Die LLM-Modellliste, August 2026: Das Frontier-Lineup und wie man sie filtert

Die Liste der LLM-Modelle im August 2026, in einem Atemzug: Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Kimi K3, Qwen3.8 Max, Claude Sonnet 5, Grok 4.5, GLM 5.2, Gemini 3.6 Flash, GPT-5.6 Luna und DeepSeek V4 Flash sind die Namen, die in diesem Monat zählen – und über 200 weitere sind hinter einem einzigen API-Schlüssel abrufbar. Aber eine Liste von Namen ist keine Antwort. Es ist nur dann eine Antwort, wenn jede Zeile einen Preis, ein Kontextfenster und eine Fähigkeit enthält, und wenn die Liste aktuell genug ist, dass der Preis, den Sie lesen, der Preis ist, den Sie zahlen. Genau das ist diese Seite: die aktuelle Aufstellung mit echten Zahlen, die Erklärung der Spalten und die drei Filter, die aus über 200 Modellen eine gute Wahl machen. Jede unten stehende Zahl wurde am 10. August 2026 aus ihrer Quelle gelesen.

Eine brauchbare Liste hat vier Spalten.

Eine Seite mit Modellnamen — ohne Preise, ohne Kontextfenster, ohne Leistungshinweise — ist der Grund, warum Leute 50 Dollar pro Million Tokens für eine Aufgabe zahlen, die ein 0,09-Dollar-Modell erledigt. Eine Liste, die tatsächlich brauchbar ist, enthält vier Angaben pro Zeile, und keine davon ist optional.

• Name und Hersteller. Das genaue Modell, nicht die Familie. GPT-5.6 Luna und GPT-5.6 Sol sind verschiedene Produkte mit einem fünfzigfachen Preisunterschied, und eine Liste, die sie verwischt, ist schlimmer als keine Liste.

• Preis pro 1M Tokens.Eingabe und Ausgabe, getrennt aufgeführt — die beiden unterscheiden sich bei manchen Modellen um bis zum Zwanzigfachen, und die tatsächlichen Rechnungen werden durch die Ausgabe bestimmt, sodass eine einzelne gemischte Zahl die Wahrheit verschleiert.

• Kontextfenster. Wie viel von Ihrem Quellmaterial in einen einzigen Aufruf passt. Ein 200K-Fenster, ein 1M-Fenster und ein 1,3M-Fenster sind nicht austauschbar, und der Unterschied entscheidet, ob Ihr Prompt intakt überlebt.

• Fähigkeiten und Modalität. Allgemeines Denken, Programmierung, agentische Zuverlässigkeit und ob das Modell Bilder akzeptiert. Ein reines Textmodell wird den Screenshot, den du in den Thread einfügst, nicht debuggen.

Die Frontier-Aufstellung, genau jetzt.

Die Bestenliste ändert sich wöchentlich, hier ist also die Momentaufnahme vom 10. August 2026. Die Preise entsprechen dem OrcaRouter-Listenpreis — der Anbieterpreis wird ohne Aufschlag durchgereicht — und der Index ist der Artificial Analysis Intelligence Index, Stand heute.

• Claude Opus 5 — $5 / $25, 1M Kontext, AA Index 63. Der höchste Allzweck-Score auf dem Index in diesem Monat und die Standardoption für anspruchsvolles Denken und lange Agentenarbeit.

• Claude Fable 5 — $10 / $50, 1M, AA Index 62. Das teuerste Frontier-Modell auf dieser Liste und laut Index eine bewährte Nummer 2 — zahlen Sie die Prämie nur, wenn der schwierigste Teil der Arbeit den Preis rechtfertigt.

• GPT-5.6 Sol — $5 / $30, 1M, AA Index 61. O​penAIs stärkstes allgemeines Modell, multimodal, mit einem Coding-Profil, das das Claude-Duo auf Trab hält.

• Kimi K3 — $3 / $15, 1M, AA Index 60. Das beste Preis-Leistungs-Verhältnis unter den Top fünf: Moonshots Flaggschiff für etwa ein Drittel des Preises von Claude Opus 5.

• Qwen3.8 Max — $2 / $6, 1M, AA Index 58. Alibabas Flaggschiff, die stärkste Open-Weights-Option an der Frontier und ein Preisausreißer für seinen Index-Score.

• Claude Sonnet 5 — $2 / $10, 1M, AA Index 55. Die preisgünstigste Stufe der Claude-Familie — derselbe konservative Hausstil wie bei den größeren Geschwistern, für ein Fünftel des Preises von Claude Opus 5.

