Blackbox leitet 231 Modelle von mehr als 29 Laboren über einen einzigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt weiter oder betreibt ein Open-Weight-Modell als dediziertes Single-Tenant-Deployment. Abgerechnet wird pro Token statt pro Platz, das Gateway erzwingt vollständigen Verzicht auf Datenspeicherung, und personenbezogene Kennungen werden entfernt, bevor Anfragen geschlossene Modelle erreichen.
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Blackbox ist eine Inferenzplattform. Sie senden eine Anfrage an einen einzigen Endpunkt, und sie erreicht dasjenige von Hunderten Drittanbietermodellen, das zur Aufgabe am besten passt — oder ein Modell, das auf ausschließlich für Sie reservierter Hardware läuft. Die Startseite formuliert die Position ohne Umschweife: Blackbox ist „die Plattform hohen Vertrauens für Frontier-Inferenz", betreibt „das Open-Weight-Modell Ihrer Wahl als dediziertes Deployment" oder leitet „über 300 Modelle über einen Endpunkt" weiter.
Diese Einordnung ist wichtig, denn sie entspricht vermutlich nicht dem, was der Name erwarten lässt. Blackbox war lange als Coding-Assistent bekannt, und Suchergebnisse beschreiben das Produkt bis heute so. Die Website in ihrer heutigen Form stellt Inferenzinfrastruktur, Sicherheit und eine Ökonomie pro Token voran. Die Coding-Oberflächen bestehen weiterhin — die Agents API, eine VS-Code-Erweiterung und eine Kommandozeile sind sämtlich als Produkte gelistet — doch sie stehen neben dem Inferenzgeschäft und nicht davor. Wer ein Autovervollständigungs-Plugin erwartet und ein Modell-Gateway mit Unternehmensverträgen vorfindet, hat nicht die falsche Seite gefunden: Das Produkt hat sich bewegt.
Die Plattform gliedert sich in drei Oberflächen: Enterprise Inference, den Blackbox Router und Agents & Tooling — die Agents API, die VS-Code-Erweiterung und die CLI — mit dem Hinweis, dass „jede Oberfläche dieselbe Zusage pro Token nutzt". Ein Guthaben deckt alles ab, was ebenso das Ordnungsprinzip des Geschäftsmodells wie der Architektur ist.
Dieser Punkt verdient einen eigenen Abschnitt, weil „mit welchem Modell spreche ich eigentlich" auf Plattformen dieser Art am häufigsten unbeantwortet bleibt, und weil Anbieter dieser Kategorie mitunter Modellnamen führen, die sich als Absichtserklärung, als falsch zugeordnet oder als zu einem Schwesterprodukt gehörig erweisen.
Hier ist die Antwort ungewöhnlich gut belegt. Die Katalogseite entscheidet die Frage unmittelbar: Sie führt 231 Modelle aus „über 29 Laboren" auf, erreichbar „über den Blackbox Router — einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt". Das ist eine lebendige, filterbare Tabelle mit Kontextfenstern und Preisen pro Token, keine Logo-Wand.
Jeder Eintrag trägt einen expliziten Anbieter-Namensraum — anthropic/claude-opus-5, google/gemini-3.7-flash, openai/gpt-5.6-sol, xai/grok-4.6 — sodass die Herkunft jedes Modells ausgesprochen und nicht bloß angedeutet wird. Daneben stehen Modelle von Meta, Alibaba, Moonshot, MiniMax, NVIDIA, Sakana, Kwaipilot und anderen, jeweils mit eigenem Präfix.
Die daraus zu ziehende Schlussfolgerung ist geradeheraus und sollte klar benannt werden: Blackbox trainiert offenbar keine eigenen Frontier-Modelle. Das Unternehmen betreibt und leitet die Modelle anderer weiter. Alles im Katalog ist einem externen Labor zugeordnet. Das ist keine Kritik — Routing und Hosting sind ein legitimes und anspruchsvolles Geschäft, und ehrliche Zuordnung ist besser als das Gegenteil — es bedeutet aber, dass Sie bei der Qualitätsbewertung ein bestimmtes Drittanbietermodell plus die Bereitstellungsleistung von Blackbox bewerten, nicht ein proprietäres Modell. Beurteilen Sie Routing, Geschwindigkeit, Datenschutzbehandlung und Preis. Die Intelligenz selbst gehört den im Namensraum genannten Laboren.
