.840 Tokens | Kompakte Version von Qwen 14B, ideal für ressourcenbegrenzte Anwendungen |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 32B | DeepSeek | 32B | 163.840 Tokens | Mittelgroße Version von Qwen 32B, ausgewogen in Leistung und Ressourcenverbrauch |
| DeepSeek R1 Zero | DeepSeek | 0B | 163.840 Tokens | Minimalistisches Modell, geeignet für sehr leichte Aufgaben |
| DeepSeek V3 Base | DeepSeek | 3B | 163.840 Tokens | Basisversion von DeepSeek V3, für allgemeine Aufgaben geeignet |
| DeepSeek V3 0324 | DeepSeek | 3B | 163.840 Tokens | Aktualisierte Version von DeepSeek V3, mit Verbesserungen in der Leistung |
| Featherless Qwerky 72B | Featherless | 72B | 163.840 Tokens | Hochleistungsmodell, geeignet für komplexe Aufgaben |
| Gemma 2 9B Instruct | Gemma | 9B | 163.840 Tokens | Instruct-tuned Modell, optimiert für Anweisungsbefolgung |
| Gemma 3 12B Instruct | Gemma | 12B | 163.840 Tokens | Erweiterte Version von Gemma 2, mit mehr Parametern für verbesserte Leistung |
| Gemma 3 1B Instruct | Gemma | 1B | 163.840 Tokens | Kompakte Version von Gemma 3, für ressourcenbegrenzte Anwendungen |
| Gemma 3 27B Instruct | Gemma | 27B | 163.840 Tokens | Leistungsstarkes Modell von Gemma 3, geeignet für anspruchsvolle Aufgaben |
| Gemma 3 4B Instruct | Gemma | 4B | 163.840 Tokens | Ausgewogene Version von Gemma 3, zwischen Leistung und Ressourcenverbrauch |
| Kimi VL A3B Thinking | Kimi | 3B | 163.840 Tokens | Multimodales Modell, geeignet für visuelle Aufgaben |
| Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 8B | 163.840 Tokens | Instruct-tuned Version von Llama 3.1, optimiert für Anweisungsbefolgung |
| Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 | Meta | 253B | 163.840 Tokens | Ultra-große Version von Llama 3.1, für sehr komplexe Aufgaben |
| Llama 3.2 11B Vision Instruct | Meta | 11B | 163.840 Tokens | Vision-instructiertes Modell, spezialisiert auf visuelle Aufgaben |
| Llama 3.2 1B Instruct | Meta | 1B | 163.840 Tokens | Kompakte Version von Llama 3.2, für ressourcenbegrenzte Anwendungen |
| Llama 3.2 3B Instruct | Meta | 3B | 163.840 Tokens | Ausgewogene Version von Llama 3.2, zwischen Leistung und Ressourcenverbrauch |
| Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 70B | 163.840 Tokens | Leistungsstarkes Modell von Llama 3.3, geeignet für anspruchsvolle Aufgaben |
| Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 | Meta | 49B | 163.840 Tokens | Super-große Version von Llama 3.3, für sehr komplexe Aufgaben |
| Llama 4 Maverick | Meta | 400B | 256.000 Tokens | Mixture-of-Experts Architektur, aktiviert nur 4,25% der Parameter, effizient bei großen Aufgaben |
| Llama 4 Scout | Meta | 400B | 256.000 Tokens | Scout-Version von Llama 4, optimiert für spezifische Aufgaben |
| Mistral 7B Instruct | Mistral | 7B | 163.840 Tokens | Instruct-tuned Modell von Mistral, optimiert für Anweisungsbefolgung |
| Mistral Nemo | Mistral | 7B | 163.840 Tokens | Kompakte Version von Mistral, für ressourcenbegrenzte Anwendungen |
| Mistral Small 24B Instruct 2501 | Mistral | 24B | 163.840 Tokens | Mittelgroße Version von Mistral, geeignet für allgemeine Aufgaben |
| Mistral Small 3.1 24B Instruct | Mistral | 24B | 163.840 Tokens | Aktualisierte Version von Mistral Small 3.1, mit Verbesserungen in der Leistung |
