Wie sollten erwartete Preisänderungen bei Modellen in KI-Kostenprognosen berücksichtigt werden?

Die Preise für KI-Modelle sollten in Kostenprognosen als eine Reihe von Szenarien und nicht als feste Annahme berücksichtigt werden, da Anbieter ihre Preise häufig und oft ohne Vorankündigung anpassen. Der zuverlässigste Ansatz besteht darin, ein Basisszenario, ein optimistisches Szenario (Preise fallen) und ein pessimistisches Szenario (Preise steigen oder ein Modell wird ausgemustert) zu erstellen und diese Annahmen dann vierteljährlich zu aktualisieren. In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen Aspekte dieser Herausforderung erläutert, angefangen beim Verständnis der Gründe für Preisänderungen bis hin zur Auswahl der richtigen Tools für dynamische Prognosen.

Warum ändern sich die Preise für KI-Modelle so häufig?

Die Preise für KI-Modelle ändern sich häufig, da sich die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen für den Betrieb großer Sprachmodelle noch in der Entwicklung befinden. Die Anbieter konkurrieren aggressiv um Marktanteile, die Hardware-Effizienz verbessert sich mit jeder neuen Generation von Beschleunigern, und die Veröffentlichung neuer Modelle führt oft dazu, dass ältere Modelle billiger oder überflüssig werden. Diese Faktoren führen zusammen zu einem Preisumfeld, in dem die Listenpreise innerhalb weniger Monate nach der Markteinführung eines Modells erheblich sinken können.

Mehrere konkrete Faktoren verstärken diese Volatilität:

• Wettbewerbsdruck: Wenn ein großer Anbieter die Preise senkt, ziehen andere in der Regel nach, um ihre Unternehmenskunden zu halten.
• Effizienzsteigerungen bei der Inferenz: Verbesserungen bei der Modelldestillation und -quantisierung senken die Kosten für die Bereitstellung von Token, und die Anbieter geben einen Teil dieser Einsparungen an ihre Kunden weiter.
• Modell-Auslaufzyklen: Anbieter nehmen ältere Modellversionen aus dem Programm und ersetzen sie durch neuere Modelle in verschiedenen Preisklassen, was mitunter eine Migration erzwingt, die Ihre Kostenbasis vollständig verändert.
• Gestaffelte Preise und Sonderangebote: Batch-Inferenzrabatte, Nutzungsvereinbarungen und die Ausweitung der kostenlosen Nutzungsgrenze führen zu vorübergehenden Preissignalen, die eine statische Prognose verfälschen können.

Für Unternehmensteams, die sich mit der Optimierung der KI-Ausgaben befassen, ist diese Variabilität nicht nur ein Ärgernis bei der Budgetplanung. Sie wirkt sich unmittelbar auf die Wirtschaftlichkeitsanalyse von KI-Initiativen, den Vergleich zwischen „Build“- und „Buy“-Entscheidungen sowie die langfristige Kostenentwicklung von Produkten aus, deren Kern auf KI basiert.

Wie integriert man Annahmen zu Preisänderungen in ein KI-Kostenmodell?

Integrieren Sie Annahmen zu Preisänderungen in ein KI-Kostenmodell, indem Sie mindestens drei Szenarien definieren: ein Basisszenario, bei dem die aktuellen Preise unverändert bleiben, ein Negativszenario, das von einem deutlichen Preisanstieg oder einer Modelländerung ausgeht, und ein Positivszenario, das von anhaltenden Preissenkungen im Einklang mit den jüngsten Markttrends ausgeht. Weisen Sie jedem Szenario eine Wahrscheinlichkeitsgewichtung zu und berechnen Sie Ihren Prognosebereich vierteljährlich neu.

