Strategien zur Kontrolle von Tokenkosten in der KI — Überblick
Kern der Kostenoptimierung bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz ist die Verwaltung der Tokenkosten. Insbesondere für KMU kann eine unkontrollierte Nutzung schnell zu unverhältnismässig hohen Ausgaben führen. Vor diesem Hintergrund ist es entscheidend, die Tokenkosten fest im Griff zu haben, um sowohl Effizienz als auch Wirtschaftlichkeit zu gewährleisten.
Typische Fehler und deren Korrektur
Ein häufig anzutreffender Fehler ist der Einsatz von KI-Modellen mit einer viel höheren Kapazität als tatsächlich benötigt. Unternehmen tendieren dazu, „mächtige“ Modelle einzusetzen in der Annahme, dass sie bessere Ergebnisse liefern. Jedoch führen diese Modelle zu einem exponentiellen Anstieg der Tokenkosten, ohne dass sich zwingend ein proportionaler Nutzen ergibt. Die Korrektur besteht darin, ein Modell auszuwählen, das exakt auf den Anwendungsfall abgestimmt ist. Dies kann durch eine präzise Bedürfnisanalyse und kleinere Pilotprojekte erleichtert werden, um die Effizienz verschiedener Modelle zu evaluieren.
Ein weiterer Fehler liegt in der häufig unbedachten oder zu allgemeinen Verwendung von KI-Modellen. Werden nicht spezifische Fragen oder Anweisungen formuliert, neigen die Modelle dazu, unnötig viele Tokens zu verbrauchen. Eine Korrektur wäre, die Eingaben so präzise und spezifisch wie möglich zu gestalten. Dies minimiert die Anzahl an benötigten Tokens und fokussiert den Output des Modells auf das Wesentliche.
Ein dritter Fehler betrifft die fehlende Kontrolle über laufende Prozesse. Oftmals werden KI-Anwendungen einmal implementiert und anschliessend ohne weitere Überwachung genutzt, was zu einer Akkumulation von ungenutzten oder ineffizienten Prozessen führen kann. Es ist notwendig, regelmässige Audits und Überprüfungen der Anwendungen durchzuführen, um sicherzustellen, dass alle Prozesse ihre Ziele mit minimalem Ressourcenverbrauch erreichen.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
Woche 1: Beginnen Sie mit einer umfassenden Prüfung der aktuellen KI-Nutzung in Ihrem Unternehmen. Dokumentieren Sie alle verwendeten Modelle und analysieren Sie deren Kosten und Nutzen. Identifizieren Sie dabei die Modelle mit den höchsten Tokenkosten.
Woche 2: Überprüfen Sie Ihre Anwendungsfälle und führen Sie Tests mit alternativen, weniger ressourcenintensiven Modellen durch. Ziel ist es, herauszufinden, ob weniger komplexe Modelle ähnliche Ergebnisse erzielen können. Erstellen Sie parallel spezifischere Eingabefragen und Anwendungsanleitungen, um Tokens effizienter zu nutzen.
Woche 3: Implementieren Sie die Alternativen, die in der Testphase aufgefallen sind. Setzen Sie klare Parameter für den Einsatz und die Überwachung der KI-Modelle. Entwickeln Sie eine Kontrollstruktur, um die Nutzung fortlaufend zu überwachen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen.
Woche 4: Führen Sie einen abschliessenden Audit durch, um die Ergebnisse Ihrer Optimierungsmassnahmen zu bewerten. Stellen Sie fest, ob die Tokenkosten tatsächlich gesenkt wurden und ob die angestrebte Effizienz erreicht wurde. Passen Sie Ihre Strategien und Modelle gegebenenfalls weiter an.
Durch einen strukturierten und zielgerichteten Ansatz zur Kostenüberwachung und -optimierung können KMU die Kosten im Zusammenhang mit der KI-Nutzung signifikant reduzieren, ohne an Effizienz oder Wettbewerbsfähigkeit einzubüssen.