Wie lassen sich KI-Preismodelle auf Token-Basis und auf Platzbasis miteinander vergleichen?

Die Abrechnung pro Token ist in der Regel günstiger für große Teams mit variabler oder geringer KI-Nutzung, während die Abrechnung pro Arbeitsplatz kostengünstiger ist, wenn die meisten Nutzer intensiv und regelmäßig mit KI-Tools arbeiten. Das richtige Modell hängt davon ab, wie intensiv Ihr Team die KI tatsächlich nutzt, und nicht nur davon, wie viele Personen Zugriff darauf haben. In den folgenden Abschnitten wird erläutert, wie die einzelnen Modelle funktionieren, wo versteckte Kosten auftreten und wie sich die Ausgaben bei beiden Modellen prognostizieren lassen.

Welches KI-Preismodell ist für große Teams günstiger?

Bei großen Teams ist die Preisgestaltung pro Arbeitsplatz in der Regel günstiger, wenn die Nutzung hoch und bei allen Benutzern gleichmäßig verteilt ist. Die Abrechnung pro Token ist günstiger, wenn die Nutzung ungleichmäßig, selten oder auf eine kleine Gruppe von Nutzern konzentriert ist. Der entscheidende Faktor ist Ihre durchschnittliche Auslastungsrate: Wenn monatlich weniger als 60–70% der lizenzierten Plätze aktiv genutzt werden, ist die Abrechnung pro Token fast immer kostengünstiger.

Große Unternehmen überschätzen oft, wie einheitlich ihre Teams KI-Tools nutzen werden. In der Praxis kann es vorkommen, dass sich ein erheblicher Anteil der lizenzierten Nutzer nur selten oder gar nicht anmeldet. Bei einer Abrechnung pro Arbeitsplatz zahlen Sie für diese inaktiven Konten dennoch. Bei einer tokenbasierten Abrechnung zahlen Sie nur für das, was tatsächlich genutzt wird.

Allerdings bieten Modelle auf Basis einer festen Gebühr pro Arbeitsplatz Vorhersehbarkeit. Für Finanz- und IT-Verantwortliche, die mit festen Budgets arbeiten, lässt sich eine pauschale monatliche Gebühr pro Nutzer leichter einplanen als eine variable Abrechnung, die je nach Arbeitsaufkommen schwankt. Das theoretisch günstigste Modell ist in der Praxis nicht immer das am einfachsten zu handhabende.

Wie funktioniert die Preisgestaltung pro Token eigentlich?

Bei der Abrechnung pro Token werden Unternehmen auf Basis des von einem KI-Modell verarbeiteten Textvolumens berechnet, das in Token gemessen wird. Ein Token entspricht in etwa vier Zeichen oder drei Vierteln eines Wortes im Englischen. Es werden sowohl Eingabe-Token (der Text oder die Eingabeaufforderung, die Sie an das Modell senden) als auch Ausgabe-Token (die vom Modell generierte Antwort) in Rechnung gestellt.

Die meisten KI-Anbieter geben Preise pro Million Token an, wobei Eingabe- und Ausgabetoken separat berechnet werden. Ausgabetoken sind in der Regel teurer, da die Textgenerierung mehr Rechenleistung erfordert als die Textverarbeitung. Die Preise variieren zudem je nach Modell: Leistungsstärkere Modelle kosten pro Token deutlich mehr als einfachere, schnellere Alternativen.

In der Praxis kann eine einzige komplexe Abfrage mit einer langen Systemaufforderung und einer detaillierten Antwort mehrere tausend Token verbrauchen. Multipliziert man dies mit Hunderten von Nutzern, die täglich Dutzende von Abfragen ausführen, steigt der Verbrauch schnell an. Aus diesem Grund belohnt die tokenbasierte Preisgestaltung eine disziplinierte Gestaltung der Eingabeaufforderungen und Modellauswahl, und aus diesem Grund sehen sich Unternehmen, die den Zugang zu KI als uneingeschränkt betrachten, oft mit unerwarteten Rechnungen konfrontiert.

Welche versteckten Kosten sind bei einer KI-Lizenzierung pro Arbeitsplatz zu erwarten?

Die größte versteckte Kostenquelle bei der AI-Lizenzierung pro Arbeitsplatz ist die Bezahlung von Lizenzen für nicht genutzte Arbeitsplätze. Unternehmen erwerben Lizenzen häufig auf der Grundlage von Personalprognosen statt der tatsächlichen Nutzung, was zu einer großen Diskrepanz zwischen lizenzierten und aktiven Nutzern führt. Diese Diskrepanz stellt direkte, vermeidbare Ausgaben dar.