Mit DEDICATED gekennzeichnete Einträge „können stattdessen als für Sie isoliertes Single-Tenant-Deployment laufen", was die praktische Trennlinie zwischen geteiltem Routing und reservierter Kapazität markiert. Open-Weight-Modelle lassen sich so betreiben; geschlossene Modelle naturgemäß nicht.
Ein Endpunkt erreicht den gesamten gehosteten Katalog, wobei das Gateway den Verzicht auf Datenspeicherung und Training erzwingt. Ein Schlüssel, eine Rechnung, ein Dashboard. Für Teams, die derzeit mehrere Anbieterkonten parallel führen, ist diese Bündelung der unmittelbare praktische Gewinn.
Statt Kapazität zu teilen, stellt Blackbox das Open-Weight-Modell Ihrer Wahl auf für Sie reservierten GPUs bereit — beschrieben als Single-Tenant, isoliert, ohne geteilte Pools und ohne andere Kunden. Das ist die Antwort auf Arbeitslasten, die nicht an einen geteilten Dienst gehen dürfen.
Die Anbindung ist bewusst unspektakulär: „Ein OpenAI-kompatibler Endpunkt. Ändern Sie die Basis-URL und behalten Sie Ihren Code." Das veröffentlichte Beispiel sendet an enterprise.blackbox.ai/chat/completions mit einem üblichen messages-Array und Streaming-Flag. Spricht Ihr Code bereits das OpenAI-Protokoll, ist die Migration eine Konfigurationsänderung.
Die Agents API für Coding-Agenten in der Cloud und die Remote-Agent-Sandboxes sind Enterprise vorbehalten, während Multi-Agent- und Chairman-LLM-Orchestrierung in beiden Tarifen nach Verbrauch abgerechnet wird. VS-Code-Erweiterung und CLI runden die Entwickleroberflächen ab und werden sämtlich vom selben Token-Guthaben abgezogen.
Intelligentes Routing, Failover und Prompt-Caching sind in beiden Tarifen enthalten. Der Anbieter stellt klar, dass es sich nicht bloß um Bequemlichkeiten handelt: Intelligentes Routing und Prompt-Caching sollen dieselbe Zusage um 10 bis 20 Prozent strecken, und zwar auch bei geschlossenen Modellen.
Die Bündelung mehrerer Anbieterkonten ist der häufigste Einstieg. Teams, die getrennt mit OpenAI, Anthropic und Google arbeiten, erreichen alle drei über einen Schlüssel und eine Rechnung, ohne die Modellwahl einzuschränken.
Regulierte oder sensible Arbeitslasten passen am besten zum dedizierten Weg. Wo Code oder Datensätze nicht an einen geteilten Mehrmandantendienst gehen dürfen, verändert der Betrieb eines Open-Weight-Modells auf reservierter Kapazität, was überhaupt möglich ist.
Kostenbewusste Inferenz mit hohem Volumen profitiert von Routing plus Caching, da das günstigste ausreichende Modell den Großteil des Verkehrs bedienen kann und nur schwierigere Anfragen eskalieren.
Coding-Agenten in Unternehmensumgebungen werden über die Agents API und Remote-Agent-Sandboxes bedient, mit dedizierten Runnern und SSO unter Vertrag.
Modellbewertung und -vergleich passen naturgemäß gut, da eine Integration 231 Modelle erreicht und der Wechsel zwischen ihnen eine Zeichenkettenänderung statt eines neuen SDK bedeutet.
Umgekehrt richtet sich das Produkt nicht an Privatpersonen, die eine Chat-Oberfläche für Endnutzer suchen, und nicht an jene, die ein proprietäres Frontier-Modell wollen — die Modelle hier gehören anderen Laboren.
Lesen Sie den Namensraum, bevor Sie ein Modell beurteilen. Der Katalog sagt Ihnen genau, wessen Modell Sie aufrufen; Qualitätsklagen betreffen meist das Labor, nicht das Gateway.
Bemessen Sie die Zusage am Minimum, nicht am Maximum. Nicht verbrauchte Zusagen verfallen zum Ende des Abrechnungszeitraums, sodass sich eine ehrgeizige Zusage unmittelbar in Verschwendung verwandelt, wenn die Nutzung hinter den Erwartungen bleibt.