• Grok 4.5 — $2 / $6, 500K, AA Index 56. Das Flaggschiff von xAI, schnell und günstig für seine Klasse, mit einem kleineren Kontextfenster als der Rest dieser Gruppe.

• GLM 5.2 — 0,76 $ / 2,42 $, 1M, AA Index 53. Das Open-Weight-Modell von Z.ai mit einem 1M-Kontextfenster zu einem Bruchteil des Preises der geschlossenen Flaggschiff-Modelle.

• Gemini 3.6 Flash — $1.50 / $7.50, 1M, AA Index 52. Der Geschwindigkeits-Tipp: #2 bei der Ausgabegeschwindigkeit im Index mit etwa 238 Token pro Sekunde, entwickelt für latenzgebundene, hochvolumige Schleifen.

• GPT-5.6 Luna — $0.10 / $0.60, 1M, AA Index 52. Dieselbe Familie, fünfzigmal günstiger: das Preisschild eines kleinen Modells mit einem Index-Score der mittleren Klasse.

• DeepSeek V4 Flash — $0.09 / $0.18, 1M, AA Index 52. Das günstigste Modell auf dieser Liste mit einem Kontextfenster auf Frontier-Niveau: ein Mixture-of-Experts-Modell mit offenen Gewichten und 284 Milliarden Parametern, von denen 13 Milliarden aktiv sind.

Was nach dem Verfassen dieser Liste noch dazukam

Die oben stehende Aufstellung wurde am 10. August 2026 ausgelesen. Seitdem wurden zwei Modelle in den Katalog aufgenommen, und beide tragen Werte im Intelligence Index v5.0.1 — ein anderer Evaluationssatz als die v4.3-Zahlen in diesem Snapshot, daher sind sie als separate Kohorte zu lesen und nicht als eine Neuordnung jener Rangliste.

• Gemini 4 Carbon — 2,00 $ / 10,00 $, 1M Kontext, Index 60, Nr. 4 von 78. Multimodale Eingabe einschließlich Audio und Video, eine Ausgabegrenze von 65K und Cache-Reads zu 0,100 $ pro 1M: der günstigste Weg auf dieser Seite, eine Million Tokens gemischter Medien einem Modell vorzulegen, das 60 erreicht.

• Claude Fable 5.2 — 8,00 $ / 40,00 $, 1 Mio. Kontext, Index 65, Nr. 1 von 78. Die stärkste Punktzahl im aktuellen Bewertungssatz und der teuerste Eintrag auf dieser Seite, mit einer Ausgabegrenze von 128K, dauerhaft aktivem Thinking und Cache-Lesevorgängen zu 0,200 $ pro 1 Mio.

So filtern Sie die Liste

Niemand will 300 Modelle; man will das eine, das passt. Drei Filter erledigen den Großteil der Arbeit, und der Live-Katalog ist genau um diese herum aufgebaut.

• Filtern Sie zuerst nach Fähigkeit. Beginnen Sie mit dem, was das Modell tun muss. Anspruchsvolle Denkaufgaben und lange Agentenschleifen → Claude Opus 5 oder Claude Fable 5. Repo-weite Codierung → die Spitzenreiter im Coding-Index, Claude Opus 5 und GPT-5.6 Sol. Latenzgebundene Autovervollständigung → Gemini 3.6 Flash. Und falls ein Prompt jemals ein Bild enthält, entfernen Sie vor allem anderen jedes reine Textmodell – dieser einzelne Filter eliminiert DeepSeek V4 Flash sofort.

• Zweitens: nach Preis filtern. Die Preisspanne reicht diesen Monat von kostenlos (NVIDIAs Nemotron-Stufen, Googles Gemma-4-31B-Kostenlosstufe) bis zu $10 / $50 für Claude Fable 5 – mehr als das Hundertfache des unteren Endes. Die nützliche Mitte ist dort, wo der Großteil der Produktion liegt: DeepSeek V4 Flash und GPT-5.6 Luna unter $0.20 / $0.60, Claude Sonnet 5 und Qwen3.8 Max um $2, die Flaggschiffe bei $3–$10 Eingabe. Ein Preisfilter, der Ihnen diese Spanne nicht zeigen kann, ist kein Preisfilter.

• Drittens: Nach Kontextfenster filtern.Claude Haiku 4.5 ist auf 200K begrenzt; die meisten Spitzenmodelle liegen bei 1M; Llama 4 Scout reicht bis 1,3M und Grok 4.20 bis 2M. Aber die beworbene Kontextlänge ist eine Obergrenze, keine Garantie – die Qualität nimmt ab, je näher man ihr kommt, also plane Puffer ein. Wenn deine Eingabe 150K Token umfasst, ist ein 200K-Modell eine Falle, keine passende Lösung.

