LONDON (IT BOLTWISE) – Unternehmen und Anbieter von KI-Agenten ringen mit der Frage, wie sich Token-Kosten verlässlich in Preise übersetzen lassen. Der Grund liegt in der Nichtdeterministik: Gleiche Prompts können zu unterschiedlichen Ergebnissen und damit zu unterschiedlichem Tokenverbrauch führen. Während die Tokenpreise sinken, explodiert der Tokenverbrauch in vielen Anwendungen. Damit wird das Budgetieren für Nutzer und das Profit-Tracking für Anbieter zugleich schwieriger.
Wer eine kostenlose KI-Version nutzt, erlebt den Komfort häufig als „guten Deal“. Genau dieses Gefühl wird im Firmenumfeld zum Kalkulationsproblem: Große KI-Plattformen investieren Milliarden in Large Language Models (LLMs) und verkaufen dann kostenpflichtige Varianten mit zusätzlichen Funktionen wie Coding- oder Automationszugriff. Parallel entstehen Dienste von Drittanbietern, die auf LLMs basieren und als KI-Agenten konkrete Aufgaben übernehmen. Die Schwierigkeit entsteht nicht bei der Bereitstellung, sondern bei der Preislogik: Ein Modell, das für einen einzelnen Nutzer „einmal richtig“ funktioniert, kann im Alltag für ganze Teams sehr unterschiedliche Ressourcenverbräuche auslösen.
Im Kern geht es um Token – die Bausteine, in die Anfragen und Ausgaben zerlegt werden. Wenn ein Nutzer ein LLM wie ChatGPT oder ein anderes Chatbot-System auffordert, eine Frage zu beantworten, Softwarecode zu generieren oder einen Prozess zu automatisieren, zerlegt das System die Eingabe in Token und rechnet daraus die Antwort ebenfalls tokenbasiert. Die Ausgabe wird anschließend wieder in Text, Code oder ausführbare Kommandos zurückübersetzt. Genau diese Kette ist jedoch nicht vollständig vorhersagbar: Schon subtile Änderungen in der Formulierung können unterschiedliche Antworten erzeugen. Das gleiche Prompt liefert nicht immer die exakt gleichen Resultate, und auch verschiedene Modellfamilien reagieren unterschiedlich – mit direkten Folgen für den Tokenverbrauch.
In agentischen Systemen verschärft sich das Thema. Statt eines einzelnen Modells, das eine Antwort ausspielt, arbeiten in vielen Agent-Setups mehrere KI-Agenten zusammen, um Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszulösen. Jede zusätzliche Agenten-Interaktion kann neue Prompts, Zwischenschritte und damit weitere Token auslösen. Dadurch steigt nicht nur die Menge der verbrauchten Token, sondern auch die Varianz. Während die Kosten einzelner Token bzw. der dafür eingesetzten Credits laut Branchenanalysen in den letzten Jahren gefallen sind, wächst der Gesamtverbrauch in Unternehmens- und Consumer-Anwendungen rasant. In einer Projektion wird sogar von einer Vervielfachung des Tokenkonsums bis 2030 ausgegangen, weil Firmen stärker von einfachen Chat-Workflows zu KI-Agenten übergehen.
Für die Preisfindung ist das Budgetierungsdilemma besonders sichtbar, sobald Nutzer den Verbrauch nicht mehr „aus dem Bauch“ einschätzen können. Viele Unternehmen und Einzelanwender bekommen ein klares Bild erst dann, wenn das System das Monatslimit erreicht oder die Rechnung eintrifft. Dass selbst große Konzerne an dieser Stelle bremsen, zeigt sich daran, dass Berichten zufolge Microsofts Teams ihre Nutzung bestimmter Drittanbieter-Tools gedrosselt haben. Auch andere Firmen sind offenbar in kürzerer Zeit in ein hohes Ausgabenprofil geraten, nachdem AI-Coding-Workloads mehr Token als geplant auslösten. Will Venters von der London School of Economics bringt es inhaltlich auf den Punkt: „People are finding it really hard to manage that cost… it’s a non-deterministic output, so it’s a non-deterministic value, “ sagt er. Und genau diese Nichtdeterministik macht aus „Rechenaufwand“ eine unruhige Kostenkennzahl.
