AIREITER44 Punkte im Artificial-Analysis-Rating und gleichzeitig auffallend günstig: Step 5 Preview wirkt auf den ersten Blick wie ein außergewöhnlich gutes Angebot. Für eine belastbare Kaufentscheidung reicht der Tokenpreis allein allerdings nicht. StepFun hat das Modell samt API-Zugang angekündigt, doch auf den öffentlichen Plattformseiten fehlen weiterhin eine vollständige Modellseite, verbindliche Abrechnungsdetails und ein klarer Produktionsvertrag. Deshalb gilt: als Pilotkandidat testen, aber noch nicht zum Standard-Endpunkt machen.
„Verfügbar“ kann hier Verschiedenes bedeuten
Step 5 Preview ist längst mehr als ein Gerücht. StepFuns offizieller Account kündigte das Modell am 20. September 2026 an und stellte Open Weights für den 15. Oktober in Aussicht. Eine Google-Suche auf den öffentlichen Plattformseiten von StepFun führt derzeit jedoch weiterhin vor allem zum allgemeinen Portal und zur Step-3.7-Dokumentation – nicht zu einem eindeutig indexierten Verweis auf step-5-preview. Für die Praxis ist das ein wichtiger Unterschied: Eine Ankündigung ist noch kein dokumentierter, allgemein zugänglicher Self-Service-Produktionszugang.
| Frage | Aktueller Stand | Vertrauen |
|---|---|---|
| Hat StepFun das Modell angekündigt? | Ja, über die offizielle Ankündigung von @StepFun_ai | Hoch |
| Wird eine API-Modell-ID genannt? | step-5-preview | Mittel; im eigenen Account prüfen |
| Gibt es veröffentlichte Tokenpreise? | 1 US-Dollar Input / 2,70 US-Dollar Output pro 1 Million Tokens | Mittel; Messung bzw. Listing eines Drittanbieters |
| Sind die Gewichte bereits herunterladbar? | Es wurden keine öffentlichen Gewichte gefunden | Stand 20. September: hoch |
| Sind Open Weights angekündigt? | 15. Oktober, laut StepFuns Ankündigung | Für die Ankündigung hoch; die Veröffentlichung liegt in der Zukunft |
Was StepFun bestätigt hat – und was noch auf Belege wartet
In der offiziellen Ankündigung beschreibt StepFun ein sparsames MoE-Modell mit 600 Milliarden Parametern, davon 27 Milliarden aktiv, einem Kontextfenster von 1 Million Tokens sowie Text- und Bildeingabe. Als besondere Stärken nennt der Anbieter agentische Aufgaben, Softwareentwicklung und Finanzanwendungen. Das sind zunächst Herstellerangaben – kein unabhängiger Nachweis dafür, dass jedes beworbene Limit an jedem API-Endpunkt tatsächlich zur Verfügung steht.
Bei der Prüfung am 20. September 2026 lieferte die offizielle Plattformsuche keine eigene Step-5-Preis- oder API-Seite. Damit bleiben zentrale Betriebsfragen wie Rate Limits, maximale Ausgabelänge, Function Calling, Cache-Abrechnung und regionale Verfügbarkeit ohne Primärquelle. Ein Drittanbieter-Verzeichnis sollte deshalb nicht einfach als StepFun-Dokumentation in eine Produktionskonfiguration übernommen werden.
Ein Erfahrungsbericht von @xueyu1125 kommt zu dem Schluss, dass sich ein einfacher SVG-Animationstest schwächer anfühlte als das Artificial-Analysis-Rating – insbesondere bei 3D- und Reasoning-Aufgaben (Quelle). Das ist kein Benchmark-Ergebnis, sondern eine frühe Einzelerfahrung. Als Warnsignal ist sie dennoch nützlich: Ein aggregierter Score lässt sich nicht automatisch auf jede Aufgabe übertragen.