Achten Sie auf die Hinweise bei 75 und 90 Prozent. Es gibt sie, weil der Verfall real ist, und sie sind der Mechanismus, durch den nichts unangekündigt verfällt.
Nehmen Sie nicht an, dass der Verzicht auf Datenspeicherung unverändert für jedes weitergeleitete Modell gilt. Die Garantie wird am Gateway erzwungen, beruht bei geschlossenen Vorleistungsanbietern aber teilweise auf deren Bedingungen und auf Flags pro Anfrage.
Behandeln Sie „keine menschliche Prüfung" als Vertragspunkt. Sie ist als vertraglich verhandelt und nicht als plattformweite Voreinstellung ausgewiesen, und der Einkauf sollte sie ausdrücklich bestätigen.
Nutzen Sie dedizierte Deployments gezielt. Reservierte Kapazität ist die richtige Antwort für regulierte Arbeit und eine teure Antwort für alles andere.
Bringen Sie eigene Anbieterkonten mit, wenn Sie bereits verhandelte Konditionen haben. Auf Enterprise wird das unterstützt und erlaubt Ihnen, bestehende Preise zu behalten und dennoch Routing und Beobachtbarkeit zu gewinnen.
Plattform- und Infrastrukturteams, die den Modellzugang organisationsweit vereinheitlichen, sind die klarste Zielgruppe, da ein Endpunkt und eine Rechnung einen Wildwuchs an Anbieterintegrationen ersetzen.
Unternehmen mit regulatorischen Auflagen profitieren am meisten vom Single-Tenant-Weg, deren Alternative oft darin besteht, gehostete Modelle gar nicht zu nutzen.
Kostenbewusste Teams mit hohem Volumen gewinnen durch Routing und Caching, besonders wenn ein günstigeres Modell den Großteil des Verkehrs hinreichend bedient.
Engineering-Teams, die bereits auf dem OpenAI-Protokoll aufbauen, haben ungewöhnlich niedrige Wechselkosten, da die Integration eine Änderung der Basis-URL ist.
Sicherheitsgetriebene Einkäufer sind erkennbar das Publikum, für das die Website geschrieben ist, denn ein großer Teil der Botschaft betrifft Verschlüsselung, Speicherung und Entfernung von Kennungen.
Schlecht geeignet ist das Produkt für Privatpersonen, die ein ausgefeiltes Endkunden-Chatprodukt wollen, für Teams mit dem Wunsch nach einem eigenen internen Modell, für alle, die für Unternehmenskontrollen nicht mit dem Vertrieb sprechen möchten, sowie für Käufer, die vor der Einführung umfangreiche unabhängige Validierung benötigen — diese ist, wie unten dargelegt, dünn.
Blackbox wird vorrangig als API ausgeliefert. Die OpenAI-kompatible REST- und Streaming-Schnittstelle ist die Hauptoberfläche, was bedeutet, dass jede Sprache oder jedes Framework, das bereits OpenAI aufrufen kann, auch Blackbox ohne neues SDK aufrufen kann.
Über die API hinaus bietet das Produkt eine CLI und eine VS-Code-Erweiterung, beide vom selben Token-Guthaben gespeist, dazu die Agents API und Remote-Agent-Sandboxes für in der Cloud ausgeführte Agentenarbeit.
Die Bereitstellungsoptionen für Unternehmen reichen bis zu dedizierter Single-Tenant-Infrastruktur und Datenresidenz, mit SAML SSO, SCIM, RBAC und Auditprotokollen unter Vertrag. Das Unternehmen verweist zudem auf eine KI-Partnerschaft mit Microsoft für Unternehmensbereitstellungen auf Azure.
Abgerechnet wird pro Token statt pro Platz, aufgeteilt in Pay As You Go, beschrieben als „Listenpreis für jedes Modell, nichts zu unterschreiben" mit null monatlicher Zusage, und Enterprise, eine jährliche Zusage, die gegen eine Bestellung abgebaut wird.
Die Preise werden je Million Token veröffentlicht, wobei Eingabe, Ausgabe und Cache-Lesevorgänge getrennt berechnet werden — nvidia/nemotron-3-ultra mit 0,32 $ Eingabe, 0,80 $ Ausgabe und 0,08 $ Cache-Lesen gegenüber zai/glm-5.2 mit 1,40 $ und 4,40 $. Die getrennte Ausweisung der Cache-Lesepreise ist ein nützliches Detail, da Caching die effektiven Kosten bei wiederkehrendem Kontext erheblich verändert.
