{"id":2192,"date":"2026-09-01T08:00:00","date_gmt":"2026-09-01T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsvalue.com\/?p=2192"},"modified":"2026-09-16T16:25:29","modified_gmt":"2026-09-16T14:25:29","slug":"wie-werden-die-kosten-fur-eine-gemeinsam-genutzte-generative-ki-plattform-aufgeteilt-wenn-mehrere-produkte-dieselben-modelle-verwenden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/how-do-you-allocate-shared-generative-ai-platform-costs-when-multiple-products-use-the-same-models\/","title":{"rendered":"Wie werden die Kosten f\u00fcr eine gemeinsam genutzte generative KI-Plattform aufgeteilt, wenn mehrere Produkte dieselben Modelle verwenden?"},"content":{"rendered":"<p>Um die Kosten einer gemeinsam genutzten generativen KI-Plattform auf mehrere Produkte zu verteilen, ordnen Sie die Kosten anhand messbarer Nutzungsindikatoren \u2013 wie beispielsweise Token-Verbrauch, API-Aufrufvolumen oder Rechenstunden \u2013 pro Produkt oder Team zu. Dieser Ansatz gew\u00e4hrleistet, dass jeder Produktverantwortliche einen fairen und nachvollziehbaren Anteil an den Gesamtkosten erh\u00e4lt, anstatt die Kosten willk\u00fcrlich aufzuteilen. In den folgenden Abschnitten wird erl\u00e4utert, warum dies schwieriger ist, als es klingt, welche Daten Sie ben\u00f6tigen und wie Sie dies im Laufe der Zeit steuern k\u00f6nnen.<\/p>\n<h2>Welche Methoden gibt es, um die Kosten f\u00fcr gemeinsam genutzte KI-Modelle auf verschiedene Produkte aufzuteilen?<\/h2>\n<p>Die zuverl\u00e4ssigsten Methoden zur Verteilung der Kosten f\u00fcr gemeinsam genutzte KI-Modelle sind die nutzungsbasierte Zuordnung, gestaffelte Kostenpools und die proportionale Verteilung nach Gesch\u00e4ftswert. Die nutzungsbasierte Zuordnung, bei der jedem Produkt die Kosten entsprechend seinem tats\u00e4chlichen Token-Verbrauch, seinen API-Aufrufen oder seinen Inferenzanfragen in Rechnung gestellt werden, ist der am besten zu begr\u00fcndende Ausgangspunkt, da sie die Kosten direkt an die Nachfrage koppelt.<\/p>\n<p>In der Praxis setzen Unternehmen je nach Reifegrad ihrer KI-Kostenverfolgung eine Kombination verschiedener Ans\u00e4tze ein:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Token-basierte Abrechnung:<\/strong> Bei jedem API-Aufruf an ein gemeinsam genutztes Modell wird die Anzahl der verbrauchten Eingabe- und Ausgabetoken protokolliert. Jedes Produkt erfasst seine eigene Tokenzahl, und die Kosten f\u00fcr die gemeinsam genutzte Plattform werden am Ende des Abrechnungszeitraums anteilig aufgeteilt.<\/li>\n<li><strong>Showback- und Chargeback-Modelle:<\/strong> Bei \u201eShowback\u201c werden die Kosten jedem Produktteam gemeldet, ohne dass Gelder \u00fcberwiesen werden \u2013 dies ist in der Anfangsphase n\u00fctzlich, um ein Bewusstsein daf\u00fcr zu schaffen. \u201eChargeback\u201c geht noch einen Schritt weiter und stellt den internen Teams ihren Anteil tats\u00e4chlich in Rechnung, was zu einer st\u00e4rkeren Verantwortlichkeit f\u00fchrt.<\/li>\n<li><strong>Gestaffelte Kostenpools:<\/strong> Bestimmte Kosten, wie beispielsweise reservierte Kapazit\u00e4ten, Basisinfrastruktur oder die Feinabstimmung von Modellen, lassen sich nicht einzelnen Anfragen zuordnen. Diese werden geb\u00fcndelt und anhand eines vereinbarten Verteilungsschl\u00fcssels \u2013 beispielsweise der Mitarbeiterzahl, des Umsatzbeitrags oder der durchschnittlichen Nutzung \u00fcber einen gleitenden Zeitraum \u2013 auf die Produkte verteilt.