In der Praxis sieht ein strukturierter Ansatz wie folgt aus:

1. Verweis auf die aktuellen Listenpreise als Ausgangsbasis, aber notieren Sie sich das Datum, an dem Sie diese erfasst haben. Preise ändern sich, und eine undatierte Annahme kann schnell irreführend werden.
2. Wenden Sie einen Empfindlichkeitsbereich an. Eine Abwärtssensitivität von 20 bis 40 Prozent über einen Zeitraum von 12 Monaten entspricht den bisherigen Marktentwicklungen. Eine Aufwärtssensitivität von 10 bis 20 Prozent deckt das Risiko ab, dass die Modellveralterung einen Wechsel zu einer teureren Alternative erzwingt.
3. Trennen Sie die Annahmen zum Volumen von den Annahmen zum Preis. Das Nutzungswachstum und die Preisentwicklung sind voneinander unabhängige Variablen. Werden sie zu einer einzigen Zahl zusammengefasst, werden die tatsächlichen Treiber der Ausgaben verschleiert.
4. Kennzeichnen Sie Annahmen in Ihrem Modell ausdrücklich. Jede Zelle, die einen Wert enthält, sollte auf eine benannte Annahme verweisen und nicht auf einen fest eingegebenen Wert. Dadurch lassen sich Szenarien schnell aktualisieren und sind nachvollziehbar.

Dieser Ansatz knüpft direkt an das übergeordnete Fachgebiet der FinOps für das Kostenmanagement bei KI in der Cloud, wobei das Ziel nicht nur darin besteht, einen Überblick über die aktuellen Ausgaben zu gewinnen, sondern auch in entscheidungsrelevante Erkenntnisse, die zukünftige Unsicherheiten berücksichtigen.

Was ist der Unterschied zwischen einer tokenbasierten und einer API-Aufruf-basierten Preisgestaltung bei Prognosen?

Bei der tokenbasierten Abrechnung werden die Kosten anhand des verarbeiteten Textvolumens berechnet, gemessen in Eingabe- und Ausgabetoken. Bei der API-Aufruf-basierten Abrechnung wird eine Pauschale pro Anfrage berechnet, unabhängig davon, wie viel Text jede Anfrage enthält. Bei Prognosen ist diese Unterscheidung von Bedeutung, da Sie bei tokenbasierten Modellen die durchschnittliche Anfragegröße schätzen müssen, während Sie bei auf API-Aufrufen basierenden Modellen das Anfragevolumen schätzen müssen. Eine Verwechslung dieser beiden Größen führt zu erheblichen Prognosefehlern.

Die meisten führenden LLM-Anbieter, darunter OpenAI, Anthropic und Google, wenden mittlerweile eine tokenbasierte Preisgestaltung an. Das bedeutet, dass Ihre Prognose Folgendes berücksichtigen muss:

• Eingabe des Token-Volumens: Abhängig von der Promptlänge, den Systembefehlen und der Nutzung des Kontextfensters.
• Ausgabe-Token-Volumen: Oft schwerer vorherzusagen, da dies je nach Anwendungsfall und Nutzerverhalten variiert.
• Verhältnis von Input zu Output: Bei einer Zusammenfassungsaufgabe fallen im Vergleich zur Eingabe nur wenige Ausgabetoken an; bei einer Codegenerierungsaufgabe kann sich dieses Verhältnis umkehren.

Wenn ein Anbieter, auf den Sie sich verlassen, eine anrufbasierte Preisgestaltung verwendet, ist Ihre Prognose zwar einfacher, aber weniger detailliert. Das Risiko besteht darin, dass eine Umstellung dieses Anbieters von einer anrufbasierten auf eine tokenbasierte Preisgestaltung – wie sie auf dem Markt bereits vorgekommen ist – Ihr Kostenmodell drastisch verändern kann, ohne dass sich Ihre tatsächlichen Nutzungsmuster ändern. Prüfen Sie stets, ob das Preismodell eines Anbieters an sich stabil ist – nicht nur das Preisniveau.

Sollten bei KI-Kostenprognosen die Listenpreise der Anbieter oder die ausgehandelten Preise zugrunde gelegt werden?

Bei der Kostenprognose für KI sollten Ihre tatsächlich ausgehandelten Tarife zugrunde gelegt werden, sofern diese vorliegen, und die Listenpreise der Anbieter nur als Ausgangspunkt dienen, wenn keine Vereinbarung besteht. Eine Prognose auf Basis der Listenpreise, wenn Sie einen Rabatt für verbindliche Nutzung oder einen Unternehmensvertrag in Anspruch nehmen, führt zu einer Überbewertung Ihrer erwarteten Ausgaben und verzerrt die Wirtschaftlichkeitsanalyse für KI-Investitionen.

