Das KI-Vokabular · 06 Own Your AI
Was ist Kosten pro Aufgabe?
Was ein fertiges Arbeitsergebnis mit KI wirklich kostet: Tokens, Tools, Wiederholungen und die Zeit, die ein Mensch zum Prüfen braucht.
Preislisten zeigen Kosten pro Token oder pro Nutzerlizenz. Für Entscheidungen brauchst du etwas anderes: Was kostet ein brauchbares Ergebnis, etwa ein zusammengefasster Vertrag, ein qualifizierter Lead, ein beantwortetes Support-Ticket? In diese Zahl gehören alle Inferenz-Aufrufe eines Agenten, gescheiterte Versuche und Wiederholungen, Tool- und Hosting-Gebühren und die Zeit, die ein Mensch fürs Prüfen braucht.
Kosten pro Aufgabe machen Optionen vergleichbar. Ein günstigeres Modell, das zwei Anläufe und mehr Kontrolle braucht, kann pro Aufgabe teurer sein als ein teureres Modell, das es beim ersten Mal richtig macht.
Warum es für dich wichtig ist
Damit wird aus „KI ist teuer“ oder „KI ist gratis“ ein echter Business Case. Vergleich die Zahl mit dem, was dich die Aufgabe heute von Hand kostet, und du weißt, ob Automatisieren, Unterstützen oder Lassen sinnvoll ist.
Own it
Miss die Zahl für deine drei wichtigsten Anwendungsfälle und verfolge sie über die Zeit. Damit kannst du mit Anbietern verhandeln, entscheiden, wann sich Model Routing lohnt, und früh merken, wenn ein Agent still und leise teurer wird.
Woher es kommt
Einen einzelnen Urheber gibt es nicht: Die Idee stammt aus der klassischen Unit Economics, also den Kosten, um eine Einheit Wert zu erzeugen. In der KI wurde sie im Dezember 2024 zur Schlagzeile, als der ARC Prize Ergebnisse mit einer Spalte „Cost/Task“ veröffentlichte und erklärte, dass Effizienz, etwa die Rechenkosten, jetzt neben dem Score eine Pflichtkennzahl ist. Ein Modell, das klüger, aber pro Aufgabe viel teurer ist, ist nicht automatisch die bessere Wahl.
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