Wie erstellt man ein realistisches Budget für Workloads mit generativer KI?

Um ein realistisches Budget für generative KI-Workloads zu erstellen, sollten Sie zunächst alle Kostenkomponenten – Rechenleistung, Tokens, Speicher, API-Aufrufe und Modellhosting – erfassen und anschließend einen Nutzungsbuffer von mindestens 30 bis 50 Prozent über Ihrer Basisprognose einplanen. Die Kosten für generative KI sind verbrauchsabhängig und unterliegen starken Schwankungen, was traditionelle Ansätze mit festen Budgets unzuverlässig macht. Die folgenden Abschnitte beantworten die häufigsten Fragen, mit denen IT- und Finanzverantwortliche konfrontiert sind, wenn sie zum ersten Mal KI-Ausgaben planen.

Was macht generative KI-Workloads so schwer vorhersehbar?

Generative KI-Workloads sind schwer vorherzusagen, da ihre Kosten nicht nur von der Größe der Infrastruktur, sondern auch von der Nutzungsintensität abhängen. Im Gegensatz zu einer virtuellen Maschine, für die eine feste monatliche Gebühr anfällt, werden bei einem großen Sprachmodell die Kosten pro verarbeitetem Token, pro API-Aufruf oder pro verbrauchter GPU-Stunde berechnet – und diese Zahlen können je nach Nutzerverhalten, Länge der Eingabeaufforderung und Modellauswahl stark schwanken.

Mehrere Faktoren verstärken diese Unvorhersehbarkeit. Erstens sind die Nachfragemuster für KI-Funktionen vor der Einführung oft unbekannt. Ein Zusammenfassungstool, das im Rahmen eines Pilotprojekts von zehn Personen genutzt wird, kann nach der Einführung Tausende von Nutzern anziehen, wodurch sich der Token-Verbrauch über Nacht vervielfacht. Zweitens wirken sich Entscheidungen beim Prompt-Engineering direkt auf die Kosten aus. Längere System-Prompts, mehrstufige Konversationsverläufe und gedankliche Schlussfolgerungsketten erhöhen allesamt die Anzahl der Token pro Anfrage. Drittens unterschätzen Unternehmen häufig die Kosten für die Inferenz im großen Maßstab im Vergleich zu den Kosten für das Training oder die Feinabstimmung, die in der Anfangsphase meist im Vordergrund stehen.

Das Ergebnis ist, dass viele Unternehmen erhebliche Budgetüberschreitungen verzeichnen – nicht, weil sie versäumt hätten zu planen, sondern weil sie bei ihrer Planung von den falschen Variablen ausgegangen sind. Ein realistisches Budget für generative KI betrachtet die Nutzung als dynamischen Faktor und nicht als feste Annahme.

Aus welchen Kostenkomponenten setzt sich eine Arbeitslast im Bereich generativer KI zusammen?

Eine generative KI-Workload besteht in der Regel aus sechs unterschiedlichen Kostenkomponenten: Modellinferenz (API-Aufrufe oder Nutzung gehosteter Modelle), Recheninfrastruktur (GPU- oder TPU-Kapazität), Speicher (für Embeddings, Vektordatenbanken und Modellartefakte), Datenerfassung und -vorverarbeitung, Orchestrierungs- und Integrationswerkzeuge sowie fortlaufende Überwachung und Beobachtbarkeit. Jede Komponente hat ihr eigenes Preismodell und eigenes Skalierungsverhalten.

• Kosten der Modellinferenz: Bei der Nutzung verwalteter APIs wie Azure OpenAI oder AWS Bedrock fallen pro Eingabe- und Ausgabetoken Gebühren an. Bei selbst gehosteten Modellen werden die Kosten für die Inferenz in GPU-Stunden umgerechnet.
• Recheninfrastruktur: GPU-Instanzen sind deutlich teurer als Standard-Rechenleistung. Durch reservierte Kapazität lassen sich die Stückkosten senken, allerdings müssen dafür im Voraus verbindliche Entscheidungen getroffen werden.
• Speichern und Abrufen von Vektoren: Architekturen mit „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) verursachen zusätzliche Kosten für Vektordatenbanken, die mit der Größe der Wissensbasis und der Häufigkeit der Abrufvorgänge steigen.
• Datenpipelines: Vorverarbeitung, die Erzeugung von Embeddings und Feinabstimmungsläufe beanspruchen jeweils Rechen- und Speicherressourcen, die getrennt von der Live-Inferenz berücksichtigt werden müssen.
• Orchestrierungswerkzeuge: Frameworks und Middleware, die mehrstufige KI-Workflows koordinieren, verursachen sowohl Lizenz- als auch Rechenaufwand.
• Überwachung und Sicherheitsvorkehrungen: Inhaltsfilterung, Ausgabevalidierung und Nutzungserfassung verursachen eigene Betriebskosten, insbesondere im Unternehmensmaßstab.