Kunden mit Zusage sehen „Geschlossen −5 % und mehr" sowie „Offen −10 % und mehr", und die Seite hält ausdrücklich fest, dass „sich der Preis in Ihrem Vertrag verbessert, wenn die zugesagten Ausgaben steigen". Den größeren Rabatt auf Open-Weight-Modelle begründet der Anbieter damit, dass Blackbox diese Infrastruktur durchgängig selbst betreibt, während geschlossene Modelle an ihre Anbieter weitergeleitet werden.
Zur Frage nach Plattformgebühren antwortet die Preisseite unmissverständlich: „Es gibt keine Gebühr für den Kauf von Guthaben und keine Abrechnung pro Platz. Sie zahlen Token zu den Listenpreisen oder darunter." Für Teams, die platzbasierte KI-Werkzeuge gewohnt sind, ist das Fehlen von Platzgebühren ein echter struktureller Unterschied.
Der Haken, den man vor jeder Unterschrift verstehen sollte: Nicht verbrauchte Zusagen „verfallen zum Ende des Abrechnungszeitraums", Ausgabenhinweise werden bei 75 und 90 Prozent verschickt, und der Rat des Anbieters selbst lautet, „die Zusage an Ihrer minimalen Nutzung zu bemessen". Dieser Rat ist vernünftig und sollte wörtlich befolgt werden — Zusagerabatte sind nur dann Ersparnis, wenn die Token tatsächlich verbraucht werden.
OpenRouter ist für die Routing-Funktion der konzeptionell nächste Wettbewerber und bündelt viele Modelle hinter einer API, allerdings mit anderer kommerzieller und unternehmensbezogener Ausrichtung.
Together AI, Fireworks und Baseten konkurrieren bei gehosteter Open-Weight-Inferenz und tauchen in denselben Geschwindigkeitsvergleichen auf; Together AI wird in der Benchmark-Tabelle namentlich genannt.
Der direkte Weg zu OpenAI, Anthropic oder Google bleibt die einfachste Option, wenn nur ein Anbieter benötigt wird und keine Bündelung erforderlich ist — und Blackbox unterstützt die Anbindung dieser Konten auf Enterprise sogar selbst.
Selbstbetrieb mit vLLM oder Ähnlichem gibt Teams mit ausreichender GPU-Kapazität und Engineering-Tiefe maximale Kontrolle, um den Preis, die Infrastruktur selbst zu betreiben.
Für den speziellen Fall der Coding-Agenten konkurrieren dedizierte Werkzeuge dieser Kategorie eher mit der Agents-Oberfläche als mit der Inferenzplattform.
Die unabhängige Validierung ist der schwächste Teil des Bildes. Prüfung durch Dritte fehlt praktisch: Der Product-Hunt-Eintrag zeigt eine Bewertung von 5,0, die auf einer einzigen Rezension und 11 Followern beruht — eine Stichprobe, die viel zu klein ist, um irgendetwas zu tragen. Weder eine unabhängige Rezension noch eine Untersuchung einer großen Technologiepublikation ließ sich auffinden, und Unternehmensdatenbanken widersprechen einander bei Finanzierung und Umsatz, weshalb hier keine solchen Zahlen zitiert werden. Nahezu alles in diesem Eintrag stützt sich daher auf die vom Anbieter selbst veröffentlichten Seiten.
Die Geschwindigkeitsangabe ist konkret genug, um überprüfbar zu sein: Artificial Analysis maß im Juli 2026 auf NVIDIA Nemotron 3 Ultra 454 Token pro Sekunde und sah Blackbox damit an erster Stelle unter den Anbietern, „30 % schneller als der Zweitplatzierte". Es handelt sich um eine Messung Dritter, die jedoch auf der Seite des Anbieters wiedergegeben und hier nicht unabhängig gegen die ursprüngliche Rangliste geprüft wurde; zudem betrifft sie ein Modell zu einem Zeitpunkt, nicht den Katalog insgesamt.
