Llama 3.3 70B Instruct

Meta (über Aggregator) · Budget · 0,88 $ Input/1M · 0,88 $ Output/1M · 128K Kontext

Auf einen Blick

Typische Monatskosten

18,26 $

≈ pro Tag

0,83 $

Mix-Preis pro 1M

0,88 $

Kontextfenster

128K

Llama 3.3 70B Instruct von Meta (über Aggregator) ist ein Budget-Modell mit 0,88 $ pro 1 Mio. Input-Tokens und 0,88 $ pro 1 Mio. Output-Tokens. Bei einem typischen Solo-Entwicklertag (8 Stunden, 22 Tage pro Monat — 1 mittleres Feature, 5 kleine Bugfixes, 4 PR-Reviews, 2 Stacktrace-Debugs, 1500 Zeilen TypeScript, 1 Lesedurchgang großer Dokumente, mit Prompt-Caching im Standard-Mix) kostet Llama 3.3 70B Instruct rund 18 $ pro Monat. Das Kontextfenster reicht für 128K Tokens.

Was kauft dein Monatsbudget?

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Monatsbudget

100 $ / Monat

≈ $23/Woche · ≈ $4.55/Tag

auf Llama 3.3 70B Instruct

$10$100$500$1000$2000

Aufgaben-Mix

Input-Tokens

96,6M

Output-Tokens

17,0M

Tokens gesamt

113,6M

Pro Monat liefert das Budget

Mittleres Feature (10–15 Dateien)420
PR-Review3.551
Zeilen TypeScript1.014.610
Kleiner Bugfix3.642
Geschäftliche E-Mail174.825
Unit-Test-Datei3.382

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Wie teuer ist dieses Modell im Vergleich?

Input vs. Output pro 1M Tokens

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Llama 3.3 70B Instruct
0,88 $
0,88 $
Budget-Median (andere Budget-Modelle)
0,30 $
1,50 $
Günstigstes im Katalog (Gemini 2.0 Flash)
0,10 $
0,40 $

Input pro 1MOutput pro 1M

Kosten pro Aufgabe

Beim Standard-Coding-Agent-Mix.

USD pro einzelner Aufgabe

Mit der Maus über einen Balken fahren, um Detail-Kosten zu sehen.

Zeilen TypeScript
0,0001 $
Kleiner Bugfix
0,0275 $
PR-Review
0,0282 $
Großes Dokument lesen
0,0453 $
Debugging mit Stacktrace
0,0589 $
Modul-Refactor (8–12 Dateien)
0,17 $
Mittleres Feature (10–15 Dateien)
0,24 $
Neues Repo einarbeiten
0,53 $

Typischer Entwicklertag

Die 22-Tage-Annahme pro Monat basiert auf der medianen Werktagezahl in DE/US.

Aktivität	Anzahl	Pro Aufgabe	Pro Tag	Pro Monat
Mittleres Feature (10–15 Dateien)	1	0,24 $	0,24 $	5,23 $
Kleiner Bugfix	5	0,03 $	0,14 $	3,02 $
PR-Review	4	0,03 $	0,11 $	2,48 $
Debugging mit Stacktrace	2	0,06 $	0,12 $	2,59 $
Großes Dokument lesen	1	0,05 $	0,05 $	1,00 $
Mikro-Interaktion (Erklären / Lint-Fix)	30	0,00 $	0,03 $	0,70 $
Zeilen TypeScript	1.500	0,00 $	0,15 $	3,25 $
Gesamt			0,83 $	18,26 $

Die Zeile „1500 Zeilen TS” deckt etwa 1000 Zeilen Lesezugriff (mit Cache-Treffer) und 500 Zeilen Schreibzugriff ab. Headline-Werte sind auf rund 5 % genau — siehe FAQ.

Monatsbudget-Matrix

Was jedes monatliche Budget auf diesem Modell kauft (typischer Solo-Entwicklertag, 22 Arbeitstage).

Monatsbudget	Mittlere Features	PR-Reviews	Debug-Sitzungen	Zeilen TS
Typisch (ca. 18 $)	76	648	310	185.310
50 $/Monat	210	1.775	848	507.305
200 $/Monat	841	7.102	3.394	2.029.220
500 $/Monat	2.104	17.755	8.486	5.073.051
2000 $/Monat	8.417	71.022	33.946	20.292.207

Typischer Mix: coding-agent (85 % Input, 50 % Cache-Hits). Werte zeigen die maximale Anzahl der jeweiligen Aufgabe bei diesem Budget.

Was das Modell kann

Coding
Speziell für Code-Generierung trainiert oder nachtrainiert.
Reasoning
Nicht verfügbar
Multimodal
Nicht verfügbar
Prompt-Cache
Nicht verfügbar
Batch-API
Nicht verfügbar
Tool-Use
Native Function-Calling-/Tool-Use-API.
Langer Kontext
Nicht verfügbar
Extended Thinking
Nicht verfügbar

Wann passt dieses Modell?

Optimal für

Open-Weights-Deployments, bei denen Daten das Netzwerk nicht verlassen dürfen
Symmetrische Workloads (gleicher Input und Output)
Fallback-Modell, wenn Frontier rate-limitiert ist

Worauf achten

Coding-Qualität klar unter Frontier
Kein Prompt-Caching bei den meisten Aggregatoren

Meta (über Aggregator) im Katalog

Modelle insgesamt

Median Input/1M

0,88 $

Median Output/1M

0,88 $

Input-Spannweite

0,88 $–0,88 $

Quellen

Together AI Pricing ↗
Geprüft am: 2026-05-07

Häufige Fragen zu Llama 3.3 70B Instruct

Was kostet ein typischer Monat auf Llama 3.3 70B Instruct?

Bei dem realistischen Solo-Entwicklertag (1 mittleres Feature + 5 kleine Bugfixes + 4 PR-Reviews + 2 Debug-Sitzungen + 1500 Zeilen TypeScript + 1 großes Dokument lesen, 22 Werktage) kostet Llama 3.3 70B Instruct rund 18 $ pro Monat. Wer mehr macht, zahlt proportional mehr; wer weniger macht, weniger.

Wie groß ist das Kontextfenster von Llama 3.3 70B Instruct?

128K Tokens insgesamt, davon bis zu 8K Output. Das reicht für ein paar Dutzend Quelldateien in einem einzigen Aufruf.

Warum ist Output bei Llama 3.3 70B Instruct so viel teurer als Input?

Provider verlangen 0,88 $ pro 1 Mio. Output-Tokens gegenüber 0,88 $ pro 1 Mio. Input — Output erfordert tatsächliche Compute-Schritte, Input wird aus dem Cache gezogen. Coding-Agenten lesen viele Dateien (Input-lastig) und produzieren kompakte Diffs (wenig Output), deshalb sind die Gesamtkosten meist input-getrieben.

Bietet Llama 3.3 70B Instruct Prompt-Caching?

Nein. Jeder Token-Read wird zum vollen Input-Preis von 0,88 $/1M abgerechnet. Wenn dein Workload denselben Systemprompt oft wiederverwendet, vergleiche es mit einem Caching-fähigen Modell (Claude Sonnet 4.6, GPT-5) — die effektive Input-Rate sinkt dort drastisch.