Particle-1-API-Preise im Test: Günstiger pro Aufgabe, nicht pro Token

Particle-1 erreicht in Plotlys privatem Datentest 40/43 Punkte und liegt damit gleichauf mit GPT-6.1 Terra – für 0,35 statt 1,31 US-Dollar. Das gilt allerdings nur, wenn der Agent seine Ergebnisse selbst überprüfen kann. Fehlen solche überprüfbaren Aufgaben, verschwindet die Token-Ersparnis, die den Aufpreis gegenüber DeepSeek rechtfertigen soll.

Particle-1 ist pro erledigter Aufgabe günstiger – nicht beim Token-Preis

Particle-1 ist ein auf agentisches Programmieren ausgelegtes Modell von Particle AI und wurde am 28. Oktober 2026 veröffentlicht. Particle zufolge kostet eine Coding-Aufgabe im Durchschnitt 0,2211 US-Dollar. Bei DeepSeek V4.1 Flash sind es 0,3368 US-Dollar, bei GLM 5.3 Flash 0,6523 US-Dollar. Die Genauigkeit liegt dabei bei 72,57 %, 71,15 % beziehungsweise 66,82 %.

Diese Rechnung des Anbieters wurde inzwischen einmal unabhängig bestätigt. Plotly ließ Particle-1 am 31. Oktober über OpenRouter gegen den privaten Datentest mit 43 Fragen antreten. Das Modell erreichte 40/43 Punkte (93 %), gleichauf mit GPT-6.1 Terra und vor dem Basismodell von DeepSeek mit 36/43. Der komplette Durchlauf kostete zu den OpenRouter-Preisen 0,35 US-Dollar – ungefähr ein Viertel des Terra-Laufs für 1,31 US-Dollar. Von 36 getesteten Modellen ist Particle-1 laut Plotly das günstigste Modell, das mindestens 40 Punkte erreicht.

Der entscheidende Haken steht im selben Bericht: Ein neuer Durchlauf mit DeepSeek V4.1 Flash würde nach den inzwischen niedrigeren Preisen laut Plotly etwa 0,24 US-Dollar kosten und damit weniger als Particle-1 mit 0,35 US-Dollar. Particle-1 war beim damaligen Preisniveau qualitativ pro Dollar überlegen, aber nicht grundsätzlich günstiger.

Was Particle-1 unter der Haube ist: DeepSeek V4.1 Flash mit Post-Training und 1-Million-Token-Kontext

Particle-1 wurde nicht von Grund auf neu trainiert, sondern basiert auf DeepSeek V4.1 Flash und wurde nachtrainiert. Particle trainierte einen LoRA-Adapter mit Rang 64, der etwa 1,25 % der Parameter des Basismodells abdeckt. Verstärkendes Lernen belohnt dabei erfolgreiche Abschlüsse mit möglichst wenigen Reasoning- und Tool-Call-Tokens.

Auch die technischen Daten sind klar auf Agenten zugeschnitten: Particle-1 bietet ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens, bis zu 131.072 Output-Tokens, Text- und Bildeingaben, Tool-Calls mit strukturierten JSON-Ausgaben, konfigurierbaren Reasoning-Aufwand und Streaming (Vercel-Eintrag, Cloudflare-Dokumentation). Bei Cloudflare ist das Modell als Zero-Data-Retention eingestuft. Zugriff gibt es über die Particle API, OpenRouter, das Vercel AI Gateway und Cloudflare Workers AI. Beim Allgemeinwissen blieb der Abstand klein: GPQA Diamond und MMLU lagen höchstens einen Punkt vom Basismodell entfernt.

Particle-1-API-Preise nach Anbieter: vier Preise für dieselbe Modell-ID

Die Preisangaben für die Particle-1-API wirken widersprüchlich, weil vier Plattformen dieselbe Modell-ID unterschiedlich abrechnen. In den Startunterlagen von Particle stehen 0,30 US-Dollar pro einer Million Input-Tokens und 1,20 US-Dollar pro einer Million Output-Tokens. Die Gateways liegen deutlich darunter.