<\/li>\n<li><strong>Prozesskostenrechnung:<\/strong> In fortgeschritteneren Unternehmen werden die Kosten nicht nur auf Teams, sondern auf bestimmte Arbeitsabl\u00e4ufe oder Nutzerpfade zur\u00fcckgef\u00fchrt, was Produktmanagern hilft, die tats\u00e4chlichen Kosten einzelner KI-gest\u00fctzter Funktionen zu erfassen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Keine Methode funktioniert f\u00fcr sich allein. Die meisten Unternehmen kombinieren die direkte Zuordnung variabler Kosten mit einem gemeinsamen Gemeinkostenpool f\u00fcr feste Plattformkosten, der nach einer vereinbarten Formel geregelt wird, der alle Beteiligten zugestimmt haben.<\/p>\n<h2>Warum ist die Kostenverrechnung bei generativer KI schwieriger als bei herk\u00f6mmlichen gemeinsam genutzten IT-Diensten?<\/h2>\n<p>Die Kostenverrechnung bei generativer KI ist schwieriger als bei herk\u00f6mmlichen gemeinsam genutzten IT-Diensten, da der Verbrauch stark schwankt, unvorhersehbar ist und eher vom Nutzerverhalten als von festen Kapazit\u00e4ten abh\u00e4ngt. Eine gemeinsam genutzte Datenbank oder eine Netzwerkverbindung weist relativ stabile Nutzungsmuster auf. Bei einem gemeinsam genutzten gro\u00dfen Sprachmodell (LLM) k\u00f6nnen die Kosten je nach L\u00e4nge der Eingabeaufforderung, Komplexit\u00e4t der Ausgabe oder Anzahl der gleichzeitigen Nutzer dramatisch ansteigen \u2013 oft innerhalb weniger Minuten.<\/p>\n<p>Mehrere Faktoren versch\u00e4rfen diese Schwierigkeit noch:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Nichtdeterministische Ausgaben:<\/strong> Im Gegensatz zu einem Rechenauftrag mit vorhersehbarer Laufzeit kann eine Anfrage an eine generative KI sowohl eine kurze Antwort als auch eine Antwort in Essay-L\u00e4nge liefern. Das Volumen der ausgegebenen Token wirkt sich direkt auf die Kosten aus, und Produktteams k\u00f6nnen dieses nicht immer kontrollieren oder vorhersagen.<\/li>\n<li><strong>Gemeinsam genutzte, feinabgestimmte Modelle:<\/strong> Wenn mehrere Produkte ein Modell nutzen, das anhand gemeinsamer Daten feinabgestimmt wurde, stellen die Kosten f\u00fcr diesen Feinabstimmungslauf eine einmalige Investition dar, von der alle Produkte in unterschiedlichem Ma\u00dfe profitieren, was eine nachtr\u00e4gliche Zuordnung umstritten macht.<\/li>\n<li><strong>Schnelle Kostensteigerung:<\/strong> Die Kosten f\u00fcr generative KI k\u00f6nnen nichtlinear steigen. Eine Funktion, die in der Testphase kosteng\u00fcnstig ist, kann bei Produktionsvolumen auf eine Weise teuer werden, die bei der herk\u00f6mmlichen IT-Kapazit\u00e4tsplanung nicht ber\u00fccksichtigt wird.<\/li>\n<li><strong>Komplexit\u00e4t der Anbieterpreise:<\/strong> Cloud-Anbieter und Modellhersteller berechnen unterschiedliche Preise f\u00fcr Tokens, Kontextfenster und Modellstufen. Der Vergleich oder die Zusammenf\u00fchrung dieser Daten zu einer einheitlichen internen Kosten\u00fcbersicht erfordert einen erheblichen Aufwand im Bereich Data Engineering.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese Merkmale bedeuten, dass sich die f\u00fcr Shared Services entwickelten Governance- und Tooling-Praktiken, wie beispielsweise feste monatliche Zuweisungen oder einfache Aufteilungen der Mitarbeiterzahlen, nicht direkt \u00fcbertragen lassen auf <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/dienstleistungen\/finops\/\">Kostenmanagement im Bereich generativer KI<\/a>.<\/p>\n<h2>Welche Daten ben\u00f6tigen Sie, um die Kosten f\u00fcr KI-Plattformen genau zuzuordnen?