Tokenkosten effektiv managen in Schweizer KMU — Schritt für Schritt

Die Einführung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann für Schweizer KMU erhebliche Vorteile bieten. Ein wesentliches Element dabei sind die sogenannten Tokens, die als Grundbausteine für die Verarbeitung von Daten in vielen KI-Modellen dienen. Die Kosten für diese Tokens können jedoch rasch ansteigen, wenn sie nicht effizient verwaltet werden. Der folgende Artikel bietet einen Überblick, wie KMU ihre Kosten für Tokens im Griff behalten und langfristig optimieren können.

Typische Fehler und deren Korrektur

Fehlender Überblick über die Nutzung:

Viele Unternehmen unterschätzen, wie viele Tokens sie tatsächlich verbrauchen und welche Anwendungen die grössten Kostentreiber sind. Ohne genaue Kenntnis der eigenen Nutzungsdaten ist es schwierig, strategische Entscheidungen zur Kostenreduktion zu treffen.

*Korrektur:* Eine regelmäßige Überwachung und Analyse der Token-Nutzung ist entscheidend. Unternehmen sollten Tools nutzen, die einen Überblick über den Token-Verbrauch bieten und identifizieren, welche Anwendungen am meisten Ressourcen benötigen. Dadurch können gezielte Massnahmen zur Reduktion getroffen werden.

Unzureichende Optimierung der Modelle:

KI-Modelle können oft suboptimal eingestellt sein, was zu einem unnötig hohen Tokenverbrauch führt. Dies ist besonders der Fall, wenn vorgefertigte oder generische Modelle ohne Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens genutzt werden.

*Korrektur:* Unternehmen sollten ihre Modelle regelmässig überprüfen und bei Bedarf anpassen. Durch eine Feinabstimmung der Modelle, etwa durch Reduktion der Komplexität oder Optimierung der Datenverarbeitungsschritte, kann der Tokenverbrauch deutlich gesenkt werden.

Vernachlässigung von Batch-Verarbeitung:

Ohne die Nutzung der Batch-Verarbeitung wird oftmals für jede einzeln gestellte Anfrage ein separater Prozess gestartet, was zu einem gesteigerten Tokenverbrauch führt.

*Korrektur:* Durch die Implementierung einer Batch-Verarbeitung können viele Anfragen gebündelt und somit effizienter verarbeitet werden. Dies reduziert die Anzahl der benötigten Prozesse und damit auch den Tokenverbrauch.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Analysephase (1-7 Tage):

Starten Sie eine umfassende Analyse Ihres aktuellen Tokenverbrauchs. Nutzen Sie vorhandene Tools, um detaillierte Berichte und Analysen zu erstellen.

Identifizieren Sie die Anwendungen innerhalb Ihres Unternehmens, die am meisten Tokens verbrauchen, und notieren Sie diese für eine gezielte Optimierung.

Optimierungsphase (8-21 Tage):

Arbeiten Sie mit Ihrem IT-Team oder externen Dienstleistern zusammen, um Ihre KI-Modelle zu überprüfen und anzupassen. Dies kann die Justierung der Modellparameter umfassen sowie die Überprüfung der Relevanz und Effizienz der eingesetzten Algorithmen.

Implementieren Sie, wo möglich, Batch-Verarbeitung, um die Effizienz in der Datenverarbeitung zu steigern.

Evaluationsphase (22-30 Tage):

Nach der Umsetzung der Optimierungen, evaluieren Sie erneut den Tokenverbrauch und verifizieren Sie, ob die ergriffenen Massnahmen die gewünschten Kosteneinsparungen gebracht haben.

Stellen Sie sicher, dass die Monitoring- und Analysetools weiterhin regelmässig genutzt werden, um langfristig die Kontrolle über die Tokenkosten zu behalten.
Durch eine gezielte Analyse und Optimierung des Tokenverbrauchs können KMU ihre Kosten deutlich senken und die Effizienz ihrer KI-Anwendungen erhöhen. Der strukturierte Ansatz in Phasen ermöglicht eine nachvollziehbare Umsetzung und Kontrolle der Massnahmen.