Wo die Live-Liste lebt

Jede Tabelle in einem Blogbeitrag – auch diese hier – ist eine Momentaufnahme, und in diesem Markt ist eine Momentaufnahme innerhalb einer Woche veraltet. Die Live-Version der Liste befindet sich auf der /models-Seite von OrcaRouter: 200+ Modelle hinter einem API-Schlüssel, mit Filtern für Anbieter, Kontext und Preis in der Seitenleiste und Registerkarten für Modalitäten oben. Die Eigenschaft, die diese Seite hat und die allen Listenbeiträgen fehlt, ist, dass es sich um den tatsächlichen Katalog handelt, nicht um eine Kopie davon. Frontier-Veröffentlichungen erscheinen dort etwa einen Tag nach der Ankündigung durch den Anbieter, Open-Weight-Modelle innerhalb weniger Tage, und der angezeigte Preis ist der Live-Upstream-Satz, der ohne Aufschlag durchgereicht wird – was die Seite sagt, wird deinem Konto berechnet. Das ist auch der Sinn, 200+ Modelle über einen Schlüssel zu routen: Wenn sich die Liste ändert, und sie ändert sich wöchentlich, tut es dein Code nicht. Ein Vertrag, eine API-Form, und die Modell-ID ist das Einzige, was sich bewegt.

Wenn die Liste dich in die Irre führt

Die Spalten machen eine Liste nutzbar, aber sie erzeugen auch falsches Vertrauen. Vier Fallen sollten benannt werden, bevor man einer Zeile vertraut.

• Das Neueste ist nicht das Beste. Ein Modell, das letzte Woche veröffentlicht wurde, ist nicht automatisch die richtige Wahl. Der Index wird neu berechnet, wenn sich Varianten und Aufwandsstufen ändern, und ein bewährtes Modell mit eingebautem Failover schlägt ein brandneues Modell an dem Tag, an dem es erscheint.

• Preis ist nicht Leistungsfähigkeit. GPT-5.6 Luna erreicht bei $0.10 / $0.60 einen Index von 52 — nur einen Punkt von Gemini 3.6 Flash entfernt, das fünfzehnmal so teuer ist — für die Aufgaben, die beide bewältigen. Die Premium-Stufen kaufen die schwierigen Randfälle, nicht den Durchschnittsfall.

• Kontextlänge wird beworben, nicht erreicht. Ein 1M-Fenster bedeutet nicht, dass ein Modell 1M Token gut nutzt. Betrachten Sie die Zahl als Obergrenze und kaufen Sie sich Spielraum, nicht als Qualitätsversprechen.

• Ein Index verbirgt Varianz. Zwei Modelle mit demselben Index schneiden bei Reasoning-, Coding- und Agentic-Suiten unterschiedlich ab. Die Liste gibt dir die Startaufstellung; das Ranking pro Aufgabe entscheidet das Spiel — was das gesamte Argument des Leitfadens für das beste LLM zum Programmieren ist und warum dasselbe Modell nicht bei jedem Job gewinnt.

• Offen vs. geschlossen ändert die Frage. Für Self-Hosting, luftgetrennte Daten oder strikte Kostenobergrenzen kehrt sich die Rangfolge um: GLM 5.2, Qwen3.8 Max und DeepSeek V4 Flash werden attraktiver, als es ihre Indexposition vermuten lässt, weil man überhaupt nicht pro Token bezahlt.

Die Kurzfassung

Eine Liste von LLM-Modellen ist nur so viel wert, wie ihre Spalten enthalten. Die aktuelle Spitzenklasse — Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Kimi K3, Qwen3.8 Max, Claude Sonnet 5, Grok 4.5, GLM 5.2, Gemini 3.6 Flash, GPT-5.6 Luna und DeepSeek V4 Flash — umfasst eine Preisspanne von ungefähr hundert zu eins und Kontextfenster von 200K bis 2M. Filtern Sie zuerst nach Leistungsfähigkeit, dann nach Preis, dann nach Kontext. Und wenn die Antwort auf die Frage „Welches Modell?“ sich ständig ändert, hören Sie auf, eine Momentaufnahme auswendig zu lernen: Nutzen Sie den Live-Katalog unter /models, wo über 200 Modelle hinter einem einzigen API-Schlüssel zum durchgereichten Listenpreis liegen. Diese Seite ist in einer Woche veraltet. Die Liste auf der /models-Seite nicht.