<\/h2>\n<p>Um die Kosten f\u00fcr gemeinsam genutzte KI-Plattformen genau zuzuordnen, ben\u00f6tigen Sie detaillierte Nutzungsprotokolle, die mindestens nach Produkt, Team oder Anwendungsfall gekennzeichnet sind und Angaben zur Anzahl der Token pro Anfrage, zu Zeitstempeln, zur verwendeten Modellversion sowie zur Identit\u00e4t der aufrufenden Anwendung enthalten. Ohne diese Kennzeichnung auf API-Ebene wird die Kostenzuordnung zu reiner Spekulation.<\/p>\n<p>Die zentralen Datenanforderungen lassen sich in drei Ebenen unterteilen:<\/p>\n<h3>Telemetrie auf Anfrageebene<\/h3>\n<p>Bei jedem Aufruf der KI-Plattform sollten die Anzahl der Eingabe-Token, die Anzahl der Ausgabe-Token, der Modell-Endpunkt, die Latenz sowie ein Tag protokolliert werden, das das Produkt oder das Team identifiziert, das die Anfrage stellt. Diese Daten bilden die Grundlage f\u00fcr die nutzungsbasierte Zuweisung. Falls Ihre Plattform diese Daten nicht standardm\u00e4\u00dfig ausgibt, m\u00fcssen Sie das API-Gateway oder die Middleware-Schicht entsprechend ausstatten, um sie zu erfassen.<\/p>\n<h3>Kostenaufschl\u00fcsselung und Tarifdaten<\/h3>\n<p>Die reinen Token-Zahlen sind nur dann aussagekr\u00e4ftig, wenn sie den tats\u00e4chlichen Kosten zugeordnet werden. Sie ben\u00f6tigen aktuelle Preisdaten von Ihrem Modellanbieter, einschlie\u00dflich etwaiger Mengenrabatte, Vereinbarungen \u00fcber reservierte Kapazit\u00e4ten oder gestaffelter Preisschwellen, um die Nutzung in Geldwerte umzurechnen. Diese Preisdaten \u00e4ndern sich, sobald Anbieter ihre Preise aktualisieren, daher m\u00fcssen sie gepflegt und mit Versionsangaben versehen werden.<\/p>\n<h3>Bestandsaufstellung der geteilten Kosten<\/h3>\n<p>Neben den variablen Inferenzkosten ben\u00f6tigen Sie eine \u00fcbersichtliche Aufstellung der fixen Plattformkosten: Infrastruktur f\u00fcr das Modell-Hosting, Feinabstimmungsl\u00e4ufe, Speicherung in Vektordatenbanken, \u00dcberwachungstools sowie der Zeitaufwand der Entwickler f\u00fcr die Wartung der Plattform. Diese Kosten m\u00fcssen dokumentiert und regelm\u00e4\u00dfig aktualisiert werden, damit sie anhand der von Ihnen gew\u00e4hlten Gemeinkostenmethode zugeordnet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Die Integration dieser drei Datenstr\u00f6me in eine einheitliche Zuordnungsansicht, die im Idealfall mit Ihrem \u00fcbergeordneten IT-Finanzmanagement- oder FinOps-Tool verbunden ist, unterscheidet Unternehmen, die fundierte Entscheidungen \u00fcber KI-Ausgaben treffen k\u00f6nnen, von denen, die nur auf unerkl\u00e4rte Rechnungen reagieren.<\/p>\n<h2>Sollten KI-Kosten als gemeinsame Gemeinkosten oder als direkte Produktkosten behandelt werden?<\/h2>\n<p>Die Kosten f\u00fcr KI-Plattformen sollten aufgeteilt werden: Variable Inferenzkosten sollten als direkte Produktkosten behandelt werden, feste Plattformkosten hingegen als gemeinsam getragene Gemeinkosten. Dieser hybride Ansatz spiegelt das tats\u00e4chliche Kostenverhalten wider und schafft die richtigen Anreize f\u00fcr Produktteams, ohne diese f\u00fcr Infrastrukturentscheidungen zu benachteiligen, die sie nicht getroffen haben.<\/p>\n<p>Die Behandlung aller KI-Kosten als gemeinsam getragene Gemeinkosten f\u00fchrt zu einem Verlust der Verantwortlichkeit. Wenn ein Produktteam wei\u00df, dass seine intensive Nutzung auf alle Teams verteilt wird, hat es keinen finanziellen Anreiz, Prompts zu optimieren, Antworten zwischenzuspeichern oder gegebenenfalls kosteng\u00fcnstigere Modellstufen zu w\u00e4hlen. Die Zuordnung von Gemeinkosten verschleiert zudem die tats\u00e4chliche St\u00fcckkostenrechnung einzelner Produkte, was die Beurteilung der wirtschaftlichen Rentabilit\u00e4t einer Funktion erschwert.