Wie berechnet man die Gesamtkosten für den Betrieb einer generativen KI-Anwendung?

Die Gesamtkosten für den Betrieb einer generativen KI-Anwendung umfassen Cloud-Rechenleistung für die Inferenz, Gebühren für das Hosting von Modellen, Speicherplatz, Kosten für Datenpipelines, Gebühren für die API-Nutzung, Overhead für die Überwachung sowie den Personalaufwand für den Betrieb und die Wartung des Systems. Für die meisten Unternehmen stellen die sichtbaren Infrastrukturkosten nur einen Teil der Gesamtausgaben dar. Verborgene Kosten im Zusammenhang mit Prompt-Engineering, Feinabstimmung, fehlgeschlagenen Anfragen und der teamübergreifenden Koordination treiben die tatsächlichen Kosten oft deutlich höher, als es anfängliche Schätzungen vermuten lassen. In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen Kostenkategorien aufgeschlüsselt und es wird gezeigt, wie Sie diese berechnen und verwalten können.

Welche versteckten Kosten stecken in einer Anwendung mit generativer KI?

Die versteckten Kosten einer generativen KI-Anwendung lassen sich in vier große Kategorien einteilen: Datenaufbereitung, Modellbetrieb, Integrationsaufwand und organisatorischer Aufwand. Die meisten Teams planen zwar Mittel für Rechenleistung und API-Aufrufe ein, übersehen dabei jedoch die laufenden Kosten für Iterationen im Bereich des Prompt-Engineering, die Validierung der Ergebnisse, die Wiederholungslogik für fehlgeschlagene Anfragen sowie den Entwicklungsaufwand, der erforderlich ist, um die Stabilität der Anwendung bei Änderungen der zugrunde liegenden Modelle zu gewährleisten.

Insbesondere sollten Sie die folgenden Kosten berücksichtigen, die in einer ersten Wirtschaftlichkeitsanalyse selten berücksichtigt werden:

• Datenerfassung und -vorverarbeitung: Das Bereinigen, Aufteilen und Einbetten von Dokumenten für RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Generation) ist sowohl mit zusätzlichem Rechenaufwand als auch mit mehr Entwicklungsarbeit verbunden.
• Kosten für die Speicherung und Abfrage von Vektordatenbanken: Das Speichern und Abfragen von Embeddings in großem Maßstab ist mit eigenen Infrastrukturkosten verbunden, die unabhängig vom Sprachmodell selbst anfallen.
• Schnelle Entwicklungs- und Bewertungszyklen: Das Iterieren über Prompts, das Testen von Ausgaben und das Ausführen von Testsuiten beansprucht viel Zeit der Entwickler und verursacht erhebliche Token-Kosten.
• Sicherheitsmaßnahmen und Inhaltsfilterung: Sicherheitsschichten, Ausgabeklassifikatoren und Moderations-APIs verursachen jeweils zusätzliche Latenz und Kosten pro Anfrage.
• Protokollierung und Überwachbarkeit: Die Erfassung von Eingangs- und Ausgangsdaten sowie von Latenzwerten für die Fehlerbehebung und die Einhaltung von Vorschriften verursacht Speicher- und Verarbeitungskosten, die mit steigendem Nutzungsvolumen zunehmen.
• Modellversionierung und Drift-Management: Wenn ein Anbieter von Grundmodellen eine Version aktualisiert oder als veraltet kennzeichnet, muss Ihr Team erneute Tests durchführen und möglicherweise erneut Feinabstimmungen vornehmen – dies sind wiederkehrende Kosten, die selten eingeplant werden.

Insgesamt können diese versteckten Kosten die Posten, die am Monatsende auf einer Cloud-Rechnung aufgeführt sind, leicht verdoppeln oder verdreifachen.

Wie skalieren Rechen- und Inferenzkosten tatsächlich?

Die Inferenzkosten für generative KI skalieren mit dem Token-Volumen, der Modellgröße und den Anforderungen an die Parallelität. Jede Anfrage, die Sie an ein großes Sprachmodell senden, verbraucht eine bestimmte Anzahl von Eingabe-Tokens (Ihre Eingabe) und generiert eine bestimmte Anzahl von Ausgabe-Tokens (die Antwort). Sie zahlen für beides, wobei Ausgabetoken in der Regel teurer sind als Eingabetoken, da ihre Generierung sequenzielle Berechnungen erfordert, die nicht vollständig parallelisiert werden können.