Allerdings gibt es bei der Anwendung ausgehandelter Sätze in Prognosen wichtige Einschränkungen:

• Die Laufzeit der Verpflichtungen läuft ab. Wenn Ihr ausgehandelter Tarif an eine Laufzeit von einem oder zwei Jahren gebunden ist, sollte Ihre Prognose über diesen Zeitraum hinaus wieder auf einer Annahme basieren und nicht auf dem vertraglich vereinbarten Tarif.
• Lautstärkeschwellen sind wichtig. Viele Unternehmensverträge sehen gestaffelte Rabatte vor, die erst ab einer bestimmten Nutzungsschwelle gelten. Wenn sich Ihre Volumenprognose ändert, ändert sich auch Ihr effektiver Tarif.
• Neue Modelle sind möglicherweise nicht abgedeckt. Ein für eine bestimmte Modellversion ausgehandelter Vertrag gilt möglicherweise nicht für Nachfolgemodelle. Prüfen Sie, ob Ihre Vereinbarung auch zukünftige Versionen abdeckt, bevor Sie diese Tarife auf die Zukunft hochrechnen.

Als praktische Empfehlung gilt, in Ihrer KI-Kostenprognose zwei Referenzspalten zu führen: eine für die Listenpreise und eine für Ihren tatsächlichen Satz. Die Differenz zwischen beiden entspricht Ihrem ausgehandelten Rabatt, und wenn Sie diese im Zeitverlauf verfolgen, verschafft Ihnen das Verhandlungsspielraum bei künftigen Gesprächen mit Lieferanten.

Wie oft sollten KI-Kostenprognosen aktualisiert werden, um neue Preise zu berücksichtigen?

Prognosen zu den KI-Kosten sollten mindestens vierteljährlich aktualisiert werden, wobei eine kurze Überprüfung immer dann erfolgen sollte, wenn ein bedeutender Anbieter eine Preisänderung ankündigt oder ein neues Modell auf den Markt bringt. Vierteljährliche Aktualisierungen passen sich den meisten Budgetierungszyklen von Unternehmen an und geben den Finanz- und IT-Teams genügend Zeit, auf die überarbeiteten Zahlen zu reagieren, bevor diese sich auf genehmigte Budgets auswirken.

Ein praktischer Aktualisierungsrhythmus sieht folgendermaßen aus:

• Monatlich: Beobachten Sie die Ankündigungen der Lieferanten und vergleichen Sie die tatsächlichen Ausgaben mit den Prognosen. Markieren Sie Abweichungen, die einen festgelegten Schwellenwert überschreiten, zur Überprüfung.
• Vierteljährlich: Preisannahmen aktualisieren, Mengenprognosen auf der Grundlage der tatsächlichen Nutzungstrends anpassen und Szenarien neu kalibrieren.
• Jährlich: Führen Sie eine umfassende Überprüfung des Prognosemodells selbst durch, einschließlich der Struktur der Szenarien, der Sensitivitätsbereiche und der Frage, ob die richtigen Modelle erfasst werden.

Das Risiko seltenerer Aktualisierungen besteht nicht nur in ungenauen Prognosen. Es besteht vielmehr darin, dass Teams Entscheidungen darüber, ob sie selbst entwickeln oder kaufen sollen, sowie Anbieterauswahlen und Architekturentscheidungen auf der Grundlage veralteter Kostenannahmen treffen. In einem Markt, in dem die Modellpreise in der Vergangenheit schneller gesunken sind, als die meisten Prognosen vorausgesehen hatten, kann eine veraltete, pessimistische Prognose auch dazu führen, dass Unternehmen zu wenig in KI-Fähigkeiten investieren, die mittlerweile wirtschaftlich rentabel sind.

Welche Tools unterstützen die KI-gestützte Kostenprognose mit dynamischen Preisangaben?

