Free Tier (Kostenloses Kontingent) bei KI-Tools

Ein Free Tier (kostenloses Kontingent) bei KI-Tools ist ein Tarif, bei dem du ein KI-Angebot ohne Zahlung nutzen kannst – allerdings nur bis zu fest definierten Limits, z. B. einer Anzahl von Tokens, Requests pro Minute/Tag oder einem monatlichen Budget. Danach wird die Nutzung gedrosselt, pausiert oder in einen kostenpflichtigen Plan überführt.

Was bedeutet „Free Tier“ bei KI-Anbietern?

„Free Tier“ bezeichnet die kostenlose Einstiegsstufe eines KI-Produkts (Web-App oder API). Ziel ist, dass du Funktionen testen, Prototypen bauen und erste Workflows validieren kannst, ohne sofort ein Abo abzuschließen. Gerade bei Large Language Model (LLM)- und ChatGPT-ähnlichen Tools sind Free Tiers verbreitet, weil die Kosten stark nutzungsabhängig sind (Rechenzeit, Token-Verbrauch, Modellklasse).

Wie funktioniert ein Free Tier praktisch?

• Limit-Definition: Der Anbieter setzt Grenzen, z. B. „X Requests/Minute“, „Y Tokens/Monat“ (siehe Token (Tokens) & Tokenisierung (Tokenization)) oder „Z Bilder/Tag“ bei multimodalen Modellen (siehe Multimodale KI (Multimodal AI)).
• Messung & Abrechnung: Jede Anfrage verbraucht Kontingent. Bei Textmodellen sind das meist Input- und Output-Tokens; bei Tools/Agenten können zusätzliche Tool-Calls zählen (siehe Function Calling / Tool Use).
• Rate Limits: Neben dem Monatskontingent gibt es oft Geschwindigkeitsgrenzen (siehe API Rate Limits (Ratenbegrenzung)). Das schützt die Infrastruktur und verhindert Missbrauch.
• Drosselung oder Upgrade: Wenn das Kontingent aufgebraucht ist, wird die Nutzung verlangsamt, vorübergehend blockiert oder du wirst zum Upgrade aufgefordert.

Typische Free-Tier-Limits (Beispiele)

• Tokens/Monat: Gut für Text- und Chat-Anwendungen. Große Antworten und großes Kontextfenster (Context Window) verbrauchen mehr.
• Requests/Minute (RPM) & Requests/Tag: Wichtig für Automationen und Integrationen, z. B. in n8n oder generell Automatisierung (Automation).
• Feature-Limits: Bestimmte Modelle, Tools, Structured Outputs (JSON Schema) oder Streaming (siehe Streaming Responses (Token-Streaming)) sind ggf. nur bezahlt verfügbar.
• Qualitäts-/Prioritätsstufen: Kostenlose Nutzer erhalten manchmal höhere Latenz oder geringere Priorität (siehe Latency (Latenz) & Throughput).

Warum ist ein Free Tier wichtig (und wo sind die Fallstricke)?

Ein Free Tier senkt die Einstiegshürde: Du kannst Prompts testen (siehe Prompt Engineering), einen Mini-Chatbot bauen oder einen RAG-Prototypen (siehe RAG (Retrieval-Augmented Generation)) evaluieren, bevor du Budget bindest. Gleichzeitig ist es wichtig, die Limits und Bedingungen zu kennen: Manche Free Tiers erlauben keine produktive Nutzung, haben restriktive SLAs (siehe SLA & SLO (Service Level Objectives)) oder schließen bestimmte Datenarten aus. Für Unternehmen zählen außerdem Datenschutz/Verarbeitung (siehe Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI) und ggf. Datenstandort (siehe Data Residency (Datenresidenz)).

Praxisbeispiel: Free Tier in einer Automation

Du baust in n8n einen Workflow, der Support-Tickets zusammenfasst. Im Free Tier klappt das für wenige Tickets pro Tag. Steigt das Volumen, greifen Rate Limits oder das Monatskontingent ist schnell aufgebraucht – dann brauchst du ein Upgrade oder du optimierst den Verbrauch (siehe Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung)), z. B. durch kürzere Prompts, Caching (siehe Prompt Caching (Antwort-/Prompt-Cache)) oder kleinere Modelle.