„目前的简单使用体验是对不起Artifical Analysis的44 Index分数，至少在3D和思维能力这方面达不到GLM-5.3-Flash🤣“ — @xueyu1125 über einen ersten Praxistest (X)
Step 5 Preview API: Die genannten Preise mit Vorsicht kalkulieren
Für die Step 5 Preview API werden derzeit meist 1,00 US-Dollar pro 1 Million Input-Tokens und 2,70 US-Dollar pro 1 Million Output-Tokens genannt. Artificial Analysis weist außerdem einen Cache-Rabatt von 95 Prozent und einen gemischten Richtwert von 0,51 US-Dollar pro Million Tokens aus – unter der Annahme von 70 Prozent Cache-Treffern sowie 20 Prozent Input und 10 Prozent Output. Dieser Mischwert ist eine Modellrechnung, kein allgemeingültiger Rechnungsbetrag.
| Nutzung | Genannter Preis | Vor dem Start prüfen |
|---|---|---|
| Input | 1,00 $ / 1 Mio. Tokens | Ob der Preis tatsächlich vom Anbieter stammt und regionsabhängig ist |
| Output | 2,70 $ / 1 Mio. Tokens | Ob Reasoning-Tokens als Output abgerechnet werden |
| Cache-Treffer | Bei 95 Prozent Rabatt etwa 0,05 $ / 1 Mio. Tokens | Cache-Berechtigung und Regeln für das Schreiben in den Cache |
| Beispiel: 100k Input + 20k Output | Etwa 0,154 $ | Steuern, Mindestmengen, Wiederholungen und versteckten Reasoning-Verbrauch |
Die Grundrechnung ist unkompliziert: (input tokens ÷ 1,000,000 × 1.00) + (output tokens ÷ 1,000,000 × 2.70). Eine Anfrage mit 100.000 Input-Tokens und 20.000 Output-Tokens kostet damit vor Rabatten oder anbieterspezifischen Gebühren ungefähr $0.10 + $0.054 = $0.154.
Der Haken: Das Modell kann ausgesprochen ausführlich sein. Artificial Analysis maß in seiner Intelligence-Index-Evaluierung rund 160 Millionen Output-Tokens; bei vergleichbaren Modellen lag der Median bei 92 Millionen. Auch ein niedriger Output-Preis kann deshalb zu einer höheren Rechnung führen, wenn das Modell beim Reasoning oder bei seinen Antworten mehr Tokens verbraucht. Ein früher Nutzer wies außerdem darauf hin, dass Thinking-Tokens möglicherweise in der Output-Abrechnung auftauchen (Quelle).
Starke Leistungswerte, aber kein durchgehend rundes Bild
Artificial Analysis meldet einen Intelligence-Index-Score von 44, ungefähr 100 Output-Tokens pro Sekunde und 2,96 Sekunden bis zum ersten Antwort-Token. BenchLeader führt ebenfalls ein Kontextfenster von 1 Million Tokens und eine Ausgaberate von 100 Tokens pro Sekunde auf, kommt beim ersten Antwortwert aber auf 23 Sekunden. Die abweichenden Latenzdefinitionen zeigen, warum sich rohe Dashboard-Zahlen nicht ohne Weiteres miteinander vergleichen lassen.
| Signal | Genannter Wert | Was Käufer daraus ableiten können |
|---|---|---|
| Intelligence Index | 44 | Starkes Gesamtergebnis, aber keine Garantie für jede Aufgabe |
| Ausgabegeschwindigkeit | 99,8 Tokens/Sekunde | Nach Beginn der Generierung konkurrenzfähig |
| Erstes Antwort-Token | 2,96 Sekunden bei Artificial Analysis | Messdefinition und eigenen API-Weg prüfen |
| Kontextfenster | 1 Mio. Tokens | Das Limit der eingesetzten API bestätigen, nicht nur das Modellprofil |
| Evaluierungs-Output | 160 Mio. Tokens | Budget für ausführliche Antworten und Reasoning-Verbrauch einplanen |
| Long-Context-Ergebnis | 88,3 %, Rang #2 im BenchLeader-Listing | Vielversprechend, aber das Benchmark-Setup ist entscheidend |
Auch bei den Benchmarks ist das Bild nicht einheitlich. BenchLeader gibt Step 5 Preview im SciCode-Test 58,9 Prozent und Rang #8. Beim MMMU-Pro-Ergebnis landet das Modell dagegen auf #64; multimodale Aufgaben werden als schwächste aggregierte Kategorie ausgewiesen. Artificial Analysis nennt Bildeingabe als unterstützt, während CloudPrice in seinem Katalog Bildeingabe und mehrere weitere Fähigkeiten als nicht verfügbar markiert. Bis StepFun eine exakte API-Funktionsmatrix veröffentlicht, sollten Anwendungen vom kleinsten gemeinsamen Nenner ausgehen.
