{"id":1496,"date":"2026-07-10T10:27:24","date_gmt":"2026-07-10T10:27:24","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1496"},"modified":"2026-07-10T10:27:24","modified_gmt":"2026-07-10T10:27:24","slug":"why-us-companies-switching-chinese-ai-models-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/de\/why-us-companies-switching-chinese-ai-models-2026\/","title":{"rendered":"Warum US-Unternehmen 2026 auf chinesische KI-Modelle umsteigen"},"content":{"rendered":"<p>Amerikanische Unternehmen entscheiden sich zunehmend <strong>f\u00fcr chinesische KI-Modelle<\/strong>, and the reason is brutally simple: cost. As OpenAI and Anthropic hold premium prices, open-weight models from DeepSeek, Alibaba&#8217;s Qwen, Zhipu&#8217;s GLM and Moonshot&#8217;s Kimi have arrived at a fraction of the price while closing most of the quality gap. The result is a quiet migration that is now showing up in hard usage data \u2014 not just in opinion pieces.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Wichtigste Erkenntnisse<\/h3>\n<ul>\n<li>Der Anteil der von US-Unternehmen \u00fcber OpenRouter an chinesische KI-Modelle gesendeten Tokens liegt seit dem 8. Februar 2026 w\u00f6chentlich \u00fcber 30 % und erreichte zeitweise fast 46 % \u2013 verglichen mit rund 11 % ein Jahr zuvor.<\/li>\n<li>Die Preisunterschiede sind enorm: DeepSeeks Flaggschiff kostet etwa 0,87 USD pro Million ausgegebener Tokens, w\u00e4hrend Anthropic rund 25 USD und OpenAI rund 30 USD verlangt.<\/li>\n<li>Named switchers include Lindy (100% to DeepSeek), Shopify (self-hosted Qwen 3), Coinbase (GLM 5.2 + Kimi 2.7) and Airbnb (Qwen).<\/li>\n<li>Die berichteten Einsparungen reichen von etwa 50 % bis hin zu einer 75-fachen Reduktion der Kosten pro Einheit.<\/li>\n<li>Es geht jedoch nicht nur um den Preis: Offene Gewichte erm\u00f6glichen es Unternehmen, Modelle selbst zu hosten und ihre Daten vor Ort zu behalten \u2013 allerdings werfen sie auch echte Governance- und geopolitische Fragen auf.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a525f0104901\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a525f0104901\"  aria-label=\"Umschalten\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/why-us-companies-switching-chinese-ai-models-2026\/#How_big_is_the_shift_to_Chinese_AI_models\" >Wie gro\u00df ist der Wechsel zu chinesischen KI-Modellen?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/why-us-companies-switching-chinese-ai-models-2026\/#The_price_gap_driving_the_switch\" >Die Preisunterschiede als treibende Kraft hinter dem Wechsel<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/why-us-companies-switching-chinese-ai-models-2026\/#Who_is_actually_switching\" >Wer wechselt tats\u00e4chlich?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/why-us-companies-switching-chinese-ai-models-2026\/#It_is_not_just_price_open_weights_change_the_calculus\" >Es geht nicht nur um den Preis: Offene Gewichte ver\u00e4ndern die Kalkulation grundlegend<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/why-us-companies-switching-chinese-ai-models-2026\/#The_catch_governance_and_geopolitics\" >Der Haken: Governance und Geopolitik<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/why-us-companies-switching-chinese-ai-models-2026\/#What_it_means_for_OpenAI_and_Anthropic\" >Was bedeutet das f\u00fcr OpenAI und Anthropic?