Zu verstehen, welche Komponenten in Ihrer spezifischen Architektur eine dominierende Rolle spielen, ist der erste Schritt zur Erstellung eines Budgets, das die Realität widerspiegelt und nicht auf optimistischen Annahmen beruht.

Wie lassen sich die Kosten für generative KI vor der Inbetriebnahme abschätzen?

Sie schätzen die Kosten für generative KI vor der Produktion, indem Sie kontrollierte Belastungstests durchführen, den durchschnittlichen Token-Verbrauch pro Benutzerinteraktion messen und diesen Wert auf die erwarteten Nutzungsvolumina hochrechnen. Die meisten großen Cloud-Anbieter bieten Preisrechner für ihre KI-Dienste an – nutzen Sie diese als Ausgangsbasis und wenden Sie anschließend einen Multiplikator an, um das Nutzungswachstum und Schwankungen bei den Eingabeaufforderungen zu berücksichtigen.

Ein praktischer Prozess zur Schätzung vor der Produktion umfasst drei Phasen:

1. Eine repräsentative Stichprobe ermitteln: Lassen Sie Ihre häufigsten Anwendungsfälle durch das Modell laufen und erfassen Sie die Eingabe- und Ausgabetoken sowie die Latenz pro Anfrage. Berechnen Sie die durchschnittlichen Kosten pro Interaktion.
2. Beispiele für Anwendungsszenarien: Definieren Sie Szenarien mit geringer, mittlerer und hoher Akzeptanz. Multiplizieren Sie Ihre Kosten pro Interaktion mit der erwarteten Anzahl täglicher Interaktionen in jedem Szenario. So erhalten Sie eine Kostenspanne statt einer einzelnen Punkteschätzung.
3. Infrastruktur und Gemeinkosten hinzufügen: Rechnen Sie die Kosten für Rechenleistung, Speicherplatz und Tools zusätzlich zu Ihrer Schätzung für die Inferenzkosten ein. Bei auf GPUs gehosteten Modellen sollten Sie die Leerlaufzeit berücksichtigen – GPU-Instanzen laufen oft nur mit teilweiser Auslastung, und Sie zahlen dennoch für die reservierte Kapazität.

Stellen Sie Ihr Budget auf der Grundlage des mittleren Szenarios auf und legen Sie Ihre finanziellen Kontrollgrenzen an der Schwelle des hohen Szenarios fest. Dieser Ansatz gibt Ihren Teams Spielraum für Wachstum, ohne dass bei jedem Nutzungsanstieg eine Notfallüberprüfung der Ausgaben ausgelöst wird.

Was ist der Unterschied zwischen FinOps für die Cloud und FinOps für generative KI?

FinOps für die Cloud konzentriert sich auf die Optimierung vorhersehbarer Infrastrukturkosten – die bedarfsgerechte Dimensionierung virtueller Maschinen, die Verwaltung reservierter Instanzen und die Verteilung der Kosten auf die verschiedenen Teams. FinOps für generative KI Dies führt zu einer zusätzlichen Komplexität, da die KI-Kosten auf Modellebene und nicht nur auf Infrastrukturebene verbrauchsabhängig sind und da die Maßeinheiten – Tokens, Embeddings, Modellversionen – den meisten Finanzteams unbekannt sind.

Die Kernbereiche von FinOps gelten nach wie vor: Transparenz, Zuweisung, Optimierung und Governance. Generative KI bringt jedoch eine Reihe neuer Herausforderungen mit sich, für deren Bewältigung herkömmliche FinOps-Frameworks für die Cloud nicht ausgelegt sind.