Für einen begrenzten Pilot geeignet, nicht für den blinden Produktionswechsel
Die vorliegenden Daten sprechen für eine eingegrenzte Evaluierung, nicht für einen uneingeschränkten Wechsel. Setze ein kleines Testbudget und lass die API genau die Eigenschaften nachweisen, die sich auf Drittanbieter-Seiten nicht zuverlässig klären lassen.
- Endpunkt und Modell-ID im offiziellen Account bestätigen. Sende mit
step-5-previeweine harmlose Anfrage und protokolliere den zurückgegebenen Modellnamen, die Region, den Statuscode und die Rate-Limit-Header. - Die Abrechnungsfelder erfassen. Vergleiche Input-, Output-, Cache- und Reasoning-Token. Die öffentlichen Werte
$1/$2.70allein reichen nicht als Grundlage für die Rechnung. - Langen Kontext stufenweise testen. Beginne mit 50K Tokens, steigere erst danach auf 100K, 350K und höhere Werte. Halte Zeit bis zum ersten Token, Abschneiden von Inhalten und Fehlerverhalten fest.
- Tools getrennt von der Textqualität prüfen. Teste Funktionsnamen, gültige Argumente, Wiederholungen und ob das Modell den Zielzustand liest, bevor es ihn verändert. Der Intelligence-Index-Score sagt nichts über zuverlässige Tool-Ausführung aus.
- Einen Fallback bereithalten. Leite fehlgeschlagene, abgebrochene oder fehlerhafte Tool-Aufrufe an ein Modell weiter, das dein Stack bereits unterstützt. Ein Preview-Endpunkt sollte nicht der einzige Weg in einem kundenorientierten Workflow sein.
Bei einem Multi-Provider-Setup kann ein einheitliches API-Gateway den Fallback vereinfachen. Die Prüfung von StepFuns eigenen Preisen und Limits ersetzt es jedoch nicht. Das Ziel sollte Begrenzung sein: ein unbewiesenes Modell hinter Budgetgrenzen, Logs und einer getesteten Alternativroute einsetzen.
Step 5 Preview API: Häufige Fragen
Ist Step 5 Preview offiziell veröffentlicht?
StepFun hat Step 5 Preview am 20. September 2026 offiziell angekündigt. Wie es um die öffentliche Dokumentation und eine breite Produktionsverfügbarkeit steht, ist weniger eindeutig. „Angekündigt“ sollte daher nicht mit „vollständig dokumentiert und stabil“ gleichgesetzt werden.
Wie lautet die API-Modell-ID von Step 5 Preview?
Frühe Berichte nennen step-5-preview. Bevor du die Kennung fest in den Code einbaust, solltest du sie im offiziellen StepFun-Account oder in der API-Antwort überprüfen.
Wie viel kostet Step 5 Preview?
Drittanbieter-Listings und Artificial Analysis nennen 1,00 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Tokens und 2,70 US-Dollar pro 1 Mio. Output-Tokens. Prüfe, ob Reasoning, Cache-Schreibvorgänge, Wiederholungen und regionale Gebühren abweichend berechnet werden.
Ist Step 5 Preview jetzt Open Source?
In den am 20. September 2026 geprüften Quellen waren keine öffentlichen Gewichte verfügbar. StepFuns Ankündigung stellt Open Weights für den 15. Oktober in Aussicht. Das ist eine Zusage für die Zukunft, keine aktuelle Verfügbarkeit.
Unterstützt das Modell Bilder und ein Kontextfenster von 1 Million Tokens?
StepFuns Ankündigung und Artificial Analysis nennen Bildeingabe sowie ein Kontextfenster von 1 Million Tokens. Widersprüchliche Katalogdaten sprechen jedoch dafür, den konkreten API-Weg zu testen und nicht davon auszugehen, dass jede beworbene Funktion überall aktiviert ist.
Die Entscheidung ist damit trotz des noch unklaren Modellstatus ziemlich klar: Wenn das Preis-Leistungs-Verhältnis zum eigenen Workload passt, lohnt sich ein kleiner, instrumentierter Pilot. Eine Produktionsabhängigkeit sollte Step 5 Preview aber erst werden, wenn StepFun die Modellseite, Abrechnungsregeln, Funktionsübersicht und Limits veröffentlicht hat, die für einen sicheren Betrieb nötig sind.
