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KI-Kostenmodell (Seat vs. Usage)

Preislogik: Nutzer-Lizenzen vs. verbrauchsbasierte Token/API-Kosten.

Ein KI-Kostenmodell (Seat vs. Usage) beschreibt, wie Sie für KI-Tools bezahlen: entweder als feste Nutzer-Lizenz pro Person („Seat“) oder nach tatsächlichem Verbrauch („Usage“, z. B. Token- oder API-Kosten). Für KMU ist die Wahl wichtig, weil sie Planbarkeit, Risiko von Kosten-Spitzen und die Einführung im Team direkt beeinflusst.

Was bedeutet „Seat“ und was bedeutet „Usage“?

Seat (Lizenz pro Nutzer): Sie zahlen einen festen Betrag pro Monat und Nutzer. Typisch für KI-Assistenten in Oberflächen wie ChatGPT oder KI-Funktionen in Office-/SaaS-Tools. Vorteil: einfache Budgetplanung. Nachteil: Sie zahlen auch für seltene Nutzung oder „Karteileichen“.

Usage (verbrauchsbasiert): Sie zahlen pro Anfrage bzw. nach Rechen-/Textmenge, oft gemessen in Token (Tokens) & Tokenisierung (Tokenization). Das ist typisch bei API-Zugriffen (z. B. OpenAI API oder Azure OpenAI Service), aber auch bei Automationen. Vorteil: Sie zahlen nur, wenn Sie wirklich nutzen. Nachteil: Kosten können schwanken und bei falscher Nutzung schnell steigen.

Wie funktioniert das in der Praxis? (Daumenregel für Geschäftsführer)

  • Seat passt, wenn: viele Mitarbeitende regelmäßig mit KI arbeiten (z. B. Vertrieb, Marketing, Assistenz), Sie eine klare Monatsplanung wollen und die Nutzung pro Person relativ stabil ist.
  • Usage passt, wenn: KI eher „im Hintergrund“ läuft (z. B. Website-Chat, Ticket-Klassifizierung, Dokumenten-Zusammenfassungen) oder nur wenige Prozesse automatisiert werden – dann ist Pay-per-Use oft günstiger.
  • Hybrid ist häufig: Seats für „Power User“ + Usage für Automationen/Integrationen (z. B. mit n8n und Automatisierung (Automation)) oder für einzelne Spezial-Workflows.

Warum ist das wichtig? (Kostenfallen & Budget-Sicherheit)

Bei Seat-Modellen ist die Hauptfrage: Wie viele Personen brauchen wirklich Zugriff? Typische Kostenfalle: zu viele Lizenzen „auf Vorrat“. Bei Usage-Modellen ist die Hauptfrage: Wie viel Output/Input erzeugen unsere Prozesse? Kostenfallen entstehen z. B. durch zu lange Prompts, große Dokumente, hohe Anfragezahlen oder schlecht begrenzte Agenten/Automationen (siehe AI Agents (KI-Agenten) und Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung)).

Für KMU ohne IT-Abteilung zählt vor allem: Planbarkeit (Seat) vs. Flexibilität (Usage). Wenn Sie noch testen, ist Usage oft ein guter Einstieg. Wenn KI fest im Alltag verankert ist, kann Seat die einfachere „Strom-Flatrate“ fürs Team sein.

Was kostet das ungefähr?

Seat: meist ein fixer Monatsbetrag pro Nutzer (je nach Anbieter und Funktionsumfang). Usage: Kosten hängen von Token/Anfragen ab – also davon, wie viel Text rein und raus geht, ob Bilder/Audio genutzt werden (siehe Multimodale KI (Multimodal AI)) und wie oft Prozesse laufen. Wichtig ist, nach Limits, Budget-Deckeln, Reportings und ggf. Free Tier zu fragen (siehe Free Tier (Kostenloses Kontingent) bei KI-Tools).

Mini-Checkliste für die Entscheidung (KMU-tauglich)

  • Nutzungsprofil: tägliche Arbeit vieler Personen → eher Seat; wenige automatisierte Prozesse → eher Usage.
  • Kontrolle: Gibt es Budget-Limits/Alerts/Abrechnungsberichte? (wichtig bei Usage)
  • Skalierung: Wächst das Team schnell (Seat wird teurer) oder wächst die Anfragezahl (Usage wird teurer)?
  • Risiko: Können Fehlbedienungen Kosten auslösen (z. B. Automationen ohne Limit)? Dann klare Regeln/Leitplanken definieren (siehe AI Governance).

Unterm Strich: Seat = planbar und simpel, Usage = flexibel und fair bei unregelmäßiger Nutzung. Die beste Wahl hängt weniger von Technik ab, sondern davon, wie KI in Ihrem Unternehmen wirklich eingesetzt wird.