KI-Kosten sind der am schnellsten wachsende Budget-Posten
Die Token-Preise fallen, doch der Verbrauch durch Agenten steigt massiv.
Diese Ausgaben zu kontrollieren, ist eine Wissenschaft für sich.
Tokenomics
KI-Kosten und Tokenomics
Verknüpfen Sie jeden Token mit Aktionen, damit sie jedes Modell optimal anpassen und ausufernde Kosten abfangen können, bevor Sie die Rechnung präsentiert bekommen.
Kosten von KI-Agenten bewerten
Verfolgen Sie die Nutzung und Kosten von Token nach Anforderung, Modell, Agent und Workflow, damit die Ausgaben nie im Dunkeln bleiben. Die Kosten werden mit der Infrastruktur korreliert, auf der das System ausgeführt wird, und Agenten werden dank kleiner, speziell für die Bewertung entwickelter Luna-Modelle kostengünstiger.
Token-Nutzung und Schwellenwerte verwalten
Messen Sie die Token-Nutzung nach Workflow und legen Sie Schwellenwerte und Benachrichtigungen fest, um ausufernde Kosten frühzeitig abzufangen. Agenten planen, wiederholen Schritte und lesen Kontext erneut. Ein Workflow, bei dem die einzelnen Schritte kostengünstig erscheinen, kann daher in der Addition schnell teuer werden. Splunk sorgt dafür, dass Ihr Budget eingehalten wird.
Modellkosten und Qualität abgleichen
Leiten Sie Anfragen an ein günstigeres Modell weiter, wenn es die gleiche Qualität liefert. Solche Entscheidungen sind leichter zu treffen, wenn Kosten und Qualität für die einzelnen Modelle und Workflows in einem einzigen Diagramm gegenübergestellt werden.
Funktionen
Kosten agentenbasierter KI kontrollieren
An das optimale Modell weiterleiten
Stellen Sie die Token-Kosten der Qualität gegenüber – nach Anfrage, Modell, Agent und Workflow. Leiten Sie an ein kleineres Modell weiter, wenn dieses das gleiche Ergebnis erzielt, und sparen Sie Kosten.
Verborgene Kosten einkalkulieren
Die Rechnung des Anbieters ist nur ein Teil der Ausgaben. Korrelieren Sie die Token-Kosten auf einer Zeitachse mit GPU, Arbeitsspeicher, Vektordatenbanken und Netzwerk.
Kosten in Ihrer Umgebung kontrollieren
Führen Sie Open-Weight-Modelle auf Ihrer eigenen Hardware aus. Dann gibt es keine Rechnung zum Abgleichen. Erfassen Sie die Kosten für Token und Infrastruktur für Ihre gesamte selbstgehostete Flotte.
Ausgaben wie Netzwerk-Traffic behandeln
Budgetieren Sie nach Workflow, legen Sie Schwellenwerte fest und erhalten Sie eine Benachrichtigung, wenn einer davon „heißläuft“. Betrachten Sie die Ausgaben für Token als Betriebssignal mit klaren Limits und Verantwortlichen, damit die Kosten genau vorhersagbar bleiben.
Tatsächliche Kosten messen, nicht Token
Mit Prompt Caching lässt sich ein fester Präfix zu einem Bruchteil des normalen Preises wiederverwenden. Damit kann ein größerer Prompt manchmal günstiger sein. Optimieren Sie die realen Kosten, nicht die Anzahl der Token.
Ausufernde Kosten rechtzeitig abfangen
Wiederholungsschleifen und ausufernder Kontext verbrauchen stundenlang Token. Überwachen Sie die Nutzung nach Workflow und legen Sie Schwellenwerte fest, damit es nicht zu einer Überraschung im sechsstelligen Bereich kommt.
Ressourcen
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KI-Tokenomics – FAQ
Tokenomics bezeichnet die Praxis, die Kosten agentenbasierter KI zu kontrollieren und zu steuern, indem die Ausgaben für Token gemessen, Teams, Apps und Workflows zugeordnet und dann zur Ausgabequalität in Beziehung gesetzt werden. So lässt sich feststellen, ob die Ausgaben sich gelohnt haben.
Eine einzelne Abfrage kostet einige hundert Token, eine agentische Aktion kann hingegen 10.000 bis 50.000 Token verbrauchen – weil Agenten planen, Schritte wiederholen, Tools aufrufen und Kontext erneut lesen. Dadurch erhalten Teams oftmals Überraschungsrechnungen in sechsstelliger Höhe.
Stellen Sie die Token-Kosten der Qualität gegenüber – nach Anfrage, Modell, Agent und Workflow. Leiten Sie an ein kleineres Modell weiter, wenn dieses das gleiche Ergebnis erzielt, und sparen Sie Kosten.
Nein. Die Rechnung des Anbieters ist nur ein Teil der Ausgaben, und dank Prompt Caching können größere Prompts manchmal günstiger sein als kleinere. GPU, Arbeitsspeicher, Vektordatenbanken und Netzwerk verursachen ebenfalls Kosten, daher sind die tatsächlichen Kosten wichtiger als das reine Token-Volumen.
Ja. Wenn Sie Open-Weight-Modelle auf Ihrer eigenen Hardware ausführen, gibt es keine Rechnung zum Abgleichen. Splunk misst Token- und Infrastrukturkosten in Ihrer gesamten Flotte und hält sie innerhalb des von Ihnen gesteckten Rahmens.
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