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/why-us-companies-switching-chinese-ai-models-2026\/#Should_your_company_switch_A_quick_framework\" >Sollte Ihr Unternehmen wechseln? Ein kurzer Entscheidungsrahmen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/why-us-companies-switching-chinese-ai-models-2026\/#Frequently_asked_questions\" >H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/why-us-companies-switching-chinese-ai-models-2026\/#The_bottom_line\" >Das Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_big_is_the_shift_to_Chinese_AI_models\"><\/span>Wie gro\u00df ist der Wechsel zu chinesischen KI-Modellen?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Das deutlichste Signal ist die Nutzung \u2013 nicht die Stimmung. Laut OpenRouter-Daten, die von CNBC berichtet wurden, lag der Anteil der Tokens, die US-Unternehmen an chinesische Modelle weiterleiten, seit dem 8. Februar 2026 w\u00f6chentlich \u00fcber 30 % und erreichte zeitweise sogar 46 % \u2013 verglichen mit einem Durchschnittswert von rund 11 % in den zw\u00f6lf Monaten zuvor. Mit anderen Worten: Fast die H\u00e4lfte des KI-Datenverkehrs gro\u00dfer US-Unternehmen in manchen Wochen l\u00e4uft heute auf Modellen ab, die in China entwickelt wurden.<\/p>\n<p>Der Startup-Bereich des Marktes bewegt sich am schnellsten. Branchensch\u00e4tzungen zufolge nutzen derzeit rund 20\u201330 % aller Startups Open-Source-Modelle, und etwa 80 % davon w\u00e4hlen ein chinesisches Open-Weight-Modell. Wenn ein Gr\u00fcnder seine finanzielle Laufzeit im Blick hat, ist eine zehnfache Differenz bei den KI-Kosten kein Rundungsfehler \u2013 sondern der Unterschied zwischen Markteinf\u00fchrung und Schlie\u00dfung.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_price_gap_driving_the_switch\"><\/span>Die Preisunterschiede als treibende Kraft hinter dem Wechsel<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die \u00dcberschriftenzahlen erkl\u00e4ren das Verhalten bereits von selbst. Ein chinesisches Flaggschiffmodell kann pro Token nur einen Bruchteil der Kosten seiner US-Konkurrenten verursachen:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Modell \/ Anbieter<\/th>\n<th>Gesch\u00e4tzter Ausgabepreis (pro 1 Mio. Tokens)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>DeepSeek (Flaggschiff)<\/td>\n<td>~$0.87<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Anthropic Claude (Flaggschiff)<\/td>\n<td>~$25<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>OpenAI (Flaggschiff)<\/td>\n<td>~$30<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Ein weit verbreiteter Vergleich f\u00fcr eine typische Arbeitslast ergab Kosten von rund 4.811 USD bei Anthropics Claude gegen\u00fcber etwa 544 USD bei Zhipus GLM \u2013 also nahezu eine 9-fache Differenz. Analysten sch\u00e4tzen f\u00fchrende chinesische Open-Weight-Modelle im Allgemeinen als 60\u201390 % g\u00fcnstiger als die besten US-Frontier-Modelle f\u00fcr vergleichbare Aufgaben ein. Bevor Sie \u00fcberhaupt etwas umstellen, lohnt es sich, Ihre eigenen Zahlen zu berechnen \u2013 statt sich auf Schlagzeilen zu verlassen: Unser kostenloser <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/ai-api-cost-calculator\/\">Kostenrechner f\u00fcr KI-APIs<\/a> sch\u00e4tzt Ihre tats\u00e4chliche monatliche Rechnung basierend auf Ihrem Token-Volumen ab, und unser <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/ai-price-performance-index-2026\/\">KI-Preis-Leistungs-Index<\/a> bewertet Modelle nach Intelligenz pro Dollar, sodass Sie genau sehen k\u00f6nnen, wo jedes Modell hinsichtlich Wertigkeit liegt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Who_is_actually_switching\"><\/span>Wer wechselt tats\u00e4chlich?