Abgesehen von ungenutzten Plätzen sind bei Modellen mit Preis pro Platz oft zusätzliche Kosten anfallen, die im Grundpreis nicht sichtbar sind:

• Stufen-Upgrades: In den Basis-Preisen für Lizenzen sind oft erweiterte Funktionen, höhere Nutzungslimits oder API-Zugriff nicht enthalten, wofür teurere Tarife erforderlich sind.
• Gebühren für die Überschreitung des Datenvolumens: Einige Verträge auf Platzbasis sehen eine Nutzungsobergrenze pro Platz vor; wird diese überschritten, fallen Überziehungsgebühren pro Token oder pro Anfrage an, die die Vorhersehbarkeit des Modells beeinträchtigen.
• Integrations- und Verwaltungskosten: Die Verwaltung der Benutzeranlegung, der Zugriffskontrollen und der SSO-Integration in einer großen, auf Benutzerlizenzen basierenden Bereitstellung erhöht den IT-Aufwand
• Vertragsbindung bei Verlängerung: Jährliche Lizenzverträge binden Unternehmen an eine feste Kostenstruktur, selbst wenn sich die Nutzungsmuster oder geschäftlichen Anforderungen während der Vertragslaufzeit ändern.

Für IT-Entscheidungsträger in Unternehmen ist die Herausforderung im Bereich Governance real: Ohne Einblick darin, welche Lizenzen aktiv genutzt werden und welchen Mehrwert sie generieren, wird es schwierig, die Investition gegenüber dem Vorstand zu rechtfertigen oder den Vertrag bei der Verlängerung zu optimieren.

Wann sollte sich eine Organisation für ein Modell auf Token-Basis statt auf Benutzerbasis entscheiden?

Ein Unternehmen sollte sich für eine tokenbasierte Preisgestaltung entscheiden, wenn die KI-Nutzung in den einzelnen Teams ungleichmäßig verteilt ist, wenn die Anwendungsfälle eher auf bestimmte Aufgaben ausgerichtet sind als kontinuierlich zu laufen oder wenn sich das Unternehmen noch in einer frühen Einführungsphase befindet und den Verbrauch noch nicht zuverlässig vorhersagen kann. Die tokenbasierte Preisgestaltung bietet Ihnen die Flexibilität, die Nutzung nach oben oder unten zu skalieren, ohne sich auf eine feste Kostenbasis festlegen zu müssen.

Die Preisgestaltung pro Token eignet sich besonders gut für:

• Unternehmen, die KI für die Stapelverarbeitung, Dokumentenanalyse oder regelmäßige Berichterstellung einsetzen, anstatt sie täglich interaktiv zu nutzen
• Teams, in denen nur eine Untergruppe von Nutzern (Entwickler, Analysten, Power-User) den Großteil der KI-Interaktionen steuert
• Umgebungen, in denen mehrere KI-Modelle zum Einsatz kommen und Workloads je nach Komplexität auf kostengünstigere Modelle umgeleitet werden können
• Einführungsphasen, in denen die Akzeptanz noch zunimmt und sich die Nutzungsmuster noch nicht stabilisiert haben

Eine Preisgestaltung pro Arbeitsplatz ist sinnvoller, wenn das KI-Tool wie eine Produktivitätssoftware funktioniert, d. h., wenn die meisten Nutzer im Rahmen ihres üblichen Arbeitsablaufs täglich damit arbeiten. In diesem Szenario werden die Kosten pro Arbeitsplatz durch die hohe Auslastung effektiv subventioniert, und die administrative Einfachheit eines Pauschalpreises pro Nutzer bietet einen echten betrieblichen Mehrwert.

Wie lassen sich die KI-Ausgaben bei den einzelnen Modellen prognostizieren und steuern?

Um die KI-Ausgaben bei einer Abrechnung pro Token zu prognostizieren, müssen die durchschnittliche Anzahl an Token pro Abfrage, die Anzahl der Abfragen pro Nutzer und Tag sowie der Anteil der Nutzer, die das System aktiv nutzen werden, geschätzt werden. Bei einer Abrechnung pro Arbeitsplatz ist die Prognose einfacher: Man multipliziert die Anzahl der Arbeitsplätze mit dem Preis pro Arbeitsplatz und berücksichtigt anschließend Upgrades auf höhere Tarife sowie mögliche Überschreitungen. Die Herausforderung besteht in beiden Fällen darin, dass anfängliche Schätzungen oft weit vom tatsächlichen Nutzungsverhalten abweichen.

Kontrolle tokenbasierter Ausgaben

Der Token-Verbrauch lässt sich durch Prompt-Engineering (kürzere, präzisere Prompts reduzieren die Anzahl der Eingabetoken), Modell-Tiering (Weiterleitung einfacherer Aufgaben an kostengünstigere Modelle) und auf Team- oder Anwendungsebene festgelegte Nutzungskontingente steuern. Die meisten Anbieter von KI-APIs bieten Ausgabenwarnungen und feste Obergrenzen an, die einen ausufernden Verbrauch verhindern. Es ist weitaus einfacher, diese Schutzmaßnahmen von Anfang an einzubauen, als sie nachträglich anzupassen, wenn die Kosten bereits in die Höhe geschnellt sind.