In der Praxis verläuft die Skalierungsdynamik nichtlinear. Mit wachsender Nutzerzahl steigen die Spitzenwerte bei der gleichzeitigen Nutzeranzahl, und Sie müssen genügend GPU-Kapazität bereitstellen, um gleichzeitige Anfragen ohne inakzeptable Latenzzeiten zu bewältigen. Eine Überdimensionierung dieser Kapazität zur Deckung des Spitzenbedarfs bedeutet, dass Sie für die Leerlaufzeit der GPUs außerhalb der Spitzenzeiten bezahlen. Eine Unterdimensionierung führt zu einer verschlechterten Benutzererfahrung und potenziellen Umsatzeinbußen.

Selbst gehostete Inferenz versus API-basierte Inferenz

Wenn Sie Ihr eigenes Modell auf Cloud-GPUs hosten, richten sich Ihre Kosten in erster Linie nach den GPU-Instanzstunden, unabhängig davon, ob diese Instanzen aktiv Anfragen verarbeiten. Eine einzelne A100-GPU-Instanz bei einem großen Cloud-Anbieter kostet mehrere Dollar pro Stunde, und eine Produktionsumgebung erfordert in der Regel mehrere Instanzen, um Redundanz und Durchsatz zu gewährleisten. Die Kosten fallen unabhängig davon an, ob Anfragen eingehen oder nicht.

Preise für Managed-API-Dienste

Wenn Sie eine verwaltete API nutzen, wie sie beispielsweise von OpenAI, Anthropic oder Google angeboten wird, zahlen Sie pro verbrauchtem Token. Dieses Modell skaliert proportional zur Nutzung, was bei geringen Volumina vorhersehbar ist, bei großem Umfang jedoch sehr teuer werden kann. Ein Workflow, der täglich Tausende langer Dokumente verarbeitet, kann Millionen von Token generieren, und bei kommerziellen API-Tarifen summiert sich das schnell. Die Entscheidung zwischen selbst gehosteter und verwalteter API-Inferenz ist eine der wichtigsten Kostenentscheidungen, die Sie für eine generative KI-Anwendung treffen werden.

Was ist der Unterschied zwischen den Entwicklungskosten und den Betriebskosten bei generativer KI?

Die Entwicklungskosten einer generativen KI-Anwendung sind die einmaligen Investitionen, die für deren Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung erforderlich sind: Gehälter der Entwickler, Rechenleistung für Experimente, Feinabstimmungsläufe, Datenbeschriftung und Integrationsarbeiten. Die Betriebskosten sind die laufenden Betriebsausgaben, die erforderlich sind, um den Betrieb der Anwendung aufrechtzuerhalten: Rechenleistung für Inferenz, API-Gebühren, Speicherplatz, Überwachung sowie die Arbeitszeit der Entwickler, die für die Wartung und Verbesserung des Systems im Laufe der Zeit benötigt wird.

In der traditionellen Softwareentwicklung sind die Betriebskosten relativ gut vorhersehbar und oft niedriger als die Entwicklungskosten. Generative KI kehrt diese Dynamik in vielen Fällen um. Ein Team kann innerhalb weniger Wochen einen funktionsfähigen Prototyp entwickeln und bereitstellen, doch die Kosten für die Inferenz im Produktionsmaßstab können die ursprünglichen Entwicklungsinvestitionen bei weitem übersteigen, insbesondere bei Anwendungen mit hohem Anfrageaufkommen oder langen Kontextfenstern.

Aus diesem Grund ist die Berechnung der Gesamtbetriebskosten der KI Erfordert die explizite Modellierung beider Phasen. Die Entwicklungskosten sind begrenzt; die Betriebskosten fallen fortlaufend an und hängen direkt vom Nutzungswachstum ab. Wenn Ihre Anwendung erfolgreich ist und die Nutzerzahlen steigen, steigen Ihre Betriebskosten proportional dazu – ein Risiko, das bereits vor der Markteinführung im Finanzmodell berücksichtigt werden muss und nicht erst danach erkannt werden darf.

Wie verteilen Sie die Kosten für generative KI auf die verschiedenen Geschäftsbereiche?

Sie verteilen die Kosten für generative KI auf die einzelnen Geschäftsbereiche, indem Sie Cloud-Ressourcen und die API-Nutzung auf Anwendungs- oder Workload-Ebene kennzeichnen und diese Nutzung anschließend den Teams oder Abteilungen zuordnen, die den Dienst nutzen. Ohne von Anfang an festgelegte Richtlinien für die Kennzeichnung und Zuordnung fließen die Kosten für generative KI in einen gemeinsamen Infrastruktur-Pool, für den sich kein einzelnes Team verantwortlich fühlt.