<\/p>\n<p>Andererseits f\u00fchrt die Behandlung aller KI-Kosten als direkte Produktkosten zu Reibungsverlusten bei gemeinsam genutzten Investitionen. Ein feinabgestimmtes Modell, das f\u00fcr ein Produkt entwickelt wurde, aber von drei Produkten genutzt wird, sollte nicht vollst\u00e4ndig dem Team in Rechnung gestellt werden, das es initiiert hat. Ebenso kommen die technischen Kosten f\u00fcr die Wartung der gemeinsam genutzten Plattform allen zugute und sollten entsprechend verteilt werden.<\/p>\n<p>Ein praktischer Ansatzpunkt ist die Festlegung einer klaren Abgrenzung: Alles, was pro Anfrage gemessen werden kann, ist ein Direktkostenposten; alles, was sich nicht einem bestimmten Auftrag oder Produkt zuordnen l\u00e4sst, ist Gemeinkostenposten. \u00dcberpr\u00fcfen Sie diese Abgrenzung viertelj\u00e4hrlich im Zuge der Weiterentwicklung Ihrer Plattform, denn was zun\u00e4chst als gemeinsame Fixkosten anf\u00e4ngt \u2013 wie beispielsweise reservierte GPU-Kapazit\u00e4t \u2013, kann mit der Stabilisierung der Nutzungsmuster m\u00f6glicherweise den einzelnen Auftr\u00e4gen zugeordnet werden.<\/p>\n<h2>Inwiefern lassen sich FinOps-Praktiken auf die Kostenaufteilung bei generativer KI anwenden?<\/h2>\n<p>FinOps-Verfahren lassen sich direkt auf die Kostenaufteilung bei generativer KI anwenden, indem sie dieselben Methoden, die im Cloud-Finanzmanagement zum Einsatz kommen \u2013 wie Tagging, Showback, Chargeback, Rightsizing und Commitment-Optimierung \u2013, auf die KI-Infrastruktur \u00fcbertragen. Das Kernprinzip von FinOps besteht darin, dass Kostenentscheidungen von den Teams getroffen werden sollten, die der Nutzung am n\u00e4chsten stehen, gest\u00fctzt auf genaue Daten und einen gemeinsamen Governance-Rhythmus.<\/p>\n<p>Auf generative KI angewendet bedeutet dies:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Kennzeichnung und Etikettierung:<\/strong> Jeder KI-API-Aufruf sollte Metadaten enthalten, die das Produkt, die Umgebung (Entwicklung, Test, Produktion) und den Anwendungsfall identifizieren. Dies entspricht der Kennzeichnung von Cloud-Ressourcen und ist die Voraussetzung f\u00fcr jede sinnvolle Zuordnung.<\/li>\n<li><strong>Regelm\u00e4\u00dfige Kosten\u00fcberpr\u00fcfungen:<\/strong> Im Rahmen der FinOps-Praxis sind regelm\u00e4\u00dfige Kosten\u00fcberpr\u00fcfungen \u2013 w\u00f6chentlich oder monatlich \u2013 vorgesehen, bei denen Vertreter der Finanzabteilung, der Technik und der Produktverantwortlichen gemeinsam die Ausgaben analysieren. Bei KI-Kosten bedeutet dies, die Trends beim Token-Verbrauch zu \u00fcberpr\u00fcfen, Anomalien zu identifizieren und gemeinsame Entscheidungen zur Optimierung zu treffen.<\/li>\n<li><strong>Auswahl des \u201eRightsizing\u201c-Modells:<\/strong> So wie FinOps dazu anregt, Recheninstanzen optimal zu dimensionieren, f\u00f6rdert das KI-Kostenmanagement den Einsatz des kleinsten Modells, das die Qualit\u00e4tsanforderungen erf\u00fcllt. Nicht jeder Anwendungsfall erfordert das leistungsst\u00e4rkste und teuerste verf\u00fcgbare Modell.