| Moonlight-16B-A3B-Instruct | Moonlight | 16B | 163.840 Tokens | Instruct-tuned Modell von Moonlight, optimiert für Anweisungsbefolgung |
| OlympicCoder 32B | Olympic | 32B | 163.840 Tokens | Leistungsstarkes Modell von Olympic, geeignet für komplexe Aufgaben |
| QwQ 32B ArliAI RpR v1 | QwQ | 32B | 163.840 Tokens | Spezielles Modell von QwQ, für spezifische Aufgaben |
| Qwen 2.5 72B Instruct | Qwen | 72B | 163.840 Tokens | Instruct-tuned Modell von Qwen, optimiert für Anweisungsbefolgung |
| Qwen 2.5 7B Instruct | Qwen | 7B | 163.840 Tokens | Kompakte Version von Qwen 2.5, für ressourcenbegrenzte Anwendungen |
| Qwen 2.5 VL 32B Instruct | Qwen | 32B | 163.840 Tokens | Vision-instructiertes Modell von Qwen, spezialisiert auf visuelle Aufgaben |
| Qwen 2.5 VL 3B Instruct | Qwen | 3B | 163.840 Tokens | Kompakte Version von Qwen 2.5 VL, für ressourcenbegrenzte Anwendungen |
| Qwen 2.5 VL 7B Instruct | Qwen | 7B | 163.840 Tokens | Ausgewogene Version von Qwen 2.5 VL, zwischen Leistung und Ressourcenverbrauch |
| Qwen QwQ 32B | Qwen | 32B | 163.840 Tokens | Leistungsstarkes Modell von Qwen, geeignet für komplexe Aufgaben |
| Qwen2.5 Coder 32B Instruct | Qwen | 32B | 163.840 Tokens | Coder-Version von Qwen2.5, optimiert für Programmieraufgaben |
| Qwen2.5 VL 72B Instruct | Qwen | 72B | 163.840 Tokens | Vision-instructiertes Modell von Qwen2.5, spezialisiert auf visuelle Aufgaben |
| Reka Flash 3 | Reka | 3B | 163.840 Tokens | Kompakte Version von Reka, für ressourcenbegrenzte Anwendungen |
| Shisa V2 Llama 3.3 70B | Shisa | 70B | 163.840 Tokens | Leistungsstarkes Modell von Shisa, geeignet für komplexe Aufgaben |
| deepseek/deepseek-prover-v2:free | DeepSeek | 70B | 163.840 Tokens | Prover-Version von DeepSeek, spezialisiert auf logische Schlussfolgerungen |
| google/gemma-3n-e4b-it:free | 3B | 163.840 Tokens | Instruct-tuned Modell von Google, optimiert für Anweisungsbefolgung | |
| meta-llama/llama-3.1-405b:free | Meta | 405B | 163.840 Tokens | Sehr großes Modell von Meta, für sehr komplexe Aufgaben |
| meta-llama/llama-3.3-8b-instruct:free | Meta | 8B | 163.840 Tokens | Instruct-tuned Modell von Meta, optimiert für Anweisungsbefolgung |
| microsoft/mai-ds-r1:free | Microsoft | 7B | 163.840 Tokens | R1-Version von Mai-DS, spezialisiert auf bestimmte Aufgaben |
| microsoft/phi-4-reasoning-plus:free | Microsoft | 4B | 163.840 Tokens | Phi-4-Version von Microsoft, optimiert für Reasoning-Aufgaben |
| microsoft/phi-4-reasoning:free | Microsoft | 4B | 163.840 Tokens | Phi-4-Version von Microsoft, optimiert für Reasoning-Aufgaben |
| mistralai/devstral-small:free | Mistral | 3B | 163.840 Tokens | Kompakte Version von Devstral, für ressourcenbegrenzte Anwendungen |
| nousresearch/deephermes-3-mistral-24b-preview:free | NousResearch | 24B | 163.840 Tokens | Preview-Version von DeepHermes |
💡 Nutzungshinweise
- Nutzungslimits: Kostenlose OpenRouter.ai KI-Modelle unterliegen bestimmten Nutzungslimits, wie z. B. 20 Anfragen pro Minute und 200 Anfragen pro Tag.
- Leistung: Während viele kostenlose OpenRouter.ai KI-Modelle leistungsfähig sind, können einige in bestimmten Anwendungsfällen Einschränkungen aufweisen. Es empfiehlt sich, verschiedene Modelle zu testen, um das am besten geeignete für deine Bedürfnisse zu finden.