Die Kostenzuordnung ist schwieriger

In herkömmlichen Cloud-Umgebungen werden Kosten nach Ressourcen-Tags, Konten oder Abonnements zugeordnet. In Umgebungen mit generativer KI kann ein einzelner API-Endpunkt gleichzeitig mehrere Teams, Produkte oder Anwendungsfälle bedienen. Um die Token-Kosten genau zuzuordnen, ist eine Instrumentierung auf Anwendungsebene erforderlich, nicht nur auf Infrastrukturebene.

Die Optimierungshebel sind unterschiedlich

Die Optimierung von Cloud-FinOps bedeutet in der Regel, die Rechenleistung anzupassen oder auf reservierte Tarife umzusteigen. Die KI-Kostenoptimierung umfasst die Auswahl kleinerer Modelle für einfachere Aufgaben, das Zwischenspeichern wiederholter Eingabeaufforderungen, die Komprimierung von Kontextfenstern und die Bündelung von Anfragen, sofern die Latenz dies zulässt. Diese Entscheidungen erfordern eine Zusammenarbeit zwischen den Bereichen Technik, Produktentwicklung und Finanzen, wie sie bei der traditionellen Cloud-Governance nicht erforderlich ist.

Unternehmen, die versuchen, die Ausgaben für generative KI ausschließlich mit ihren bestehenden Tools zum Cloud-Kostenmanagement zu steuern, werden feststellen, dass sich zwar die Transparenz verbessert, die Entscheidungsfindung jedoch nicht. Dieser Bereich muss sich parallel zur Technologie weiterentwickeln.

Wie sollten sich IT und Finanzabteilung bei der Festlegung des Budgets für generative KI abstimmen?

Die IT- und die Finanzabteilung sollten sich auf ein Budget für generative KI einigen, indem sie sich vor Beginn jeglicher Ausgaben auf drei Punkte einigen: die Maßeinheit für den KI-Verbrauch, die Schwellenwerte, die eine Budgetüberprüfung auslösen, und die Frage, wer die Entscheidung trifft, die Nutzung zu erweitern oder zu reduzieren, wenn die Kosten von den Prognosen abweichen. Ohne diese Abstimmung optimiert die IT-Abteilung im Hinblick auf die Leistung und die Finanzabteilung im Hinblick auf die Kosten – und keines dieser Ergebnisse dient dem Unternehmen.

In der Praxis erfordert die Abstimmung eine gemeinsame Sprache. Finanzteams sind an feste oder halb-feste Kostenstrukturen gewöhnt. Generative KI führt variable Kosten ein, die sich je nach Nutzerverhalten von Woche zu Woche ändern können. Die Umrechnung des Token-Verbrauchs in geschäftsrelevante Kennzahlen – Kosten pro verarbeitetem Dokument, Kosten pro abgewehrtem Support-Ticket, Kosten pro generiertem Ergebnis – gibt der Finanzabteilung einen Bezugsrahmen, der die KI-Ausgaben mit dem geschäftlichen Nutzen verknüpft.

Ein regelmäßiger Rhythmus ist genauso wichtig wie die ursprüngliche Budgetvereinbarung. Monatliche Überprüfungen sind zu langsam für KI-Workloads, deren Kosten sich innerhalb weniger Wochen verdoppeln können. Wöchentliche Kostenberichte mit klaren Eskalationsregeln halten beide Teams auf dem Laufenden, ohne unnötige Reibungspunkte zu schaffen. Die Einrichtung eines gemeinsamen Dashboards, auf das sowohl die IT- als auch die Finanzabteilung in Echtzeit zugreifen können, beseitigt die Informationsasymmetrie, die typischerweise zu Konflikten führt, wenn Budgets überschritten werden.

Welche Kontrollmaßnahmen verhindern, dass die Kosten für generative KI das Budget sprengen?

Zu den Kontrollmaßnahmen, die verhindern, dass die Kosten für generative KI das Budget überschreiten, gehören Ausgabenobergrenzen auf API- oder Kontoebene, automatische Benachrichtigungen bei definierten Kostenschwellenwerten, Richtlinien zur Modellabstufung, die Anfragen gegebenenfalls an kostengünstigere Modelle weiterleiten, sowie das Zwischenspeichern von Eingabeaufforderungen, um eine erneute Verarbeitung wiederholter Eingaben zu vermeiden. Diese Kontrollmaßnahmen sind am wirksamsten, wenn sie vor dem Produktionsstart implementiert werden und nicht erst, nachdem die erste Rechnung eingegangen ist.