Ein praxisorientierter Ansatz zur Allokation umfasst drei Schritte:

1. Jede Ressource mit einem Tag versehen: Weisen Sie GPU-Instanzen, Speicher-Buckets, Vektordatenbanken und API-Schlüssel einheitliche Tags zu, die das zuständige Team, das Produkt und die Umgebung (Produktion, Staging, Entwicklung) kennzeichnen.
2. Instrument auf Anforderungs-Ebene: Protokollieren Sie, welche interne Anwendung, Benutzergruppe oder Geschäftseinheit den jeweiligen Inference-Aufruf ausgelöst hat. So erhalten Sie Nutzungsdaten, die über die Angaben auf der Rechnung des Cloud-Anbieters hinausgehen.
3. Halten Sie einen regelmäßigen Zuteilungsrhythmus ein: Erstellen Sie monatlich einen Kostenbericht, aus dem für jeden Geschäftsbereich der jeweilige Anteil an den Ausgaben für generative KI hervorgeht, aufgeschlüsselt nach Anwendung und Nutzungsart. Dies fördert die Verantwortlichkeit und deckt ineffiziente Nutzungsmuster auf.

Hier ist, wo FinOps-Verfahren direkt relevant werden. Die gleichen Grundsätze, die für die Kostenverrechnung in der Cloud gelten, treffen auch auf die KI-Infrastruktur zu: klare Zuständigkeiten, gemeinsame Transparenz und ein regelmäßiger Entscheidungsrhythmus, der die Ausgaben mit den Geschäftsergebnissen verknüpft, anstatt sie als unkontrollierte Gemeinkosten zu behandeln.

Mit welchen Tools lassen sich die Ausgaben für generative KI nachverfolgen und optimieren?

Die Tools, mit denen Sie die Ausgaben für generative KI nachverfolgen und optimieren können, lassen sich in drei Kategorien einteilen: native Tools der Cloud-Anbieter, spezielle FinOps-Plattformen und LLM-Observability-Lösungen. Da kein einzelnes Tool den gesamten Überblick abdeckt, setzen die meisten Unternehmen eine Kombination aus verschiedenen Tools ein, je nachdem, wo ihre Modelle ausgeführt werden und wie komplex ihre Anwendungsarchitektur ist.

Tools zum Kostenmanagement bei Cloud-Anbietern

AWS Cost Explorer, Azure Cost Management und Google Cloud Billing bieten alle einen Überblick über die Kosten auf Ressourcenebene. Sie eignen sich gut zur Nachverfolgung der Kosten für GPU-Instanzen und Speicher, bieten jedoch keine Granularität auf Token-Ebene und ermöglichen es auch nicht, Kosten bestimmten Eingabeaufforderungen oder Nutzerpfaden zuzuordnen. Sie sind ein Ausgangspunkt, aber keine vollständige Lösung.

LLM-Plattformen zur Überwachbarkeit und Kostenverfolgung

Tools wie LangSmith, Helicone und ähnliche Plattformen sind zwischen Ihrer Anwendung und der Modell-API angesiedelt. Sie protokollieren jede Anfrage und Antwort, berechnen die Token-Kosten in Echtzeit und ermöglichen es Ihnen, ressourcenintensive oder fehlgeschlagene Anfragen bis zu bestimmten Eingabeaufforderungen oder Benutzerabläufen zurückzuverfolgen. Diese Transparenz ist wichtig, um Optimierungspotenziale zu identifizieren, wie beispielsweise die Komprimierung von Eingabeaufforderungen, das Zwischenspeichern wiederholter Abfragen oder den Wechsel zu einem kleineren Modell für Aufgaben mit geringerer Komplexität.

Für Unternehmen, die ihre Ausgaben für generative KI zusammen mit den allgemeinen Kosten für die Cloud-Infrastruktur verwalten, ist eine Einführung von FinOps-Tools Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI-Workloads innerhalb desselben finanziellen Rahmens wie der Rest Ihrer Cloud-Umgebung verwaltet werden, anstatt isoliert erfasst zu werden.

Wie berechnet man den ROI einer generativen KI-Anwendung?