Bei OpenRouter änderte sich der Preis zwei Tage nach dem Start. Preis-Tracker verzeichnen für den 30. Oktober eine Senkung von 0,25 auf 0,05 US-Dollar pro Input (80 % weniger) und von 1,00 auf 0,50 US-Dollar pro Output (50 % weniger). Die oben genannten OpenRouter-Preise entsprechen Plotlys Angaben (0,05 / 0,50 / 0,003 US-Dollar für gecachte Inputs). Die Preise von Vercel und Cloudflare stimmen mit ihren Gateway-Angaben und der Cloudflare-Dokumentation überein.

„Dafür zahle ich nicht. Nachtrainiert auf DeepSeek und dann so viel teurer. Wirkt ziemlich gierig.“ — u/Any_Confidence2580, r/DeepSeek-Thread zu particle-ai/particle-1

Für die tatsächliche Rechnung sind die Cache-Preise entscheidend. In Plotlys Durchlauf waren etwa 80 % der Tokens gecacht. Das lässt die Rechnung bei Gateways mit günstigen Cache-Preisen besser aussehen – vor dem Routing sollte man OpenRouters 0,003 US-Dollar mit Cloudflares 0,03 US-Dollar pro Million gecachter Input-Tokens vergleichen.

Particle verkauft auf seiner Preisseite vorausbezahltes Guthaben mit einer Abrechnung pro Token. Zusätzlich fallen separate Kosten für die gehostete Websuche an. Beim Gateway-Routing kommen Optionen für Anbieterreihenfolge, Sortierung und Ausfallsicherheit hinzu (von Vercel dokumentiert). Vor dem Kostenvergleich sollte deshalb die Modell-ID fest verankert werden: particle/particle-1 bei Vercel und Cloudflare, particle-ai/particle-1 bei einigen OpenRouter-Einträgen.

Woher die 45 % Token-Ersparnis kommen – und wann sie verpufft

Particle spricht im Durchschnitt von rund 45 % weniger Tokens. Über Terminal-Bench 2.1, ReactBench, ADE Bench und DeepSWE 1.1 hinweg lagen die Einsparungen bei den Output-Tokens zwischen 28,4 und 52,2 %, bei den Kosten pro Aufgabe zwischen 34,4 und 51,6 %. Die Pass@1-Werte blieben in allen vier Tests innerhalb der Konfidenzintervalle des Basismodells.

Gespart wird vor allem beim Nachdenken. Particle führt das auf kürzere Überlegungen, einen früheren Stopp nach der Verifizierung, weniger Reparaturschleifen und weniger Exploration zurück. In drei Tests entfielen etwa 90 % der Ersparnis auf kürzeres Reasoning; nur bei DeepSWE 1.1 trug der Tool-Call-Text mit etwa 30 % nennenswert dazu bei.

Ein Durchlauf zeigt sowohl den Mechanismus als auch seine Grenze. Bei einer Git-Aufgabe aus Terminal-Bench sank die Tokenzahl von 47.006 auf 15.892, weil Bestätigungsdialoge von 11.445 auf 1.765 Tokens schrumpften. Bei einer ADE-Bench-Aufgabe entstand die Ersparnis dagegen durch einen anderen Lösungsweg: Wiederverwendung eines 1.602-Token-Makros statt eines eigens erstellten 8.722-Token-Schlüssels.

Plotlys Test ist das Gegenbeispiel, das sich jeder Käufer ansehen sollte. Bei Datenanalyse-Fragen ohne Particles Verifizierungs-Loop verbrauchte Particle-1 mehr Tokens als DeepSeek: ungefähr 6.900 statt 6.200 Output-Tokens pro Frage, 10 statt 7 Modellaufrufe und 380.000 statt 280.000 gelesene Tokens. Bei der mittleren Latenz lag Particle-1 trotzdem vorn: 16 statt 21 Sekunden.

„Der Vorteil kam also von besseren Antworten, nicht von kürzeren.“ — Plotly, Particle-1 Benchmark Results for Data Analysis

Particels eigener Test mit Harvey zu Schiedsklauseln erreichte bei standardmäßiger Adapterstärke von 1x eine Trefferquote von 100 % und benötigte 24,6 % weniger Tokens. Bei 8x bestanden jedoch nur drei von acht Berichten: Eine Kompression über 1x hinaus streicht durch Redundanz auch wichtige Einschränkungen.