Aus diesem Grund versuchen Anbieter und Nutzer, Kontrollmechanismen außerhalb der reinen Tokenabrechnung zu etablieren. Simon Gooch, der bei Saviynt an der Integration agentischer KI in Identity-Management arbeitet, erklärt, warum lange Preis- oder Nutzungsbindungszeiträume problematisch sind: „Trying to tie someone into a cost model for the next 12 months, two years, three years, it doesn’t make any sense, honestly, because we don’t know, “ sagt er. Seine Aussage zielt weniger auf Marketing als auf Planbarkeit. Oliver King-Smith, Gründer von smartR AI, verweist parallel auf Umgehungsstrategien kleinerer Organisationen: „…can fly under the radar and use [flat fee] personal accounts which I am sure the big vendors don’t like, “ so seine Einschätzung. Gleichzeitig sieht er Grenzen: „This has to end at some point in time, because the big guys are taking a bath on those accounts, “ sagt er. Das verschiebt die Debatte von „Wie viel kostet Token X?“ zu „Wie stabil ist ein Geschäftsmodell, wenn Nutzungsregeln nachträglich angepasst werden?“
Auch auf Nutzerseite entstehen Engineering- und Governance-Themen, obwohl „Agenten mit Klicks“ grundsätzlich leicht zugänglich sind. Rob Steele, CFO bei iplicit, fordert deshalb präzisere Prompts statt vager Aufgabenstellungen: „You wouldn’t send someone in your family out to get the weekly shop without any kind of detailed instructions as to what you expect in that shopping basket, right?“ In der Praxis heißt das: Unternehmen müssen Prompts, Entscheidungsregeln und Freigabeprozesse so gestalten, dass sie erwartbarere Tokenprofile erzeugen. Gleichzeitig kann sich der Nutzen trotz unklarer Kosten verbessern, weil mehr Token womöglich zu besseren Ergebnissen führt. Will Venters formuliert diese Denkweise mit Blick auf Agent-Workloads so: „It’s not quite the same as a calculator, “ sagt er. „The more you give it, the more expensive it is, but the better the result may be.“ Die betriebswirtschaftliche Übersetzung bleibt aber heikel: Selbst wenn interne Ergebnisse besser werden, müssen Unternehmen die Mehrkosten gegenüber ihren Kunden begründen und preislich absichern.
Genau dort entstehen unterschiedliche Preisansätze – und damit neue Risiken durch Änderungen auf der vorgelagerten Ebene. Bill Peterson, Senior Director Product Marketing bei Sumo Logic, beschreibt, dass man bei agentischer KI-basierter Sicherheit zwar neue Services entwickelt, die Monetarisierung aber noch nicht als „fertig“ betrachtet: „We’re still having some fun conversations about this internally, “ sagt er. Als Optionen nennt er das Anheben von Preisen über das gesamte Portfolio, Abrechnung nach Ergebnissen oder das Bündeln von Vorfällen. Die eigentliche Unwägbarkeit liegt jedoch laut seiner Einschätzung in der Abhängigkeit von den Preisstrategien der großen LLM-Anbieter: „You get into variable pricing, and it’s changing every couple of months“, so Peterson. Und er ergänzt: „Customers don’t like that. That’s not how anybody builds a budget.“ Für IT-Entscheider folgt daraus: Preismodelle müssen nicht nur tokenbasiert „richtig“ sein, sondern auch gegen Szenarien robust bleiben, in denen sich Tokenpreise, Kreditmodelle oder Nutzungsgrenzen auf Plattformebene dynamisch verändern.
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