Ich habe Anthropic in 13 Monaten $1,892.38 gezahlt. Das war Claude Code Max für $200 im Monat, plus weitere $20–100 für OpenAIs Codex. Zusammen irgendwo zwischen $200 und $300 jeden Monat, nur für KI-Werkzeuge.
Claude Max habe ich im April gekündigt. Ich habe darüber geschrieben — mehrfach. Jeder Beitrag war ein ehrlicher Versuch herauszufinden, wie die richtige Einrichtung aussieht, während sich die Tools unter meinen Füßen ständig veränderten.
Vor zwei Monaten habe ich das Dual-Wielding komplett beendet. Ich bin auf ein einziges Modell umgestiegen — DeepSeek V4 Pro mit High Thinking — über ein einziges Coding-Harness. Hier ist, was tatsächlich passiert ist.
Juni: $57.01. Juli: $33.09.
Meine DeepSeek-Rechnung für Juni: 4,1 Milliarden verarbeitete Tokens, $57.01 insgesamt.
Juli: 2,1 Milliarden Tokens, $33.09. Der Rückgang lag teils daran, dass ich im Juni ein großes Lokalisierungsprojekt abgeschlossen habe, teils daran, dass ich im Prompt Engineering besser geworden bin — kleinere Prompts, weniger Retries, gleiche Ausgabequalität.
Zwei Monate zusammen: $90.10. Das ist weniger als die Hälfte dessen, was ich für einen einzigen Monat Claude Max bezahlt habe. Weniger als ein Drittel, wenn man das Codex-Abo dazurechnet.
Die Frage, die alle sofort stellen, wenn man die Kosten um 75 % senkt: „Bist du nicht langsamer geworden?" Hier ist die Antwort.
786 Commits. 4 Produkte. Keine Verlangsamung.
Ich tracke meine Arbeit über git. Es ist keine perfekte Produktivitätsmetrik — Zeilenzahlen bedeuten nichts, und ein einzelner Commit kann alles von einem Tippfehler-Fix bis zu einer Datenbankmigration sein. Aber in der Tendenz sagt es etwas Echtes aus.
Zwischen dem 1. Juni und dem 31. Juli 2026 über die vier Produkte, die ich pflege:
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DIALOGUE (Podcast-Plattform): 382 Commits. Ein 6-sprachiges Podcast-Netzwerk zur WM gelauncht, mit automatisiertem Publishing auf YouTube, Spotify und Apple Podcasts. Einen 41-Posts-SEO-Inhaltskalender gebaut. Ein vollständiges Pipeline-Evaluierungs-Framework mit 40 Episoden und einem LLM-Judge, der 7 Dimensionen pro Episode bewertet.
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chandlernguyen.com (diese Seite + Ask Sydney): 168 Commits. Einen 7-moduligen Kurs vollständig ins Japanische lokalisiert. Ein 30-Fragen-Sydney-Evaluierungs-Framework mit LLM-as-Judge-Scoring gebaut. Sydneys System-Prompt von Grund auf neu strukturiert. Die Homepage neu gestaltet.
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Prova (AI Builder Coach): 228 Commits. Einheitliche Curriculum-Sequenzen über drei Personas ausgerollt. Eine iPad-native Erfahrung mit Drag-and-Drop gebaut. Geräteübergreifende Entwurfssynchronisierung und Brief-basierte Reset-Pfade hinzugefügt.
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STRAŦUM (Marketing Intelligence): 8 Commits. Ruhige Phase. Manchmal ist Nicht-veröffentlichen die richtige Entscheidung.
Ich wurde nicht langsamer. Wenn überhaupt, beschleunigte ich — 786 Commits in zwei Monaten ist meine produktivste Phase, seit ich 2023 öffentlich zu bauen begann.
Das Modell: DeepSeek V4 Pro mit High Thinking
Das Modell, das ich verwende, ist nicht DeepSeeks günstigste Option. V4 Flash kostet $0.14 pro Million Input-Tokens (Cache Miss) und $0.28 pro Million Output. Ich habe die Pro-Version verwendet — $0.435 pro Million Input, $0.87 pro Million Output — mit aktiviertem High-Thinking-Modus. Nicht die günstigste Konfiguration. Ich sollte wahrscheinlich auf Flash wechseln — es ist sogar noch günstiger. Aber wenn die Gesamtrechnung $33 beträgt, ist die Dringlichkeit einfach nicht da.
Ich werde ab jetzt mehr Flash verwenden. Aber das sagt etwas über die Psychologie billiger Tools: Wenn die Kosten niedrig genug sind, hört man auf zu optimieren. Man baut einfach.
Der Cache-Multiplikator, über den niemand spricht
Hier ist der Teil, der am meisten zählt — und der Teil, der die Überschriften-Nummern oben möglich macht.
OpenCode, das Coding-Harness, das ich verwende, pflegt einen DeepSeek-Prompt-Cache. Meine Cache-Hit-Rate liegt bei 90–95 %+. Das verändert die Ökonomie komplett:
| Tokentyp | Preis pro 1M Tokens |
|---|---|
| Input (Cache Miss) | $0.435 |
| Input (Cache Hit) | $0.003625 |
| Output | $0.87 |
Cache-Hit-Input-Tokens kosten 120-mal weniger als Cache-Miss-Tokens. Bei 90 %+ Cache-Hit ist dein effektiver Input-Preis eine Rundungsgröße. Das meiste, was du zahlst, ist Output — der tatsächlich generierte Code, die tatsächlichen Antworten. Das ist die Architektur, die $33/Monat bei starker Nutzung möglich macht.