Die Einschränkung beim Trainings-Opt-out ist veröffentlicht statt versteckt: Speicherung und Training werden „über Anbieterbedingungen und Flags pro Anfrage unterdrückt, soweit die Anbieter-API dies unterstützt", womit die Garantie am Rand vertraglich statt rein technisch ist. Das ist eine ehrliche Offenlegung und bedeutet zugleich, dass die Stärke des Versprechens je nach vorgelagertem Anbieter variiert.
Die am leichtesten zu übersehende Zeile der Startseite steht unter der Überschrift zur Isolation: „Keine menschliche Prüfung — vertraglich verhandelt". Dieser Schutz ist also eine Vertragsklausel und keine plattformweite Voreinstellung. Wer ihn automatisch voraussetzt, setzt womöglich zu viel voraus.
Die Enterprise-Schwelle ist umfangreich. SAML SSO, SCIM, RBAC und Auditprotokolle sind Enterprise vorbehalten, ebenso Datenresidenz, Single-Tenant-Deployment und individuelle Ratenbegrenzungen; nichts davon findet sich bei Pay As You Go. Auch die Agents API und die Remote-Agent-Sandboxes sind Enterprise vorbehalten. Selbstbedienungskunden erhalten Routing und Preise, nicht Governance.
Der Verfall von Zusagen ist ein reales finanzielles Risiko, wie oben dargelegt, und die Seite mit den Nutzungsbedingungen ließ sich während der Recherche nicht abrufen — eine Anfrage an /terms lieferte einen 404 — weshalb in diesem Eintrag weder die betreibende Gesellschaft noch das anwendbare Recht genannt werden.
Schließlich ist der Katalog ein bewegliches Ziel. Eine Tabelle mit 231 Modellen und datierten Preisen ändert sich häufig; behandeln Sie daher jede Zahl hier als Momentaufnahme und prüfen Sie die aktuellen Preise vor jeder Budgetierung.
Datenschutz steht im Zentrum der Produktbotschaft, und die Mechanismen sind konkret genug beschrieben, um sie beurteilen zu können.
Prompts, Codekontext und Vervollständigungen „bleiben für die aktive Anfrage im Speicher und werden nach der Antwort verworfen", verbunden mit „kein Modelltraining, keine Prüfwarteschlange für Prompts, keine Inhaltskopie für Produktanalytik". Die Datenschutzseite fasst dies als Routing-Entscheidung und nicht als Häkchen in einer Richtlinie, was der Umsetzung entspricht.
Auf Enterprise schreibt eine PII-Schicht Kennungen um, bevor ein Prompt ein geschlossenes Modell erreicht, sodass „geschlossene Modelle Platzhalter wie <EMAIL_1> oder <PERSON_2> erhalten und die Antwort anschließend für Ihren Nutzer wiederhergestellt wird". Der Filter wird als lokaler Inferenzschritt innerhalb der Blackbox-Schicht beschrieben, sodass Kennungen vor dem Anbieter-Routing entfernt werden; Unternehmensteams können einstellen, welche Kategorien maskiert werden.
Sensitivitätsbewusstes Routing ist der architektonische Gedanke, der dies verbindet: Aufgaben, die nach Entfernung der Kennungen gefahrlos geschlossene Anbieter erreichen dürfen, laufen über den Router, während regulierter oder besonders schützenswerter Code auf reservierter Kapazität zu Enterprise Inference geht. Teams können öffentliche Dokumentation, interne Tickets, Quellcode, Geheimnisse und regulierte Datensätze per Arbeitsbereichsrichtlinie trennen, statt sich darauf zu verlassen, dass jede Entwicklerin und jeder Entwickler manuell das sicherste Modell wählt — eine bedeutsame Verbesserung, denn individuelle Disziplin ist genau das, was bei zunehmender Größe zuerst versagt.
Auditprotokolle werden so beschrieben, dass sie Zugriffs- und Konfigurationsereignisse erfassen, ohne Prompt-Inhalte zu speichern — die richtige Form für Nachweise, die nicht selbst ein neues Datenrisiko schaffen.
Die ehrlichen Grenzen: PII-Entfernung, Auditprotokolle und Datenresidenz sind Enterprise-Funktionen; „keine menschliche Prüfung" wird vertraglich verhandelt; und die vorgelagerte Trainingsunterdrückung hängt davon ab, was die API des jeweiligen Anbieters unterstützt. Die Offenlegungsqualität liegt hier über dem Kategoriedurchschnitt, doch die stärksten Garantien erfordern einen Vertrag statt einer Anmeldung.
