Modellkatalog
Der Modellkatalog hinter jedem Picker in Tale — wo er unter Einstellungen > KI-Anbieter liegt, was die Fähigkeits-Tags bedeuten, welche Standards mitkommen und wie die Liste frisch bleibt.
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Jeder Modell-Picker in Tale — das Modellmenü des Composers, die Modellbindung eines Agents, die Standards, die Crawler- und RAG-Dienste nutzen — zieht aus einem Katalog: den Modellen, die auf den KI-Providern deiner Organisation deklariert sind. Eine frische Instanz bringt einen einzigen Provider mit, OpenRouter, dessen ein Key Chat, Vision, Embeddings, Transkription, Text-to-Speech und Bildgenerierung abdeckt. Diese Seite ist die Referenz dafür, wo dieser Katalog in der UI liegt, was die Tags auf jedem Modell bedeuten und was ab Werk mitkommt.
Wo der Katalog liegt
Öffne Einstellungen > KI-Anbieter und klick eine Provider-Zeile an. Der Drawer listet alles, was der Provider deklariert: seine Basis-URL und seinen API-Schlüssel, seine Standardmodelle und die Modelle-Liste selbst — durchsuchbar, mit Mehr anzeigen hinter den ersten zehn. Modell hinzufügen deklariert einen neuen Eintrag von Hand; Modelle abrufen zieht die Liste, die die API des Providers meldet. Modelle, die ein Admin als In Modell-Auswahl ausgeblendet markiert, bleiben für bestehende Bindungen auflösbar, erscheinen aber nicht mehr in Menüs — so gehen abgelöste Versionen in Rente, ohne alte Agents zu brechen.
Jedes Modell trägt einen oder mehrere Fähigkeits-Tags: Chat, Vision, Embedding, Transkription, Text-zu-Sprache, Bildgenerierung, Bildbearbeitung. Die Tags sind tragend — sie entscheiden, in welchen Pickern ein Modell auftaucht und welche Plattform-Fähigkeit es aufrufen darf. Ein Modell ohne passenden Tag erscheint nie dort, wo diese Fähigkeit gebraucht wird.
Die ausgelieferten Standards
Die Standardmodelle-Karte nennt, welches Modell jede Hintergrund-Fähigkeit nutzt, wenn nichts Spezifischeres gebunden ist:
| Fähigkeit | Ausgelieferter Standard |
|---|---|
| Chat | DeepSeek V4 Flash |
| Vision | Qwen3 VL 32B |
| Embedding | Qwen3 Embedding 8B |
| Bildgenerierung | FLUX.2 [pro] |
| Transkription | Whisper v1 |
Text-to-Speech für den Sprachmodus kommt über OpenAIs GPT-4o mini TTS über denselben OpenRouter-Key, und Bildgenerierung fällt auf FLUX.2 [pro] zurück.
Wie die Liste frisch bleibt
Modelle driften schneller als Docs. Zwei Mechanismen auf der Seite KI-Anbieter halten den Katalog aktuell: die Modellkatalog-Karte frischt Modell-Fähigkeiten — Pricing, Kontextfenster, Reasoning, Vision — täglich aus OpenRouters öffentlichem Katalog auf, und der Schalter Wöchentliche Auto-Synchronisierung der Anbieter-Konfiguration mergt neu veröffentlichte Flaggschiff-Versionen einmal pro Woche in die Provider-Konfiguration der Org, blendet abgelöste aus und lässt jedes Feld, das du angepasst hast, unberührt.