• Strenge Ausgabenobergrenzen: Bei den meisten Cloud-KI-Diensten können Sie maximale monatliche Ausgabenobergrenzen pro API-Schlüssel oder Projekt festlegen. Setzen Sie diese vom ersten Tag an durch, auch in Entwicklungsumgebungen.
• Schwellenwertbasierte Warnmeldungen: Richten Sie Warnmeldungen bei 50, 75 und 90 Prozent Ihres Monatsbudgets ein. Jeder Schwellenwert sollte eine festgelegte Reaktion auslösen – eine Benachrichtigung, eine Überprüfung oder eine automatische Drosselung.
• Beispiel-Routing-Richtlinien: Nicht jede Aufgabe erfordert das leistungsfähigste und teuerste Modell. Eine Governance-Richtlinie, die Klassifizierungs- oder Extraktionsaufgaben an kleinere Modelle weiterleitet und große Modelle für komplexe Generierungsaufgaben reserviert, kann die Inferenzkosten deutlich senken, ohne dass dabei die Ausgabequalität in den meisten Anwendungsfällen beeinträchtigt wird.
• Zwischenspeicherung von Eingabeaufforderungen: Bei Anwendungen mit sich wiederholenden Systemaufforderungen oder häufig wiederkehrenden Abfragen verhindert das Caching eine redundante Token-Verarbeitung. Mehrere große Anbieter bieten mittlerweile native Caching-Funktionen an, die die Kosten automatisch senken.
• Verantwortung und Rechenschaftspflicht: Weisen Sie jeder KI-Workload einen namentlich benannten Verantwortlichen zu, der für deren Kosteneffizienz zuständig ist. Eine verteilte Zuständigkeit ohne Rechenschaftspflicht ist einer der häufigsten Gründe dafür, dass KI-Budgets aus dem Ruder laufen.

A Bewertung des Reifegrades von FinOps kann Ihnen dabei helfen, festzustellen, welche dieser Kontrollmaßnahmen bereits vorhanden sind und wo noch Lücken bestehen, bevor Ihre KI-Workloads den Produktionsbetrieb erreichen.

So unterstützen wir Sie bei der Verwaltung Ihres Budgets und Ihrer Ausgaben für generative KI

Die Steuerung der Kosten für generative KI erfordert dieselbe Disziplin wie das Finanzmanagement in der Cloud, allerdings mit neuen Maßeinheiten, schnelleren Kostenzyklen und einer engeren funktionsübergreifenden Koordination. Wir unterstützen Unternehmen dabei, diese Kompetenz aufzubauen – durch einen strukturierten Ansatz, der Transparenz, Governance und Entscheidungsfindung in einem einzigen Betriebsmodell vereint.

• Kostenverrechnung auf der Ebene der Arbeitslast: Wir unterstützen Sie bei der Implementierung von KI-Anwendungen, damit der Token-Verbrauch, die API-Kosten und die Infrastrukturkosten den Teams, Produkten oder Geschäftsbereichen genau zugeordnet werden können.
• Governance und Ausgabenkontrolle: Wir entwickeln und implementieren Richtlinien, Schwellenwerte und Eskalationsregeln, die dafür sorgen, dass die Ausgaben für KI im Rahmen des Budgets bleiben, ohne dabei die Innovation zu bremsen.
• Abstimmung zwischen IT und Finanzen: Wir setzen KI-Nutzungskennzahlen in geschäftsrelevante Kosteneinheiten um, mit denen Finanzteams arbeiten können, und legen Überprüfungsintervalle fest, die beide Seiten auf dem Laufenden halten.
• Integration mit TBM: Wir verknüpfen Ihre KI-Kostendaten mit Ihrem übergeordneten IT-Finanzmanagement-Rahmenwerk, sodass die Ausgaben für generative KI neben anderen Technologieinvestitionen sichtbar werden und anhand der Geschäftsergebnisse bewertet werden können.
• Werkzeugbereitstellung: Durch Einführung von FinOps-Tools, wir richten die Plattformen ein, die Ihren Teams in Echtzeit Einblick in die KI-Ausgaben bieten und ihnen die Kontrollmöglichkeiten geben, auf der Grundlage dieser Erkenntnisse zu handeln.

Wenn Sie Ihre erste generative KI-Anwendung planen oder versuchen, die bestehenden KI-Kosten in den Griff zu bekommen, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um zu besprechen, wo wir anfangen sollen.