Steuerung der sitzbezogenen Ausgaben

Bei Modellen mit Lizenz pro Arbeitsplatz liegt der Schwerpunkt der Kostenkontrolle auf der Lizenzverwaltung: Regelmäßige Überprüfung, welche Konten aktiv sind, Rückforderung ungenutzter Lizenzen und Anpassung der Lizenzanzahl bei jeder Verlängerung. Durch die Erfassung von Nutzungskennzahlen (aktive Nutzer, Sitzungshäufigkeit, Funktionsnutzung) erhalten Sie die Daten, die Sie benötigen, um effektiver mit Anbietern zu verhandeln und zu vermeiden, dass Sie für Kapazitäten bezahlen, die Sie nicht nutzen.

In beiden Fällen ist das zugrunde liegende Prinzip dasselbe: Kosten sichtbar machen, den Teams, die die Ausgaben verursachen, die Verantwortung übertragen und einen regelmäßigen Überprüfungsrhythmus etablieren. Genau das ist der Ansatz, den FinOps-Verfahren Dies gilt für Cloud-Kosten, und dieselbe Logik lässt sich direkt auf die Ausgaben für KI-Software übertragen.

Was ist der Unterschied zwischen der Preisgestaltung bei hybriden KI-Modellen und reinen Modellen?

Bei hybriden KI-Preismodellen wird eine feste Grundgebühr (oft pro Arbeitsplatz oder pro Stufe) mit einer variablen, nutzungsabhängigen Komponente kombiniert, die pro Token oder pro Anfrage abgerechnet wird. Reine Modelle werden ausschließlich über einen Mechanismus abgerechnet: entweder über einen pauschalen Preis pro Arbeitsplatz unabhängig von der Nutzung oder über einen vollständig variablen, tokenbasierten Preis ohne feste Komponente. Hybride Modelle versuchen, Vorhersehbarkeit und Flexibilität in Einklang zu bringen, vereinen jedoch auch die Komplexität beider Ansätze.

In einem Hybridmodell deckt die feste Komponente in der Regel ein festgelegtes Nutzungskontingent, den Zugang zur Plattform und einen Grundumfang an Funktionen ab. Die variable Komponente greift ein, sobald die Nutzung dieses Kontingents überschreitet. Diese Struktur kann sich gut für Unternehmen eignen, die eine vorhersehbare Kernauslastung und gelegentliche Spitzen haben, erfordert jedoch eine sorgfältige Überwachung, um das Schlimmste aus beiden Welten zu vermeiden: Fixkosten, die man nicht senken kann, und variable Mehrkosten, die man nicht budgetiert hat.

Reine „Pro-Platz“-Modelle lassen sich am einfachsten budgetieren, sind jedoch am schwierigsten zu optimieren. Reine „Pro-Token“-Modelle bieten den direktesten Zusammenhang zwischen Kosten und erbrachtem Nutzen, erfordern jedoch eine strengere Steuerung und entsprechende Tools, um die Kontrolle zu behalten. Für die meisten großen Unternehmen lautet die praktische Frage nicht, welches reine Modell sie wählen sollen, sondern wie sie die Steuerung so gestalten können, dass das jeweils verwendete Modell tatsächlich den generierten Geschäftswert widerspiegelt.

So helfen wir Ihnen, die Komplexität der Preisgestaltung bei KI und Cloud-Lösungen zu bewältigen

Ganz gleich, ob es um KI-Kosten pro Token, Lizenzen pro Arbeitsplatz oder die umfassendere Herausforderung geht, Technologieausgaben mit Geschäftsergebnissen in Einklang zu bringen – wir helfen Ihnen dabei, die finanzielle Transparenz und Governance zu schaffen, die Sie für bessere Entscheidungen benötigen. Mit unseren FinOps-Dienstleistungen unterstützen wir Unternehmen dabei, den Übergang von einer reaktiven Kostenberichterstattung zu einem aktiven, wertorientierten Management ihrer Technologieausgaben zu vollziehen.

Konkret helfen wir Ihnen dabei:

• Kostenverrechnung und Rechenschaftspflicht festlegen damit die KI- und Cloud-Kosten für die Teams sichtbar sind, die sie verursachen, und nicht nur für die zentrale IT-Abteilung
• Entwickeln Sie einen regelmäßigen Entscheidungsrhythmus mit den Schwerpunkten Optimierung, Bedarfsanpassung und Lizenzverwaltung, anstatt Kosten nur punktuell anzugehen
• Integration der Steuerung der KI-Ausgaben im Rahmen Ihres übergreifenden Finanzmanagement-Konzepts für Cloud und IT, das der Unternehmensleitung einen einheitlichen, verlässlichen Überblick über die Technologiekosten bietet
• Einsparpotenziale ermitteln über Modellauswahl, Nutzungsmuster und Vertragsstrukturen hinweg, wobei Kunden in der Regel eine Senkung der Kosten für Betriebstechnologie um 5–30% erzielen

Wenn Sie die Kosten für Ihre KI-Preisgestaltung in den Griff bekommen und ein skalierbares Governance-Modell aufbauen möchten, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wo wir anfangen sollen.