💰 Kostenpflichtige Modelle (aufsteigend nach Preis)
Für anspruchsvollere Anwendungen stehen kostenpflichtige OpenRouter.ai KI-Modelle zur Verfügung. Hier eine Auswahl, sortiert nach Preis, allerdings können die sich ständig ändern, sie dienen also nur als Richtwert:
| Modell-name | Entwickler | Firmensitz | Parameter-anzahl | Maximale Kontext-länge | Preis pro 1.000 Tokens | Besonder-heiten |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | OpenAI | San Francisco, USA | Nicht angegeben | Bis zu 1.000.000 Tokens | $2.00 (Input), $8.00 (Output) | Verbesserte Leistung in Codierung und Instruktionsverfolgung; größere Kontextfenster |
| GPT-4.1 Mini | OpenAI | San Francisco, USA | Nicht angegeben | Bis zu 1.000.000 Tokens | $0.40 (Input), $1.60 (Output) | Kosteneffizientere Version von GPT-4.1 mit ähnlichen Verbesserungen |
| GPT-4.1 Nano | OpenAI | San Francisco, USA | Nicht angegeben | Bis zu 1.000.000 Tokens | $0.10 (Input), $0.40 (Output) | Schnellste und günstigste Version der GPT-4.1-Serie |
| GPT-4.5 | OpenAI | San Francisco, USA | Nicht angegeben | Nicht angegeben | $75.00 (Input), $150.00 (Output) | Verbesserte Mustererkennung und kreative Einsichten; wird bis Juli 2025 aus der API entfernt |
| OpenChat 3.5 7B | OpenChat | Unbekannt | 7 Milliarden | 8.192 Tokens | $0.07 | Kostengünstig, geeignet für einfache Aufgaben |
| Nous: Capybara 7B | Nous Research | Unbekannt | 7 Milliarden | 8.192 Tokens | $0.18 | Bessere Leistung als OpenChat 3.5, vielseitig einsetzbar |
| MythoMist 7B | Gryphe | Unbekannt | 7 Milliarden | 32.768 Tokens | $0.375 | Optimiert für kreative Schreibaufgaben |
| Yi 6B (base) | 01.AI | Peking, China | 6 Milliarden | 4.096 Tokens | $0.18 | Gute Leistung für allgemeine Aufgaben |
| Yi 34B Chat | 01.AI | Peking, China | 34 Milliarden | 4.096 Tokens | $0.72 | Hohe Leistungsfähigkeit, geeignet für komplexe Aufgaben |
| Noromaid 20B | Undi & IkariDev | Unbekannt | 20 Milliarden | Nicht angegeben | $1.50 | Sehr leistungsfähig, geeignet für anspruchsvolle Aufgaben |
| Mixtral 8x7B Instruct | Mistral AI | Paris, Frankreich | 56 Milliarden | 65.536 Tokens | Nicht angegeben | Vielseitig einsetzbar, Sparse Mixture of Experts Architektur |
| Zephyr 7B Beta | Hugging Face | New York, USA | 7 Milliarden | 32.768 Tokens | Nicht angegeben | Beta-Version mit neuen Funktionen |
| Llama 4 Scout | Meta | Menlo Park, USA | 109 Milliarden | 512.000 Tokens | Nicht angegeben | Optimiert für effiziente Verarbeitung |
| Kimi-VL A3B Thinking | Kimi | Unbekannt | 16 Milliarden | 131.072 Tokens | Nicht angegeben | Multimodales Modell für Text und Bild |
| Gemini 2.0 Flash Thinking | Google DeepMind | London, UK | Nicht angegeben | 1.048.576 Tokens | Nicht angegeben | Hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit, verbesserte Reasoning |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | Hangzhou, China | Nicht angegeben | 64.000 Tokens | $0.55 (Input), $2.19 (Output) | Kosteneffizient, vergleichbar mit GPT-4 |
OpenRouter.ai bietet eine hervorragende Plattform, um verschiedene OpenRouter.ai KI-Modelle zu testen und zu vergleichen. Durch die breite Palette an kostenlosen Modellen kannst du ohne zusätzliche Kosten experimentieren und das passende Modell für deine spezifischen Anforderungen finden.