<\/li>\n<li><strong>Verpflichtungs- und Reservierungsplanung:<\/strong> Viele KI-Anbieter bieten Preisnachl\u00e4sse f\u00fcr fest zugesagte Nutzungsmengen an. FinOps-Governance-Rahmenwerke helfen Unternehmen dabei, zu beurteilen, ob ihre Nutzung stabil genug ist, um von diesen Vereinbarungen zu profitieren, ohne sich dabei zu sehr zu verpflichten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der Zusammenhang zwischen <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/dienstleistungen\/finops\/werkzeugbefahigung\/\">FinOps-KI-Kosten<\/a> Auch das umfassendere \u201eTechnology Business Management\u201c (TBM) spielt hier eine Rolle. Wenn die Kosten f\u00fcr KI-Plattformen transparent sind und zugeordnet werden k\u00f6nnen, lassen sie sich den von ihnen unterst\u00fctzten Unternehmensdienstleistungen und Produkten zuordnen. Dadurch wird es m\u00f6glich, die Rendite von KI-Investitionen nicht nur auf Infrastrukturebene, sondern auch auf Portfolioebene zu bewerten.<\/p>\n<h2>Welches Governance-Modell sorgt daf\u00fcr, dass die gemeinsam getragenen KI-Kosten langfristig fair bleiben?<\/h2>\n<p>Ein Governance-Modell, das die Kosten f\u00fcr eine gemeinsam genutzte KI-Plattform langfristig fair h\u00e4lt, erfordert drei Elemente: eine dokumentierte Verteilungsrichtlinie, der alle Produktteams zustimmen, einen regelm\u00e4\u00dfigen Rhythmus f\u00fcr die \u00dcberpr\u00fcfung und Aktualisierung dieser Richtlinie sowie eine klare Zust\u00e4ndigkeit f\u00fcr die Kostenfunktion der KI-Plattform. Fehlen diese drei Elemente, geraten die Kostenverteilungsentscheidungen ins Rutschen, es kommt zu Streitigkeiten, und kostenintensive Teams subventionieren kosteng\u00fcnstige Teams ohne Transparenz.<\/p>\n<p>Die Verrechnungsrichtlinie sollte festlegen, welche Kosten direkte Kosten und welche Gemeinkosten sind, welche Verrechnungsschl\u00fcssel f\u00fcr die einzelnen Gemeinkostenpools verwendet werden und wie die Richtlinie aktualisiert wird, wenn neue Produkte hinzukommen oder sich die Plattformkosten \u00e4ndern. Sie sollte versionsverwaltet sein und sowohl von der Finanz- als auch von der Technikleitung genehmigt werden.<\/p>\n<p>Die H\u00e4ufigkeit der \u00dcberpr\u00fcfungen ist ebenso wichtig wie die Richtlinie selbst. Die Nutzungsmuster von KI \u00e4ndern sich schnell \u2013 eine neue Produktfunktion kann den Token-Verbrauch innerhalb eines Sprints verdoppeln. Monatliche \u00dcberpr\u00fcfungen der tats\u00e4chlichen Kosten im Vergleich zu den zugewiesenen Kosten, verbunden mit einem festgelegten Prozess zur Anpassung der Verteilungsschl\u00fcssel, verhindern, dass die Richtlinie veraltet. Viertelj\u00e4hrliche \u00dcberpr\u00fcfungen der Zusammensetzung des Gemeinkostenpools stellen sicher, dass die Fixkosten auch bei der Weiterentwicklung der Plattform weiterhin fair verteilt werden.<\/p>\n<p>Oftmals fehlt es an einer klaren Zust\u00e4ndigkeit. Es muss jemand verantwortlich sein f\u00fcr die Pflege des Zuweisungsmodells, die Beilegung von Streitf\u00e4llen und die Kommunikation von \u00c4nderungen an die Produktteams. In Unternehmen mit einer FinOps-Funktion liegt diese Aufgabe naturgem\u00e4\u00df beim FinOps-Leiter oder einem festgelegten Verantwortlichen f\u00fcr die Kosten der KI-Plattform. Ohne einen benannten Verantwortlichen existiert die Governance nur auf dem Papier, nicht aber in der Praxis.<\/p>\n<p>A <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/dienstleistungen\/finops\/bewertung\/\">Bewertung des Reifegrades von FinOps<\/a> kann Ihnen dabei helfen, L\u00fccken in Ihrem aktuellen Governance-Modell aufzudecken \u2013 sei es bei der Tagging-Disziplin, der H\u00e4ufigkeit von \u00dcberpr\u00fcfungen oder der Klarheit der Zust\u00e4ndigkeiten \u2013, bevor diese L\u00fccken zu Streitigkeiten \u00fcber das Budget f\u00fchren.