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dies ist l\u00e4ngst keine Hypothese mehr. Mehrere namentlich genannte Unternehmen haben bereits echten Produktionsverkehr umgestellt:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Lindy<\/strong> \u2013 das KI-Agenten-Startup verlagerte 100 % seines Datenverkehrs von Anthropics Claude auf DeepSeek; der CEO erwartet dadurch Einsparungen im Millionenbereich.<\/li>\n<li><strong>Shopify<\/strong> \u2013 ersetzte angeblich eine OpenAI-GPT-5-Pipeline durch ein selbstgehostetes Multi-Agentensystem auf Basis von Alibabas Qwen 3 und nannte eine etwa 75-fache Reduktion der Kosten pro Sprachmodell-Einheit sowie eine h\u00f6here Ausgabequalit\u00e4t als Begr\u00fcndung.<\/li>\n<li><strong>Coinbase<\/strong> \u2013 senkte seine KI-Ausgaben um nahezu die H\u00e4lfte, nachdem es Workloads auf GLM 5.2 und Kimi 2.7 verlagert hatte.<\/li>\n<li><strong>Airbnb<\/strong> \u2013 betreibt 13 KI-Modelle, setzt aber stark auf Qwen; CEO Brian Chesky bezeichnete es \u00f6ffentlich als \u201asehr gut\u2018, \u201aschnell\u2018 und bezahlbar. Nach der Einf\u00fchrung eines Qwen-basierten Kundenservice-Agents sank die durchschnittliche Bearbeitungszeit bei Airbnb von fast drei Stunden auf etwa sechs Sekunden.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"It_is_not_just_price_open_weights_change_the_calculus\"><\/span>Es geht nicht nur um den Preis: Offene Gewichte ver\u00e4ndern die Kalkulation grundlegend<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Kosten dominieren die Schlagzeilen, doch der zweite Treiber ist architektonischer Natur. Da diese chinesischen Modelle Open-Weight-Modelle sind, kann ein Unternehmen sie herunterladen und auf eigener Hardware ausf\u00fchren \u2013 anstatt eine API eines Drittanbieters aufzurufen. Damit \u00e4ndert sich gleichzeitig zweierlei: Der Kosten-Meter pro Token entf\u00e4llt, und sensible Daten m\u00fcssen niemals das Unternehmen verlassen. Airbnb betonte beispielsweise, dass keinerlei Daten an die Entwickler der Modelle gesendet werden. F\u00fcr Teams, die diesen Trade-off abw\u00e4gen, zeigt unser <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">Self-Hosting- vs. API-Rechner<\/a> den Break-even-Punkt, ab dem der Eigenbesitz einer GPU g\u00fcnstiger ist als das Bezahlen pro Token, und unsere <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/open-vs-closed-ai-cost-gap-2026\/\">Studie zu Open- versus Closed-Source-Kosten<\/a> quantifiziert, wie gro\u00df die Kluft mittlerweile geworden ist. Um Spezifikationen, Kontextfenster und aktuelle Preise direkt miteinander zu vergleichen, sehen Sie sich bitte unsere <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/models\/\">Datenbank f\u00fcr KI-Modelle<\/a>an, und f\u00fcr eine vertiefte Analyse des Modells, das diesen Wandel anf\u00fchrt, unser <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4\/\">DeepSeek-V4-Leitfaden<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_catch_governance_and_geopolitics\"><\/span>Der Haken: Governance und Geopolitik<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der Wechsel ist nicht reibungslos. Nachdem Airbnb die Nutzung chinesischer Open-Source-Modelle bekanntgegeben hatte, stellten US-Abgeordnete Fragen zu dieser Praxis \u2013 obwohl das Unternehmen die Modelle selbst hostet und keinerlei Daten an die Entwickler weitergibt. F\u00fcr regulierte Branchen wirft der Einsatz eines Modells chinesischer Herkunft \u2013 selbst wenn es ausschlie\u00dflich auf heimischen Servern l\u00e4uft \u2013 Beschaffungs-, Compliance- und reputationsbezogene Fragen auf, die sich allein mit einer Tabellenkalkulation nicht l\u00f6sen lassen. Das sich abzeichnende pragmatische Vorgehen besteht darin, die Open-Weights-Modelle selbst zu hosten (sodass keine Daten eine Grenze \u00fcberschreiten) und gleichzeitig ein US-amerikanisches Spitzenmodell f\u00fcr die anspruchsvollsten Aufgaben bereitzuhalten.