Erste unabhängige Nutzerberichte zeigen ein ähnliches Bild. Der Builder-Account @nexightai berichtet von 35 One-Shot-Build-Prompts, die für 4,12 US-Dollar ausgeliefert wurden. Analyst @yibie weist auf die Kehrseite hin: Bei Aufgaben ohne Prüfinstanz kann das schlankere Reasoning Details überspringen, die eine Vertragsprüfung braucht.

Sollte dein Coding-Agent Particle-1 verwenden?

Particle-1 eignet sich dort, wo Verifizierer Fehler erkennen. Für reines Kosten-Routing ist das unveränderte DeepSeek pro Durchlauf günstiger.

Ein minimaler OpenAI-kompatibler Aufruf (hier mit Cloudflare-Endpunkt; Basis-URL und Schlüssel je nach Anbieter austauschen):

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/$ACCOUNT_ID/ai/v1",
    api_key="$CLOUDFLARE_API_TOKEN",
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="particle/particle-1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Fix the failing dbt test in models/marts/orders.sql"}],
    max_completion_tokens=2048,
)
print(resp.choices[0].message.content)

Für einen fairen Vergleich multiplizierst du deine eigenen Input-, gecachten-Input- und Output-Mengen mit den jeweiligen Anbieterpreisen und teilst das Ergebnis durch die Zahl der erfolgreich abgeschlossenen Aufgaben. Sinkt der Anteil des Reasonings, während die Erfolgsquote bei mehr als 50 deiner Aufgaben stabil bleibt, lässt sich die 45-%-Angabe auf deinen Stack übertragen. Steigt die Output-Tokenzahl wie in Plotlys Test, hast du bessere Antworten gekauft. Das sollte sich auch in deiner Kalkulation widerspiegeln.

Particle-1-API-FAQ

Wie viel kostet die Particle-1-API?

Particle nennt direkt 0,30 US-Dollar pro einer Million Input-Tokens und 1,20 US-Dollar pro einer Million Output-Tokens. OpenRouter listet 0,05 US-Dollar pro Input, Vercel nennt 0,13 US-Dollar pro Input und Cloudflare 0,25 US-Dollar pro Input sowie 1,00 US-Dollar pro Output.

Welcher Anbieter ist aktuell der günstigste für Particle-1?

Unter den vier hier verglichenen Plattformen war OpenRouters Eintrag mit 0,05 US-Dollar pro Input und 0,50 US-Dollar pro Output nach der Senkung vom 30. Oktober am 1. November 2026 der günstigste öffentlich sichtbare Preis. Vercel verlangt mit 0,13 US-Dollar mehr für Input, liegt beim Output aber gleichauf. Cloudflare unterbietet die Direktpreise mit 0,25 / 1,00 US-Dollar. Vor jedem Aufruf sollte man die Preise erneut prüfen, da sich die Aufschläge der Gateways ändern.

Ist Particle-1 ein Modell mit offenen Gewichten?

Nein. DeepSeek V4.1 Flash hat offene Gewichte, Particle hat die Gewichte von Particle-1 und seinen Adapter mit Rang 64 jedoch nicht veröffentlicht. Der einzige Weg führt über die API von Particle, OpenRouter, Vercel oder Cloudflare.

Funktioniert Particle-1 mit dem OpenAI-SDK?

Ja. Vercel und Cloudflare dokumentieren OpenAI-kompatible Chat-Completions-Endpunkte mit Modell-IDs wie particle/particle-1; Plotly griff über OpenRouter auf das Modell zu. Tool-Calls, Streaming, JSON-Ausgaben und Bildeingaben folgen derselben Struktur.

Wann spart Particle-1 tatsächlich Geld?

Die Ersparnis entsteht bei Aufgaben mit automatischen Prüfungen und hoher Cache-Wiederverwendung, wenn kürzeres Reasoning die Verifizierung übersteht. Bei offenen Analysen ohne Verifizierer beobachtete Plotly einen höheren Token-Verbrauch. In solchen Fällen sollte man also den Qualitätsgewinn und nicht die Token-Ersparnis budgetieren.