Die Ausgaben für Künstliche Intelligenz (KI) steigen rasant, doch viele Unternehmen wissen nicht genau, wofür sie zahlen. Ein Manager eines großen deutschen Industriekonzerns, der namentlich nicht genannt werden möchte, berichtet, dass sich die KI-Kosten seit Jahresbeginn mindestens verdoppelt haben. „Das Erste, was wir gemacht haben, ist, das Kostenbewusstsein noch mal zu schärfen“, sagt der Manager. Dies geschehe etwa durch Reports mit Zahlen zur Nutzung.
Token als zentrale Abrechnungseinheit
Token sind die zentrale Abrechnungseinheit für KI-Systeme wie ChatGPT oder Claude Code. Je mehr Token ein Modell produziert, desto höher die Kosten. Ein Projekt namens „Caveman“ zielt darauf ab, die Token-Anzahl drastisch zu reduzieren, indem KI-Systeme dazu gebracht werden, kurz und knapp zu antworten – ähnlich einem Höhlenmenschen. Nach Angaben des Projekts benötigt die Textproduktion dadurch 65 Prozent weniger Token.
Vier Prinzipien zur Kostenkontrolle
Um die KI-Kosten im Griff zu behalten, empfehlen Experten vier Prinzipien. Erstens: Transparenz schaffen. Unternehmen sollten genau erfassen, welche Abteilungen und Anwendungen wie viele Token verbrauchen. Zweitens: Nutzung steuern. Durch Limits und Priorisierungen lässt sich der Verbrauch begrenzen. Drittens: Effizienz optimieren. Modelle sollten so konfiguriert werden, dass sie mit weniger Token auskommen. Viertens: Alternativen prüfen. Nicht jede Aufgabe erfordert ein teures Large Language Model; einfachere Modelle oder regelbasierte Systeme können oft günstiger sein.
Kostenbewusstsein schärfen
Der genannte Manager betont, dass das Kostenbewusstsein eine zentrale Rolle spielt. „Wir haben Reports eingeführt, die jedem Team zeigen, wie viele Token es verbraucht und was das kostet“, erklärt er. Diese Transparenz habe dazu geführt, dass Teams nun bewusster mit KI-Ressourcen umgehen. Zudem würden Schulungen angeboten, um Entwickler für effiziente Prompt-Gestaltung zu sensibilisieren.
Branchenweite Herausforderung
Die steigenden KI-Kosten sind kein Einzelfall. Viele Unternehmen berichten von ähnlichen Entwicklungen. Die Nachfrage nach KI-gestützter Softwareentwicklung treibt die Ausgaben in die Höhe. Token sind zu einem Produktionsfaktor geworden, den es zu managen gilt. Wer hier nicht gegensteuert, riskiert Budgetüberschreitungen und ineffiziente Ressourcennutzung.
Fazit: Kontrolle ist möglich
Mit den richtigen Maßnahmen können Unternehmen ihre KI-Kosten in den Griff bekommen. Transparenz, Steuerung, Optimierung und Alternativencheck sind die Schlüssel. Der Caveman-Ansatz zeigt, dass bereits einfache Änderungen große Wirkung haben können. Unternehmen sollten jetzt handeln, bevor die Kosten weiter explodieren.
