AI Cost Calculator (KI-Kostenrechner)

Ein AI Cost Calculator (KI-Kostenrechner) ist ein Tool oder Vorgehen, mit dem sich die voraussichtlichen Kosten, die Latenz und der Infrastrukturbedarf von KI-Workloads – insbesondere Large Language Model (LLM)-Anfragen – vorab und im Betrieb abschätzen lassen. Typisch sind Kalkulationen für Tokenpreise (Input/Output), Request-Volumen, Kontextlängen und Zusatzkomponenten wie RAG (Retrieval-Augmented Generation), Embeddings oder Hosting.

Was bedeutet „AI Cost Calculator“ konkret?

Gemeint ist nicht nur ein „Preisrechner“, sondern ein Entscheidungs- und Planungsrahmen: Er kombiniert Modellpreise (z. B. pro 1.000/1.000.000 Token (Tokens) & Tokenisierung (Tokenization)) mit realen Nutzungsdaten (Prompts, Antwortlängen, Spitzenlast), Qualitätsanforderungen und technischen Randbedingungen (z. B. Latency (Latenz) & Throughput). Das Ergebnis sind Schätzwerte wie Kosten pro Anfrage, Kosten pro Nutzer/Monat, Kosten pro 1.000 Vorgänge sowie erwartete Antwortzeiten.

Wie funktioniert ein KI-Kostenrechner? (typischer Ablauf)

• 1) Use Case definieren: z. B. Support-Chat, Dokumentenanalyse, Agenten-Workflow mit Tools (AI Agents (KI-Agenten), Function Calling / Tool Use).
• 2) Tokenverbrauch schätzen: Input (System Prompt, Nutzertext, Kontext) + Output (Antwort). Ein großes Kontextfenster (Context Window) erhöht häufig die Kosten.
• 3) Preismodell ansetzen: getrennte Preise für Input/Output-Tokens, ggf. Zuschläge für „Reasoning“ oder spezielle Modelle (anbieterabhängig).
• 4) Traffic modellieren: Requests/Tag, Peak vs. Durchschnitt, Streaming ja/nein (Streaming Responses (Token-Streaming)), Wiederholungen durch Fehlerfälle.
• 5) Infrastruktur addieren: Self-Hosting (GPU/CPU, Inference-Server, Speicher) vs. API; plus Observability/Logging, ggf. MLOps.
• 6) Optimierungen simulieren: z. B. Prompt Caching (Antwort-/Prompt-Cache), Kürzen von Prompts, Modell-Routing (Model Router (Modell-Routing)), oder Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung).

Warum ist ein AI Cost Calculator wichtig?

KI-Kosten sind oft nicht linear: Schon kleine Änderungen am Prompt, an der Antwortlänge oder an Retrieval-Strategien können die Tokenzahl und damit die Rechnung stark beeinflussen. Zusätzlich wirken Latenz und Durchsatz auf die Infrastrukturkosten: Niedrige Latenz erfordert häufig mehr Parallelität, Reserven oder leistungsfähigere Hardware. Ein Kostenrechner hilft, Budgets zu planen, SLAs realistisch zu setzen und „Billig aber langsam“ vs. „schnell aber teuer“ transparent zu vergleichen.

Wofür wird ein KI-Kostenrechner genutzt? (Beispiele)

• Chatbot: Kosten pro Konversation basierend auf durchschnittlicher Turn-Zahl und Antwortlänge (z. B. ChatGPT-ähnliche Experiences).
• RAG-Suche: Zusatzkosten durch Retrieval, Chunking und Re-Ranking (z. B. Vector Search (Vektorsuche) / Semantic Search, Re-Ranking (Neu-Rangordnung)) plus LLM-Antwort.
• Automationen: In n8n oder Workflows (Automatisierung (Automation)) werden viele kleine Requests erzeugt; hier zählt „Kosten pro Task“ und Peak-Last.
• On-Prem/Edge: Vergleich API vs. eigene GPUs (CapEx/OpEx), inkl. Auslastung und Wartung.

Was kostet das? (Faustregeln statt Fixpreise)

Die Kosten hängen primär von (a) Tokenmenge pro Request, (b) Modellpreis, (c) Request-Volumen und (d) Infrastruktur/Parallelität ab. Ein KI-Kostenrechner liefert daher selten „den einen Preis“, sondern Szenarien wie ab X € pro 1.000 Anfragen bei definierten Tokenbudgets (z. B. 1.500 Input + 500 Output) und einem bestimmten Modell. Bei Self-Hosting kommen GPU-Stunden, Skalierung, Ausfallreserven und Betriebskosten hinzu.

Praxis-Tipp: Rechne immer mit Sicherheitsaufschlägen (z. B. 20–50%) für Prompt-Wachstum, längere Kontexte, Retries und neue Features – und validiere die Schätzung später mit Monitoring/Traces aus dem Produktivbetrieb.