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_it_means_for_OpenAI_and_Anthropic\"><\/span>Was bedeutet das f\u00fcr OpenAI und Anthropic?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der Druck ist bereits sp\u00fcrbar. Anfang Juni 2026 wurde berichtet, dass OpenAI scharfe Senkungen der Token-Preise erw\u00e4ge \u2013 eine Ma\u00dfnahme, die signalisieren w\u00fcrde, dass das Unternehmen die preisliche Bedrohung durch chinesische Anbieter als existenziell und nicht nur als Randph\u00e4nomen wahrnimmt. Die allgemeine Marktstimmung hat sich vom sogenannten \u201eTokenmaxxing\u201c (immer mehr Tokens auf ein Problem zu werfen) hin zur Effizienz gewandelt: das gleiche Ergebnis mit deutlich weniger Aufwand zu erzielen. Genau in diesem Umfeld \u00fcberzeugt ein Modell, das 60 bis 90 Prozent g\u00fcnstiger ist, beim Gesch\u00e4ftskunden \u2013 und deshalb k\u00f6nnte sich die Preisgestaltung bei Spitzenmodellen im kommenden Jahr stark von der des vergangenen Jahres unterscheiden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Should_your_company_switch_A_quick_framework\"><\/span>Sollte Ihr Unternehmen wechseln? Ein kurzer Entscheidungsrahmen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die ehrliche Antwort lautet: manchmal. Treffen Sie die Entscheidung entlang vier Dimensionen. <strong>Volumen<\/strong> \u2014 Je h\u00f6her und stabiler Ihr Nutzungsvolumen ist, desto st\u00e4rker amortisieren sich g\u00fcnstigere Modelle (oder das Self-Hosting). <strong>Qualit\u00e4tsanspruch<\/strong> \u2014 F\u00fcr allt\u00e4gliche Texterstellung, Extraktion, Klassifizierung und Support sind f\u00fchrende Open-Source-Modelle kaum von den Top-APIs der Spitzenanbieter zu unterscheiden; bei den anspruchsvollsten Denkaufgaben liegen die US-Flaggschiffe nach wie vor vorn. <strong>Datensensitivit\u00e4t<\/strong> \u2014 Wenn Ihre Daten Ihre Kontrolle niemals verlassen d\u00fcrfen, ist das Self-Hosting eines Open-Source-Modells die sauberste L\u00f6sung. <strong>Governance<\/strong> \u2014 Pr\u00fcfen Sie vor einer Verpflichtung die Beschaffungs- und Compliance-Richtlinien. Berechnen Sie zun\u00e4chst die Kosten mit den oben genannten Rechnern, testen Sie das Modell an einer nicht-kritischen Arbeitslast und leiten Sie erst danach echten Traffic darauf um.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>H\u00e4ufig gestellte Fragen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Welche chinesischen KI-Modelle nutzen US-Unternehmen am h\u00e4ufigsten?<\/h3>\n<p>Die am h\u00e4ufigsten genannten Namen sind DeepSeek, Qwen von Alibaba, GLM von Zhipu sowie Kimi von Moonshot. DeepSeek dominiert bei preisgetriebenen Wechseln, w\u00e4hrend Qwen bei Airbnb und Shopify sowie GLM\/Kimi bei Coinbase zum Einsatz kommen.<\/p>\n<h3>Wie viel g\u00fcnstiger sind chinesische KI-Modelle?<\/h3>\n<p>Analysten sch\u00e4tzen f\u00fchrende chinesische Open-Source-Modelle auf rund 60 bis 90 Prozent niedrigere Kosten als top US-amerikanische Spitzenmodelle. Konkret kostet beispielsweise DeepSeeks Flaggschiff-Modell etwa 0,87 Dollar pro Million ausgegebener Tokens, w\u00e4hrend Anthropic rund 25 Dollar und OpenAI rund 30 Dollar verlangt; bei einem konkreten Workload-Vergleich zeigte sich sogar eine nahezu neunfache Differenz (544 Dollar f\u00fcr GLM gegen\u00fcber 4.811 Dollar f\u00fcr Claude).<\/p>\n<h3>Ist es sicher, Unternehmensdaten an chinesische KI-Modelle zu senden?