<\/p>\n<h2>So unterst\u00fctzen wir Sie bei der Verwaltung der Kosten f\u00fcr gemeinsam genutzte generative KI-Plattformen<\/h2>\n<p>Wir unterst\u00fctzen Unternehmen dabei, den \u00dcbergang von einer reaktiven KI-Kostenberichterstattung zu einem aktiven, geregelten Kostenmanagement zu vollziehen, damit jedes Produktteam einen fairen und genauen \u00dcberblick \u00fcber seine Ausgaben f\u00fcr die gemeinsam genutzte KI-Infrastruktur erh\u00e4lt und die Unternehmensleitung fundierte Entscheidungen \u00fcber KI-Investitionen treffen kann.<\/p>\n<p>Wenn Sie mit uns zusammenarbeiten, profitieren Sie von folgenden Vorteilen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Konzeption der KI-Kostenverrechnung:<\/strong> Wir unterst\u00fctzen Sie dabei, zu bestimmen, welche Kosten direkt und welche indirekt sind, Ihre Verrechnungsschl\u00fcssel zu konzipieren und die Vorgehensweise so zu dokumentieren, dass die Teams aus den Bereichen Finanzen, Technik und Produktentwicklung gleicherma\u00dfen damit arbeiten k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><strong>Leitfaden zur Tagging- und Datenarchitektur:<\/strong> Wir unterst\u00fctzen Sie bei der Implementierung Ihrer KI-API-Schicht, damit Telemetriedaten auf Anforderungsebene vom ersten Tag an mit den richtigen Tags in Ihre Kostenmanagement-Tools einflie\u00dfen.<\/li>\n<li><strong>FinOps-Governance f\u00fcr KI-Ausgaben:<\/strong> Wir integrieren das KI-gest\u00fctzte Kostenmanagement in Ihr \u00fcbergeordnetes FinOps-Betriebsmodell, einschlie\u00dflich \u00dcberpr\u00fcfungsrhythmen, Zust\u00e4ndigkeiten und Eskalationswegen, damit es langfristig aufrechterhalten wird und nicht nur einmalig eingerichtet wird.<\/li>\n<li><strong>TBM-Integration:<\/strong> Wir ordnen die Kosten Ihrer KI-Plattform in das \u00fcbergeordnete Rahmenwerk des Technology Business Management ein, sodass die KI-Ausgaben auf der Ebene der Unternehmensdienstleistungen und Produkte sichtbar werden und nicht nur als Einzelposten im Infrastrukturbudget erscheinen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn Sie mit unerkl\u00e4rlichen Kostensteigerungen im KI-Bereich, internen Streitigkeiten dar\u00fcber, wer f\u00fcr gemeinsam genutzte Modelle aufkommt, oder mangelnder Transparenz dar\u00fcber zu k\u00e4mpfen haben, wie viel Ihre KI-Plattform tats\u00e4chlich pro Produkt kostet, <a href=\"https:\/\/www.itsvalue.com\/de\/kontakt\/\">Nehmen Sie Kontakt mit uns auf<\/a> und wir helfen Ihnen dabei, das Zuteilungsmodell und die F\u00fchrungsstruktur zu entwickeln, die zu Ihrer Organisation passen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die gerechte Aufteilung der Kosten f\u00fcr eine gemeinsam genutzte generative KI-Plattform ist schwieriger, als es scheint. Hier erfahren Sie, wie man es richtig macht.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":2284,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[22],"tags":[],"class_list":["post-2192","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>How do you allocate shared generative AI platform costs when multiple products use the same models? - It&#039;s Value<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Allocate shared generative AI platform costs fairly using token metering, FinOps governance, and clear policies. 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