Agentische KI stellt Preismodelle auf die Probe
Die wachsende Nutzung agentischer KI-Dienste macht die Abrechnung für Anbieter und Kunden zu einem strategischen Problem. Wie BBC.com berichtet, lassen sich klassische Kostenmodelle kaum zuverlässig auf Systeme übertragen, deren Verbrauch von Tokens abhängt. Diese Tokens sind die Recheneinheiten, in die Prompts und Antworten großer Sprachmodelle zerlegt werden. Doch ihr Einsatz ist schwer planbar: Selbst identische Eingaben können unterschiedliche Ausgaben erzeugen, verschiedene Modelle reagieren abweichend, und in agentischen Systemen arbeiten oft mehrere KI-Agenten zusammen. Dadurch steigt nicht nur der Verbrauch, sondern auch die Unsicherheit über den tatsächlichen Aufwand. Für Unternehmen entsteht damit ein Kostenmodell mit unberechenbarer Dynamik.
Besonders heikel ist, dass der Preis einzelner Tokens zwar in den vergangenen Jahren gesunken ist, der Gesamtverbrauch aber massiv zunimmt. Goldman Sachs rechnet laut Bericht damit, dass der monatliche Token-Konsum zwischen 2026 und 2030 auf das 24-Fache steigen könnte – auf 120 Billiarden Tokens pro Monat. Der Grund liegt in der zunehmenden Verlagerung von einfachen KI-Anwendungen hin zu Agenten, die Prozesse automatisieren, Entscheidungen vorbereiten oder Softwarecode erzeugen. Für Anbieter wie Microsoft, Google oder Anthropic steht zugleich viel Kapital auf dem Spiel: Sie haben hohe Summen in große Sprachmodelle investiert und müssen Wege finden, diese Investitionen über kostenpflichtige Funktionen, Plattformdienste und spezialisierte Agentenangebote zu refinanzieren.
Für Kunden bleibt der tatsächliche Verbrauch oft schwer zu überblicken. Unternehmen erfahren teils erst durch ausgeschöpfte Budgets oder die Monatsrechnung, wie viele Tokens ihre Teams tatsächlich genutzt haben. Genannt werden unter anderem Fälle bei Uber, Amazon und dem Pentagon; auch Microsoft soll die Nutzung bestimmter externer Coding-Tools durch Entwickler eingeschränkt haben. Der Kern des Problems liegt laut Will Venters von der London School of Economics darin, dass nicht-deterministische Ausgaben auch einen nicht-deterministischen Wert erzeugen. Wer KI intern testet oder in Produkte integriert, kann den Verbrauch schnell vervielfachen – vor allem, wenn Anwendungen auf Tausende Nutzer ausgerollt werden und die Kosten nicht eng überwacht sind.
Einige Unternehmen versuchen, diese Unsicherheit mit Pauschalmodellen oder persönlichen Accounts zu umgehen. Oliver King-Smith von smartR AI sieht darin jedoch nur eine Übergangslösung, weil große Plattformanbieter solche Konten langfristig nicht subventionieren dürften. Sobald Investoren stärkeren Druck auf Profitabilität ausüben, könnten die Anbieter die Nutzung strenger begrenzen oder anders bepreisen. Damit rückt die Frage in den Vordergrund, welches Modell für welchen Zweck geeignet ist und wie präzise Prompts formuliert werden müssen. Rob Steele von iplicit vergleicht ungenaue Eingaben mit einem Wocheneinkauf ohne konkrete Liste: Wer kein klares Ziel vorgibt, riskiert unnötigen Aufwand. Für Unternehmen wird deshalb präzise Steuerung entscheidend.
Die zentrale Herausforderung lautet: Agentische KI verspricht Effizienz, Automatisierung und neue digitale Produkte, macht aber zugleich die Kalkulation komplexer. Sinkende Einzelpreise reichen nicht aus, wenn der Verbrauch exponentiell wächst und die Nutzung schwer vorhersehbar bleibt. Für Anbieter ist offen, wie sie die Kostenexplosion an Endkunden weitergeben können; für Kunden wird Transparenz über Token-Verbrauch, Modellwahl und Einsatzgrenzen zum Pflichtprogramm. Wer KI-Agenten produktiv einsetzen will, braucht daher nicht nur technische Kompetenz, sondern auch ein belastbares Kostencontrolling. Ohne klare Regeln droht aus dem Effizienzversprechen eine teure Blackbox zu werden.
Chefredakteur
Dr. Björn Böer ist Chefredakteur der Wirtschaftsmedien und verantwortet in dieser Rolle „Der Handel“ und das E-Commerce-Portal etailment.de. Zuvor war der promovierte Dipl.-Volkswirt unter anderem Wirtschaftsredakteur der Frankfurter Allgemeinen Zeitung und leitete von 2001 bis 2003 die Wirtschaftsredaktion des F.A.Z.-Business Radios. Sein journalistisches Handwerk lernte er als Volontär beim Norddeutschen Rundfunk.
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