<\/h3>\n<p>Da diese Modelle Open-Weight-Modelle sind, k\u00f6nnen Unternehmen sie selbst hosten, sodass keine Daten ihre eigenen Server verlassen \u2013 Airbnb betont beispielsweise, keinerlei Daten an die Modellentwickler zu \u00fcbermitteln. Das Risiko liegt weniger in der Daten\u00fcbertragung als vielmehr in Governance-, Beschaffungsregelungen und geopolitischen Faktoren, die jedes Unternehmen individuell abw\u00e4gen muss.<\/p>\n<h3>Welche US-Unternehmen haben auf chinesische KI-Modelle umgestellt?<\/h3>\n<p>Zu den \u00f6ffentlich genannten Beispielen z\u00e4hlen Lindy (zu 100 % auf DeepSeek), Shopify (selbst gehostetes Qwen 3), Coinbase (GLM 5.2 und Kimi 2.7) sowie Airbnb (Qwen). Breitere OpenRouter-Daten zeigen, dass der Anteil chinesischer Modelle am US-amerikanischen Enterprise-Tokenverbrauch in den meisten Wochen des Jahres 2026 \u00fcber 30 Prozent betrug.<\/p>\n<h3>Erf\u00fcllen chinesische Modelle hinsichtlich Qualit\u00e4t OpenAI und Anthropic?<\/h3>\n<p>Bei vielen allt\u00e4glichen und Programmieraufgaben liegen sie mittlerweile nur noch um einen Bruchteil eines Punktes hinter den besten geschlossenen Modellen \u2013 weshalb preisgetriebene Wechsel sinnvoll sind. Bei den anspruchsvollsten Denkaufgaben behalten die US-Spitzenmodelle jedoch weiterhin die F\u00fchrung \u2013 daher ist ein verbreitetes Muster, standardm\u00e4\u00dfig ein g\u00fcnstiges Open-Source-Modell einzusetzen und ein Spitzen-API nur f\u00fcr die schwierigsten Aufgaben vorzubehalten.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>Das Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Migration zu chinesischen KI-Modellen wird durch reine Arithmetik getrieben, nicht durch Ideologie. Sobald ein leistungsf\u00e4higes Modell ein Zehntel \u2013 manchmal sogar ein Siebenundzwanzigstel \u2013 der Kosten des etablierten Anbieters kostet und zudem selbst gehostet werden kann, um die Daten im Haus zu halten, werden kostenbewusste Teams es ausprobieren \u2013 und die OpenRouter-Zahlen zeigen, dass viele dabei bleiben. Die bleibende Erkenntnis lautet nicht \u201eChina hat gewonnen\u201c, sondern dass KI-Inferenz zu einer Kommodit\u00e4t geworden ist, bei der Preis und Effizienz ebenso wichtig sind wie reine Leistungsf\u00e4higkeit. Unternehmen, die ihre tats\u00e4chlichen Kosten genau kalkulieren, sorgf\u00e4ltig pilotieren und das Modell gezielt an die jeweilige Aufgabe anpassen, realisieren den Gro\u00dfteil der Einsparungen, ohne ihr gesamtes Gesch\u00e4ft auf einen einzigen Anbieter zu setzen.<\/p>\n<p><em>Quellen: CNBC, Forbes, Rest of World, Tech Startups. Berichtet im Juli 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>US companies from Lindy to Airbnb are switching to Chinese AI models like DeepSeek, Qwen and GLM to cut costs by 60-90%. Here is who moved and why.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1497,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[604],"tags":[888,424,421,887,889,455,422],"class_list":["post-1496","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-chinese-ai","tag-ai-cost","tag-chinese-ai-models","tag-deepseek","tag-glm","tag-kimi","tag-open-weight-models","tag-qwen"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1496","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1496"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1496\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1498,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1496\/revisions\/1498"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1497"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1496"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1496"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1496"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}