OpenRouter.ai bietet nicht nur eine leistungsstarke API für Entwickler, sondern ermöglicht auch die direkte Nutzung von über 300 OpenRouter.ai KI-Modellen auf der Plattform selbst. Dies ist ideal für alle, die ohne Programmierkenntnisse oder API-Integration mit fortschrittlichen Sprachmodellen experimentieren möchten.
🛡️ DSGVO-Konformität von OpenRouter.ai KI-Modellen
OpenRouter.ai ist eine Plattform, die den Zugriff auf eine Vielzahl von OpenRouter.ai KI-Modellen ermöglicht. Die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist für Nutzer in der Europäischen Union von entscheidender Bedeutung. Die Plattform hat Maßnahmen ergriffen, um die DSGVO einzuhalten und den Schutz personenbezogener Daten zu gewährleisten.
- Datensicherheit: OpenRouter.ai hat Sicherheitsmaßnahmen implementiert, um personenbezogene Daten vor unbefugtem Zugriff, Verwendung oder Offenlegung zu schützen.
- Rechte der betroffenen Personen: Nutzer haben das Recht, Auskunft über ihre gespeicherten personenbezogenen Daten zu erhalten, diese zu berichtigen oder löschen zu lassen und der Verarbeitung zu widersprechen.
- Datenverarbeitungsverträge: OpenRouter.ai schließt mit seinen Dienstleistern Vereinbarungen zur Auftragsverarbeitung ab, um sicherzustellen, dass auch diese die DSGVO einhalten.
Die vollständige Datenschutzrichtlinie von OpenRouter.ai ist auf der offiziellen Website einsehbar unter Privacy Police.
⚠️ Wichtige Hinweise zur Datennutzung
Es ist wichtig zu beachten, dass OpenRouter.ai in seiner Datenschutzrichtlinie darauf hinweist, dass die Plattform personenbezogene Daten sammeln kann, wenn Nutzer die Dienste nutzen. Dies umfasst Informationen wie Namen, E-Mail-Adressen und andere Kontaktinformationen. Nutzer sollten sich bewusst sein, dass durch die Nutzung der Plattform Daten verarbeitet werden können.
🛡️ Empfehlungen für Nutzer
- Informieren Sie sich: Lesen Sie die Datenschutzrichtlinie von OpenRouter.ai sorgfältig durch, um zu verstehen, wie Ihre Daten verarbeitet werden.
- Einstellungen anpassen: Überprüfen Sie Ihre Datenschutzeinstellungen in Ihrem OpenRouter.ai-Konto und passen Sie diese nach Ihren Bedürfnissen an.
- Bewusste Nutzung: Seien Sie sich bewusst, welche Daten Sie bei der Nutzung der Plattform eingeben und welche OpenRouter KI-Modelle Sie verwenden.
Durch die Beachtung dieser Empfehlungen können Sie sicherstellen, dass Ihre Nutzung von OpenRouter.ai im Einklang mit der DSGVO steht und Ihre personenbezogenen Daten geschützt sind.
🔚 Fazit:
Die Plattform eröffnet mit seiner umfangreichen Auswahl an kostenlosen OpenRouter.ai KI-Modellen eine neue Ära der Zugänglichkeit und Flexibilität. Entwickler, Forscher und KI-Enthusiasten profitieren von einer leistungsstarken, einheitlichen API und einer Vielzahl von spezialisierten Modellen – von kompakten bis zu multimodalen Giganten. Trotz ähnlicher Kontextlängen unterscheiden sich die Modelle stark in ihren Anwendungsfällen und ihrer Architektur. Wer mit KI experimentieren oder produktiv arbeiten möchte, findet auf OpenRouter eine ideale Spielwiese – ganz ohne Einstiegshürden oder Kosten.
Dipl.-Wirtschaftsingenieur, KI-Enthusiast, Autor
Mit 50 Jahren Erfahrung im IT-Bereich, beschäftige ich mich intensiv mit Künstlicher Intelligenz und ihren vielfältigen Anwendungen in Wirtschaft, Marketing und Alltag. Mit praxisnahen, verständlichen Beiträgen zeige ich, wie KI unseren Wandel gestaltet und wie du die Technologie sinnvoll nutzt. Für meine Arbeit erhalte ich teilweise eine kleine Aufwandsentschädigung.