Den ROI einer generativen KI-Anwendung berechnet man, indem man den messbaren geschäftlichen Nutzen, den sie generiert, mit den Gesamtkosten für ihren Betrieb vergleicht, einschließlich der Kosten für die Entwicklung und den laufenden Betrieb. Die Formel ist einfach: Der ROI entspricht dem Nettonutzen geteilt durch die Gesamtkosten, ausgedrückt in Prozent. Die Schwierigkeit liegt nicht in der Formel, sondern darin, die Nutzenseite der Gleichung genau zu quantifizieren.

Der geschäftliche Nutzen generativer KI ergibt sich in der Regel aus einer oder mehreren der folgenden Quellen:

• Zeitersparnis: Wenn die Anwendung eine Aufgabe automatisiert, für die ein Teammitglied zuvor zwei Stunden pro Tag benötigt hat, multiplizieren Sie die eingesparten Stunden mit den Gesamtkosten für die Arbeitszeit dieses Mitarbeiters und multiplizieren Sie das Ergebnis mit der Anzahl der Nutzer.
• Steigerung des Durchsatzes: Wenn die Anwendung es Ihrem Team ermöglicht, in derselben Zeit mehr Arbeit zu bewältigen, beziffern Sie den zusätzlichen Output in Umsatz oder in Kostenäquivalenten.
• Fehlerreduzierung: Wenn die Anwendung die Fehlerquote in einem Prozess senkt, berechnen Sie die Kosten dieser Fehler (Nacharbeit, Kundenbeschwerden, Compliance-Risiko) und wenden Sie die Reduktionsrate an.
• Umsatzförderung: Wenn die Anwendung den Vertrieb, den Kundenservice oder umsatzgenerierende Produktfunktionen direkt unterstützt, ordnen Sie der Anwendung einen begründbaren Anteil dieses Umsatzes zu.

Vergleichen Sie die Gesamtkosten mit diesen Vorteilen unter Berücksichtigung eines Zeithorizonts von mindestens zwölf Monaten. Generative KI-Anwendungen weisen in der Regel hohe anfängliche Einrichtungskosten und mit steigender Nutzung geringere Grenzkosten pro Ausgabeeinheit auf, sodass eine Berechnung der Amortisationszeit auf kurze Sicht die langfristige Rendite unterschätzen kann. Überprüfen Sie die ROI-Berechnung vierteljährlich, sobald tatsächliche Nutzungsdaten Ihre ursprünglichen Annahmen ersetzen, und passen Sie Ihr Kostenmodell an, wenn sich die LLM-Kostenberechnung aufgrund von Modellaktualisierungen oder Preisänderungen seitens der Anbieter ändert.

So unterstützen wir Sie bei der Steuerung der Kosten für generative KI

Um die Gesamtkosten einer generativen KI-Anwendung zu verwalten, reicht eine Überprüfung der Cloud-Rechnungen nicht aus. Es bedarf klarer Zuständigkeiten, einer strukturierten Zuordnung und eines kontinuierlichen Entscheidungsprozesses, der die KI-Ausgaben mit den Geschäftsergebnissen verknüpft. Wir unterstützen Unternehmen dabei, genau diese Fähigkeit aufzubauen.

Wenn Sie mit uns zusammenarbeiten, profitieren Sie von folgenden Vorteilen:

• Eine Bewertung des Reifegrades von FinOps die aufzeigt, wo Ihr derzeitiges Kostenmanagement für Cloud und KI noch Lücken aufweist und welche Maßnahmen den schnellsten Ertrag bringen
• Vollkostenverrechnung über alle Ihre generativen KI-Workloads hinweg, einschließlich Containern, API-Nutzung und Supportkosten, zugeordnet zu den Geschäftsbereichen, die für die Ausgaben verantwortlich sind
• Empfehlungen zur Anpassung der Kapazitäten und zur Optimierung für GPU-Instanzen, Inferenzkonfigurationen und die Modellauswahl auf AWS, Azure und GCP
• Governance-Rahmenwerke die den Teams aus den Bereichen Finanzen, IT und Technik einen gemeinsamen Überblick und einen regelmäßigen Rhythmus für die Abwägung von Kosten und Nutzen bieten
• TBM-Integration das Ihre KI-Betriebskosten mit strategischen Technologieinvestitionsentscheidungen verknüpft, sodass die Führungskräfte einen Gesamtüberblick erhalten und nicht nur einzelne Posten sehen

Wenn Sie verstehen möchten, wohin Ihre Ausgaben für generative KI fließen und ob sie einen messbaren Mehrwert liefern, beginnen Sie mit einer FinOps-Bewertung. Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um Ihre Situation zu besprechen, und wir zeigen Ihnen, wie ein strukturierter Ansatz in der Praxis aussieht.