<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Pricing on René Zander | KI-Automatisierungsberater</title><link>https://renezander.com/de/tags/pricing/</link><description>Recent content in Pricing on René Zander | KI-Automatisierungsberater</description><generator>Hugo</generator><language>de</language><lastBuildDate>Tue, 14 Apr 2026 08:00:00 +0200</lastBuildDate><atom:link href="https://renezander.com/de/tags/pricing/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Zapier vs. Make vs. n8n: Preisvergleich bei echtem Volumen (2026)</title><link>https://renezander.com/de/guides/automation-platform-pricing-explained/</link><pubDate>Tue, 14 Apr 2026 08:00:00 +0200</pubDate><guid>https://renezander.com/de/guides/automation-platform-pricing-explained/</guid><description>&lt;p>Jede Automatisierungsplattform zählt Nutzung anders, und das ist kein Zufall. Zapier rechnet pro Task, Make.com pro Operation, n8n pro Execution. Diese drei Wörter sehen auf einer Pricing-Seite austauschbar aus. Sind sie nicht. Derselbe Workflow kann 208 $ auf Zapier, 20 $ auf Make oder den Preis eines VPS auf selbst gehostetem n8n kosten.&lt;/p>
&lt;p>Dieser Leitfaden ist ein Praktiker-Walkthrough, wie jede Plattform zählt, wo die versteckten Kosten lauern und welche Plattform bei welcher Volumen-Band tatsächlich gewinnt. Ich fahre produktive Workflows auf Make und n8n für eigene Produkte (Teedian, eine Content-Operations-Engine), also spiegeln die Beispiele reale Verdrahtung wider, keine Marketing-Mathematik.&lt;/p></description></item><item><title>LLM API Kosten-Vergleich 2026: Framework statt veralteter Tabelle</title><link>https://renezander.com/de/guides/llm-api-cost-comparison/</link><pubDate>Sat, 11 Apr 2026 13:00:00 +0200</pubDate><guid>https://renezander.com/de/guides/llm-api-cost-comparison/</guid><description>&lt;p>Jeder LLM API Kosten-Vergleich, den man online findet, hat dasselbe Problem: nach zwei Wochen ist er veraltet. Ein Provider dropped eine neue Stufe, ein anderer halbiert den Output-Preis, ein Reasoning-Modell kommt zum dreifachen Preis. Bis der Beitrag bei Google rankt, stimmen die Zahlen nicht mehr und das Ranking ist wertlos.&lt;/p>
&lt;p>Dieser Beitrag ist deshalb keine Tabelle, die man einmal prüft. Er beschreibt das Framework, mit dem ich LLM-API-Pricing für eigene Production-Workloads modelliere, plus einen Snapshot der Listenpreise Stand April 2026, plus vier realistische Szenarien durch dieses Framework gerechnet. Die Szenarien sind der Punkt. Ihren eigenen Traffic einsetzen, Modell ändern, eine verteidigbare monatliche Kostenzahl rausbekommen.&lt;/p></description></item></channel></rss>