Es gibt verschiedene Kategorien von Tools, die die KI-Kostenprognose mit dynamischen Preisangaben unterstützen. FinOps-Plattformen mit Funktionen zum KI-Kostenmanagement in der Cloud, speziell entwickelte LLM-Kostenrechner und Tools zur Finanzplanung für Unternehmen mit Szenariomodellierung sind die drei gängigsten Optionen. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob Sie eine Integration in umfassendere IT-Kostendaten oder eine eigenständige, KI-spezifische Ansicht benötigen.

FinOps- und Cloud-Kostenmanagement-Plattformen

Plattformen für FinOps, darunter Tools aus der Apptio Cloudability-Familie, ermöglichen es Ihnen, Ausgaben für KI-APIs zusammen mit anderen Cloud-Kosten zu kennzeichnen und zuzuordnen, Szenarien zu modellieren und Ist-Werte mit Prognosen in einer einzigen Umgebung abzugleichen. Dies ist besonders nützlich, wenn KI-Workloads auf einer Cloud-Infrastruktur ausgeführt werden und Sie einen einheitlichen Überblick über die gesamten Cloud-KI-Ausgaben benötigen – und nicht nur über die API-Ebene.

LLM-spezifische Kostenrechner und Observabilitäts-Tools

Tools wie LangSmith, Helicone und ähnliche LLM-Observability-Plattformen erfassen den Token-Verbrauch auf Anfrageebene und liefern Ihnen so die detaillierten Nutzungsdaten, die Sie für die Erstellung genauer Volumenannahmen benötigen. Einige verfügen über integrierte Kostenrechner, die aktuelle Preise von großen Anbietern abrufen. Sie sollten jedoch überprüfen, wie häufig diese Preistabellen aktualisiert werden, bevor Sie sich bei Ihrer Planung darauf verlassen.

Unabhängig davon, welche Tools Sie einsetzen: Ein Prognosemodell ist nur so gut wie die Annahmen, auf denen es basiert. Tools sorgen für Transparenz und Automatisierung; die Ermessensentscheidungen hinsichtlich der Szenariobandbreiten, der Aktualisierungshäufigkeit und des Umgangs mit Modellübergängen erfordern jedoch nach wie vor menschliche Entscheidungen, die durch einen klaren Governance-Prozess gestützt werden.

Wie wir bei der Kostenprognose für KI und bei FinOps helfen

Die Steuerung von KI-Kostenprognosen im Zusammenhang mit den allgemeinen Cloud- und IT-Ausgaben ist genau die Art von Herausforderung, für die unser FinOps-Bereich konzipiert wurde. Wir helfen Unternehmensteams dabei, statische Budgets und reaktives Berichtswesen hinter sich zu lassen und zu einem strukturierten, entscheidungsorientierten Ansatz für das Finanzmanagement im Bereich KI und Cloud überzugehen. Konkret unterstützen wir Sie bei folgenden Aufgaben:

• Entwurf eines FinOps-Betriebsmodell das die Ausgaben für KI-APIs in Ihr bestehendes Rahmenwerk zur Cloud-Kostenkontrolle integriert
• Aufbau szenariobasierter Prognosestrukturen, die die Preisvolatilität von LLMs und das Risiko der Modellveralterung berücksichtigen
• Einführung eines regelmäßigen Entscheidungsprozesses zwischen den Bereichen Finanzen, IT und Technik, damit Preisänderungen konkrete Maßnahmen auslösen und nicht nur zu aktualisierten Tabellen führen
• Die Verknüpfung von KI-Ausgabendaten mit Ihrem übergeordneten Technology Business Management-Rahmenkonzept, damit die Unternehmensleitung KI-Investitionen anhand der Geschäftsergebnisse und nicht nur anhand der Kostenposten bewerten kann

Wenn Sie Ihre KI-Kostenprognosen strukturierter gestalten und deren Zuverlässigkeit erhöhen möchten, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und wir können gemeinsam herausarbeiten, wo Ihr derzeitiger Ansatz Lücken aufweist und wie ein robusteres Modell für Ihr Unternehmen aussehen könnte.