Schätzt und erklärt API-Kosten für Apollo.io (People Search / Credits) und Anthropic Claude (Messages API, Token-Preise). Nutzen bei myTalentscout-Sourcing, n8n-MVP, Budgetfragen, „was kostet ein Lauf“, dry_run, per_page, Token-Schätzung — immer mit Hinweis auf verbindliche Anbieter-Dashboards und aktuelle Preis-URLs.
Es gibt keine zuverlässige globale Formel „X Credits pro Request“ im öffentlichen Skill — Kosten hängen vom Plan, Endpoint und Credit-Kontingent ab.
| Fakt | Hinweis |
|---|---|
myTalentscout MVP (scripts/build-workflow.py) | Pro Lauf typisch 1× POST /v1/mixed_people/search (optional höheres 1–25 nur manuell). |
per_page| Exakte Credits | Im Apollo-Account: About Credits / Track API Usage — siehe API Pricing, Create API Key. |
| Praxis | Credits/Usage vor und nach einem Testlauf vergleichen. |
Antwort an Nutzerin formulieren: Apollo-Kosten = planabhängig; Verifikation im Dashboard; im Repo ggf. docs/mts-mvp-fast-path.md (Abschnitt Apollo-Credits).
Token-basiert. Offizielle Tabelle: Anthropic Model pricing — Preise können sich ändern; vor Kalkulation aktuelle Seite nennen.
ANTHROPIC_MODEL)Grobe List-Preise (USD, Stand typischer Doku): ca. $3 / 1 Mio. Input-Tokens, ca. $15 / 1 Mio. Output-Tokens (Basis-Input, ohne Caching-Breakdown).
Grobschätzung pro Lauf (nur wenn Claude aufgerufen wird):
USD ≈ (input_tokens / 1_000_000) × 3 + (output_tokens / 1_000_000) × 15
Typische Größenordnung (MVP, bis ~5–25 Profile im Prompt): Input oft ca. 5k–12k Tokens, Output ca. 1,5k–3,5k (Obergrenze im Workflow oft max_tokens 4096) → oft ca. 0,03–0,09 USD/Lauf als unsichere Spanne.
Wenn Apollo 0 Treffer: im MVP oft kein Claude-Call → 0 USD für Anthropic dieses Laufs.
skills/)Bei dry_run: true (manueller JSON-Webhook) werden keine API-Calls ausgeführt; die Antwort enthält eine rechnerische Vorschau (would_call_claude_if_hits) — weiterhin Schätzung, keine Garantie.
docs/mts-mvp-fast-path.md verweisen wenn Repo jobscraper/skills offen ist.docs/mts-mvp-fast-path.md — ausführliche Kosten-Beispiele (EUR grob).docs/test-payloads.md — dry_run-Beispiel.