Tokenkosten bei KI-Nutzung gezielt minimieren — Schritt für Schritt

Unternehmen im DACH-Raum können die Tokenkosten für Künstliche Intelligenz (KI) effektiv minimieren, indem sie Prozesse optimieren und typische Fehler vermeiden. Dies führt zu einer nachhaltigeren Nutzung von KI-Ressourcen und spart wertvolle finanzielle Mittel.

Verständnis der Tokenkosten

Bei der Verwendung von KI-Services entstehen Tokenkosten, welche Gebühren darstellen, die für die Verarbeitung von Daten anfallen. Diese können sich rasch summieren, wenn nicht effizient gewirtschaftet wird. Token repräsentieren Datenstücke, die für die Analyse durch KI-Systeme verwendet werden. Ein grundlegendes Verständnis der Tokenstruktur und der Verrechnungsmodelle der Anbieter ist entscheidend, um gezielt zu sparen.

Priorisierung und Optimierung von Anfragen

Eine zentrale Strategie zur Senkung der Tokenkosten ist die Optimierung der Anfragen an das KI-System. Unternehmen sollten die Relevanz und Wichtigkeit ihrer Daten sorgfältig abwägen. Weniger wichtige oder repetitive Daten können oftmals entfallen. Ein KMU, das kontinuierlich grosse Textmengen analysieren lässt, könnte beispielsweise durch eine Voranalyse der Daten oder durch die Verwendung von Stichprobendaten arbeiten, um die Anzahl der Token zu reduzieren. Prüfen Sie, welche Daten wirklich analysiert werden müssen.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufig auftretender Fehler ist die unzureichende Planung der Datennutzung, was zu unnötigem Tokeneinsatz führt. Eine klare Redefinition der Kernfragen vor der Datenverarbeitung hilft, unnötige Abfragen zu eliminieren. Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Systemskalierung. Skalierung bedeutet, das System an den tatsächlichen Bedarf anzupassen, um Überkapazitäten und hohe Kosten zu vermeiden.

Beispiele aus der Praxis

Ein KMU könnte bei der Einführung eines neuen Produktes übermässig viele Marktanalysen laufen lassen, ohne die gewonnenen Erkenntnisse vollständig zu integrieren, was die Tokenkosten in die Höhe treibt. Durch den Einsatz standarisierter Abweichungen bei Analysen kann kontrolliert werden, ob wesentliche neue Informationen generiert wurden. Ein anderes Unternehmen mag anstelle einer umfassenden Anbindung der KI über Schnittstellen, die geringe Prozesse eindeutig definieren, Einsparungen finden.

14-Tage-Handlungsanleitung zur Kostenoptimierung

Tag 1–3: Verstehen der Kostenstruktur

Führen Sie ein vollständiges Audit der aktuellen Tokennutzung und -kosten durch. Identifizieren Sie alle genutzten Dienste und die anfallenden Tokenkosten je Service.

Tag 4–7: Priorisierung und Planen

Erstellen Sie eine Prioritätenliste, welche Daten und Abfragen unerlässlich sind. Reduzieren Sie nicht notwendige Abfragen und optimieren Sie Datenflüsse.

Tag 8–10: Prozessänderungen umsetzen

Passen Sie Ihre Systeme und Prozesse so an, dass verstärkt nur noch priorisierte Daten verarbeitet werden. Stellen Sie sicher, dass Skaleneffekte genutzt werden.

Tag 11–14: Kostenkontrolle etablieren

Richten Sie regelmässige Überprüfungen der Tokennutzung ein und passen Sie Strategien bei Bedarf an. Implementieren Sie ein Meldesystem für abweichende Zuteilung oder mutmassliche Fehlverwendungen.

Durch die Umsetzung dieser Schritte können Unternehmen signifikant zur Reduktion der Tokenkosten beitragen, die Effizienz stärken und nachhaltig mit KI arbeiten.