Die Lieferliste unten wird aus derselben Quelle neu generiert, sie stimmt also mit dem, was eine frische Instanz sieht:
| Anbieter | Modell | Fähigkeiten | Kontext | Eingabe ($/M) | Ausgabe ($/M) |
|---|---|---|---|---|---|
| AI21 | Jamba Large 1.7 | chat | 256K | 2.00 | 8.00 |
| Amazon | Nova Premier | chat, vision | 1M | 2.50 | 12.50 |
| Amazon | Nova 2 Lite | chat, vision | 1M | 0.30 | 2.50 |
| Anthropic | Claude Fable (latest) | chat, vision | 1M | 10.00 | 50.00 |
| Anthropic | Claude Fable 5 | chat, vision | 1M | 10.00 | 50.00 |
| Anthropic | Claude Sonnet 4.6 | chat, vision | 1M | 3.00 | 15.00 |
| Anthropic | Claude Haiku 4.5 | chat | 200K | 1.00 | 5.00 |
| Anthropic | Claude Opus 4.8 | chat, vision | 1M | 5.00 | 25.00 |
| Black Forest Labs | FLUX.2 [flex] | image-generation, image-edit | — | — | — |
| Black Forest Labs | FLUX.2 [max] | image-generation, image-edit | — | — | — |
| Black Forest Labs | FLUX.2 [pro] | image-generation, image-edit | — | — | — |
| Cohere | Command A | chat | 256K | 2.50 | 10.00 |
| Cohere | Command R | chat | 128K | 0.15 | 0.60 |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | chat | 1M | 0.43 | 0.87 |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Flash | chat | 1M | 0.09 | 0.18 |
| Gemini 3 Pro | chat, vision | 1M | 2.00 | 12.00 | |
| Gemini 3 Flash | chat, vision | 1M | 0.50 | 3.00 | |
| Gemma 4 31B IT | chat, vision | 262K | 0.12 | 0.35 | |
| Gemma 4 26B A4B IT | chat, vision | 262K | 0.06 | 0.33 | |
| Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) | image-generation, image-edit | 33K | 0.30 | 2.50 | |
| Liquid | LFM2 24B | chat | 128K | 0.03 | 0.12 |
| Meta | LLaMA 4 Maverick | chat | 1M | 0.15 | 0.60 |
| Meta | LLaMA 4 Scout | chat | 10M | 0.10 | 0.30 |
| Microsoft | Phi-4 | chat | 16K | 0.07 | 0.14 |
| MiniMax | MiniMax M3 | chat, vision | 1M | 0.30 | 1.20 |
| Mistral | Mistral Large 3 | chat | 262K | 0.50 | 1.50 |
| Mistral | Mistral Medium 3.5 | chat, vision | 262K | 1.50 | 7.50 |
| Moonshot AI | Kimi K2.6 | chat, vision | 262K | 0.68 | 3.41 |
| Moonshot AI | Kimi K2.7 Code | chat, vision | 262K | 0.61 | 3.07 |
| NVIDIA | Nemotron 3 Ultra | chat | 1M | 0.50 | 2.20 |
| NVIDIA | Nemotron 3 Super | chat | 1M | 0.09 | 0.45 |
| OpenAI | GPT-OSS 120B | chat | 131K | 0.04 | 0.18 |
| OpenAI | GPT-4o mini TTS | text-to-speech | — | — | — |
| OpenAI | GPT-5.3 Chat | chat, vision | 128K | 1.75 | 14.00 |
| OpenAI | GPT-5.5 | chat, vision | 1M | 5.00 | 30.00 |
| OpenAI | GPT-5.5 Pro | chat, vision | 1M | 30.00 | 180.00 |
| OpenAI | Whisper v1 | transcription | — | — | — |
| Perplexity | Sonar Pro | chat, vision | 200K | 3.00 | 15.00 |
| Perplexity | Sonar | chat, vision | 127K | 1.00 | 1.00 |
| Qwen | Qwen3.6 Max Preview | chat | 262K | 1.04 | 6.24 |
| Qwen | Qwen3 Coder 480B | chat | 1M | 0.22 | 1.80 |
| Qwen | Qwen3 VL 32B | chat, vision | 262K | 0.10 | 0.42 |
| Qwen | Qwen3.6 Flash | chat, vision | 1M | 0.19 | 1.13 |
| Qwen | Qwen3 Embedding 8B | embedding | — | 0.01 | 0.00 |
| Qwen | Qwen3.7 Plus | chat, vision | 1M | 0.32 | 1.28 |
| Reka | Reka Flash 3 | chat | 66K | 0.10 | 0.20 |
| Xiaomi | MiMo V2.5 Pro | chat | 1M | 0.43 | 0.87 |
| Z.AI | GLM 5.1 | chat | 203K | 0.98 | 3.08 |
| Z.AI | GLM 5 Turbo | chat | 262K | 1.20 | 4.00 |
| Z.AI | GLM 5V Turbo | chat, vision | 131K | 1.20 | 4.00 |
| xAI | Grok 4.20 | chat, vision | 2M | 1.25 | 2.50 |
Der volle und aktuelle Katalog lebt auf openrouter.ai/models; jedes Modell, das OpenRouter exponiert, lässt sich aus demselben Drawer zu deiner Instanz hinzufügen.
Wo das hineinpasst
Modelle sind die Schicht unter jedem Agent, jeder Chat-Antwort, jeder Sprachausgabe und jedem Bild, das die Plattform rendert. OpenRouter ist der Default, keine Vorgabe — einen Direkt-Anbieter, einen lokalen Ollama- oder vLLM-Server oder ein zweites Gateway hinzuzufügen ist Admin-Arbeit, die Provider abdeckt, und die dateibasierte Form derselben Konfiguration liegt unter Konfiguration → Provider. Zum Auswählen zwischen Chat-Modellen, wenn mehr als eines die Arbeit machen könnte, ist Arena-Modus der Workflow, der genau für diese Frage gebaut ist.