Ohne den Cache würden 4,1 Milliarden Input-Tokens zu $0.435/M etwa $1,780 kosten — nur für Juni. Mit 95 % Cache-Hit sinken die effektiven Input-Kosten auf grob $7. Das Modell ist billig. Der Cache macht es kostenlos.
Wie Qualität zu diesem Preis aussieht
Die ehrliche Frage: Produziert DeepSeek V4 Pro dieselbe Qualität wie die Kombination aus Claude Max und Codex für $200/Monat?
Die Antwort: Es hängt davon ab, was man misst — aber für meine Workloads ist die Lücke klein und schließt sich.
Bei Codieraufgaben: OpenCode + DeepSeek deckt dieselbe Bandbreite an Arbeit ab wie Claude Code und Codex — TypeScript, React, Next.js, FastAPI, Python, Swift, Datenbankmigrationen, YAML-Konfigurationen, Shell-Skripte. Der token-effiziente Unterschied, den ich bei Codex bemerkt habe (etwa 3x weniger Tokens als Claude für gleichwertige Arbeit, wie in meinen März-Beiträgen erwähnt), gilt hier auf andere Weise ebenfalls — DeepSeek ist knapper. Weniger Kommentar, mehr Code.
Bei Schreibaufgaben: Ich verwende dasselbe DeepSeek-Modell zum Schreiben — Blog-Beiträge, Kursinhalte, System-Prompts — direkt in OpenCode. Der Editierzyklus unterscheidet sich von dem, was ich mit Claude gewohnt war. Claudes Standardstil ist polierter; DeepSeek ist direkter. Keines ist besser. Man passt seine Prompts an.
Beim Sydney-Eval: Nach dem Umstellen von Ask Sydney auf DeepSeek habe ich eine 30-Fragen-Evaluierung mit einem LLM-Judge durchgeführt. Ergebnis: Retrieval-Qualität unverändert, Zitiergenauigkeit im Schnitt 4.2/5, und Stimmtreue — wie sehr Sydney wie ich klingt — 4.4/5. Was überarbeitet werden musste, war die Quellenfundierung bei Finanz- und Gesundheitsthemen, aber das war ein Prompt-Engineering-Fix, kein Qualitätsproblem des Modells. Ich habe den System-Prompt gestrafft — eine Regel hinzugefügt, die bei sensiblen Themen mindestens ein Blog-Zitat pro Hauptaussage verlangt — und neu deployed.
Das Muster, das ich sowohl bei DIALOGUE als auch bei Ask Sydney gesehen habe, ist dasselbe: Bei diesem Preisniveau trägt Prompt Engineering mehr Gewicht. Wenn du Claude $200 im Monat zahlst, kannst du es dir leisten, dass das Modell die Dinge herausfindet. Wenn du $33 zahlst, musst du spezifischer sein. Die gute Nachricht: Das Modell folgt den Anweisungen.
Ein Tool, ein Modell. Die mentale Vereinfachung, über die niemand spricht.
Die Kosteneinsparungen sind das, was die Leute bemerken. Der Wandel, der wichtiger ist: Wenn man aufhört, mehrere Abos und Tool-Chains zu verwalten, gewinnt man mentale Bandbreite zurück.
Mein Setup im April war Claude Code für Architektur- und Frontend-Arbeit, Codex für die Implementierung und Claudes API für DIALOGUEs Podcast-Pipeline. Drei verschiedene Authentifizierungsflüsse. Drei verschiedene Rate-Limit-Verhalten. Drei verschiedene Abo-Seiten, die man prüfen musste, wenn etwas nicht funktionierte.
Ich vermisse Dual-Wielding überhaupt nicht. Überhaupt nicht. Ein Tool, ein Modell, ein mentales Modell dafür, wie sich das System verhält. Ich öffne OpenCode. Ich tippe. Es funktioniert.
Das ist die Schwelle, die zählt. Nicht „ist es besser". Sondern: „Ist es gut genug, dass der Preis als Variable verschwindet."
Die Preise-Realität — und was als Nächstes passiert
Die aktuellen Preise von DeepSeek enthalten diesen Hinweis:
„Wir planen, die Gesamtpreise für die DeepSeek-API-Dienste in naher Zukunft anzuheben, mit einer deutlichen Erhöhung ist zu rechnen."
Die Preise werden steigen. Das tun sie immer. Der Monat zu $33 wird nicht für immer $33 bleiben. Aber das Muster — günstig genug, dass man aufhört zu optimieren, Cache-Hit-Raten, die Input-Kosten zu Rundungsfehlern machen, Prompt Engineering, das die Qualitätslücke schließt — ist dauerhaft.
Zwei Monate, $90.10 insgesamt, 786 Commits. Ich gehe nicht zurück zu $300-Tool-Chains, es sei denn, etwas zwingt mich dazu. Und ich werde anfangen, mehr Flash zu verwenden — denn an diesem Punkt, warum nicht?
Immer noch am Coden, immer noch am Lernen, immer noch am Veröffentlichen (für $45 im Monat).
Cheers, Chandler :P