Nach dem veröffentlichten Katalog nein. Alle 231 Modelle sind über explizite Namensräume wie anthropic/, google/, openai/, meta/ und xai/ externen Laboren zugeordnet. Blackbox hostet und leitet diese Modelle weiter, statt eigene Frontier-Modelle zu trainieren; die Modellqualität ist damit eine Eigenschaft des gewählten Labors, während Geschwindigkeit, Datenschutzbehandlung und Preis Eigenschaften von Blackbox sind.
Die Katalogseite führt 231 Modelle aus mehr als 29 Laboren auf, sowohl Open-Weight als auch geschlossen, jeweils mit veröffentlichtem Kontextfenster und Token-Preis. Zu den namentlich genannten Anbietern zählen unter anderem Google, Anthropic, OpenAI, Meta, xAI, Alibaba, Moonshot, MiniMax und NVIDIA.
Pro Token, nicht pro Platz. Pay As You Go berechnet Listenpreise ohne Zusage und ohne Unterschrift. Enterprise beruht auf jährlich zugesagten Ausgaben, die gegen eine Bestellung abgebaut werden, mit Rabatten ab 5 Prozent für geschlossene und ab 10 Prozent für Open-Weight-Modelle, die mit steigender Zusage besser werden. Eingabe, Ausgabe und Cache-Lesevorgänge werden getrennt berechnet.
Sie verfallen zum Ende des Abrechnungszeitraums. Blackbox versendet Ausgabenhinweise bei 75 und 90 Prozent der Zusage und rät ausdrücklich, die Zusage an der minimalen Nutzung zu bemessen. Betrachten Sie die Zusage als Untergrenze, die Sie sicher verbrauchen, nicht als Ziel, das Sie zu erreichen hoffen.
Das Gateway erzwingt den Verzicht auf Datenspeicherung; Prompts, Codekontext und Vervollständigungen bleiben nur für die aktive Anfrage im Speicher und werden anschließend verworfen, ohne Modelltraining und ohne Prüfwarteschlange. Für weitergeleiteten Verkehr ist das Trainings-Opt-out standardmäßig aktiv, doch beachten Sie die genannte Grenze: Es wirkt über Anbieterbedingungen und Flags pro Anfrage, soweit die Anbieter-API dies unterstützt.
Auf Enterprise ja. Eine PII-Anonymisierungsschicht ersetzt Namen, E-Mail-Adressen, Kontonummern und Geheimnisse durch semantische Platzhalter, bevor der Prompt an einen geschlossenen Anbieter geht, und stellt die Antwort danach wieder her. Das ist eine Enterprise-Fähigkeit und keine Voreinstellung des Selbstbedienungstarifs.
Gering, wenn Sie bereits das OpenAI-Protokoll nutzen. Der Endpunkt ist für REST und Streaming OpenAI-kompatibel, und der dokumentierte Weg besteht darin, die Basis-URL zu ändern, den Code zu behalten und die Modellzeichenkette auf die gewünschte Kennung mit Namensraum anzupassen.
Dedizierte Single-Tenant-Deployments, Datenresidenz, SAML SSO, SCIM, RBAC, Auditprotokolle, PII-Entfernung vor geschlossenen Modellen, individuelle Ratenbegrenzungen und SLAs, die Agents API für Coding-Agenten in der Cloud, Remote-Agent-Sandboxes mit dedizierten Runnern sowie einen fest zugeordneten Forward-Deployed Engineer samt kostenfrei enthaltener Einführung.
Auf Enterprise ja. Sie können eigene Konten bei OpenAI, Anthropic oder Google anbinden und über Ihre bestehenden Beziehungen und verhandelten Konditionen leiten, während Routing, Failover, Caching und Dashboard erhalten bleiben. Die Nutzung wird dann über Ihren Anbieter abgerechnet und nicht über Blackbox.
Sie ist konkret genug zum Nachprüfen, was für sie spricht: 454 Token pro Sekunde auf Nemotron 3 Ultra, gemessen von Artificial Analysis im Juli 2026, Platz eins unter den Anbietern. Zwei Vorbehalte gelten — die Zahl ist auf der Seite des Anbieters wiedergegeben und wurde hier nicht unabhängig bestätigt, und sie beschreibt ein Modell zu einem Zeitpunkt statt des gesamten Katalogs.
