Teil 1 von 6
TOFU
Was kostet KI wirklich? Der ehrliche Kostenguide für Unternehmen
Von €57/Monat für Startups bis €9.300/Monat für den Mittelstand: Alle KI-Kosten transparent aufgeschlüsselt. Mit ROI-Formel und Spar-Tipps.
Artikel lesenThemen-Hub · 11 Artikel
KI-Kosten & Inference-Ökonomie
Was KI-Betrieb 2026 wirklich kostet: Token-Ökonomie, Inference-Effizienz, kleine Modelle, Tool-Konsolidierung und ein ROI-Modell, das dem Controlling standhält.
Wovon hängen die Kosten für KI-Inferenz ab?
Kurz erklärt
Die Kosten für KI-Inferenz ergeben sich aus Tokenmenge, Modellwahl, Kontextlänge und Aufrufhäufigkeit – nicht aus dem Listenpreis eines Modells allein. Der größte Hebel liegt meist im Routing: einfache Aufgaben auf kleinere Modelle, komplexe auf große, plus Caching wiederkehrender Kontexte. Wer Kosten je Ergebnis statt je Token misst, erkennt schnell, welche Anwendungsfälle wirtschaftlich tragen.
Für CMOs
Für Marketing ist die Frage, ab welchem Volumen sich ein KI-Workflow gegenüber der bisherigen Produktion rechnet – und welche Kostentreiber im Budget geplant werden müssen.
Für CTOs
Für die Technik geht es um Tokenbudget, Caching, Modell-Routing und Latenz: dieselbe Funktion kann je nach Architektur ein Vielfaches kosten.
Die Lernreise
Demnächst in dieser Serie
Redaktionsplan – jede Karte verlinkt auf den Artikel, sobald er live ist.
Warum dieser Hub?
- Kostenmodell statt Bauchgefühl: Lizenz-, Token- und Betriebskosten getrennt betrachtet
- Konkrete Effizienzhebel: Caching, Model Routing, Kontext-Disziplin, kleine Modelle
- Tool-Sprawl erkennen und den Stack sauber konsolidieren
- ROI-Rechnung mit Baseline und Amortisation – direkt mit unserem ROI-Rechner nachrechenbar
Newsletter abonnieren
KI-Marketing Insights direkt in Ihr Postfach