Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten: Warum kommt es bei den Token-Kosten oft zu regelrechten Abrechnungsschocks?

Bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz kommt es immer stärker darauf an, KI-Agenten sinnvoll und effizient einzusetzen. Dabei geht es oft auch darum zu wissen, welche Token-Kosten bei der Nutzung von KI-Agenten anfallen.

Bei der Abrechnung auf Basis von Tokens geht es um die Menge verarbeiteter Textbausteine (Tokens), die sich Modelle wie GPT-4 oder Gemini gut bezahlen lassen. Dabei kommt es allerdings oftmals zu starken Schwankungen, und zu regelrechten Abrechnungsschocks.

In einer Studie haben Forscher nun untersucht, inwiefern KI-Agenten bei Codierungs-Aufgaben (coding tasks) in der Lage sind, vor Start des Tasks die Kosten für die benötigten Tokens vorherzusagen. Immerhin wäre eine gut abschätzbare, und somit im voraus gut planbare, Anzahl von Tokens für die wirtschaftliche Bewertung von coding tasks von großer Bedeutung. Eine aktuelle Studie belegt allerdings sehr ausführlich, dass KI-Agenten dazu nicht in der Lage sind:

Agents are not capable of predicting their own token costs. This is the fundamental bottleneck for result-based pricing for agents.  You can’t really price the agent well unless you can figure out the cost, but now you only see the token costs after everything is done” (Bai, L. et al. (2026) https://arxiv.org/abs/2604.22750).

Man wird also erst nachdem alles erledigt ist wissen, was alles gekostet hat (in Token-Kosten). In dem genannten Paper sind noch viele weitere Detail zu finden.

Gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU), die stark auf ihre Kosten achten müssen, können die Ergebnisse der Studie eine gute Basis für die wirtschaftliche Nutzung von KI-Agenten sein.

MCP-Conference 2026: Meine eingereichten Abstracts wurden angenommen

https://mcp-ce.org/

Zur MCP 2026 Conference zu Mass Customization and Personalization findet vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn, statt. Auch zu dieser Konferenz habe ich Abstracts eingereicht, die in der Zwischenzeit bestätigt wurden.

It is our pleasure to inform you that your abstracts entitled:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personalized Framework

Digital Sovereignty and Open-Source AI: A European Path for Innovative SMEs


were positively reviewed by MCP 2026 Scientific Committee and accepted to proceed to the next stage of uploading full paper according to the template.

Nun geht es daran, das Paper bis zum 31. Mai 2026 nach den Konferenzvorgaben fertigzustellen.

Wenn alles klappt, werden ich beide Paper im September auf der Konferenz vorstellen, und mit den Kollegen diskutieren.

Hybrides Wissensmanagement in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU)

Der Umgang mit Wissen wird meines Erachtens immer noch nicht „richtig“ verstanden, wodurch es zu Umsetzungsproblemen kommt, die erhebliche Ressourcen kosten können. Gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können sich das allerdings nicht leisten. Durch die Digitalisierung haben sich KMU mehr oder weniger schnell auf den Weg gemacht, explizites Wissen zu erfassen, zu entwickeln und zu nutzen. Die andere Dimension, das implizite Wissen, ist dabei allerdings immer noch ein Stiefkind, da der Umgang mit impliziten Wissen schwieriger ist, als „IT-Systeme“ anzuschaffen.

Neben der internen Dimension auf Wissen, kommt allerdings auch noch eine externe Dimension des Wissens hinzu. Die Zusammenarbeit mit externen Netzwerken, Kunden, Lieferanten, Forschungseinrichtungen usw. führt dazu, dass der Blick auf Wissen (bisher eher intern) erweitert werden muss. Zwischen den Polen Internes Wissen und Externes Wissen gibt es ein Kontinuum, das unternehmensspezifisch gestaltet werden muss. Ein so verstandenes Hybrides Wissensmanagement wird in einem Forschungspapier mit sehr umfangreicher Datenbasis wie folgt beschrieben (KM: Knowledge Management):

„Hybrid KM brings together internal and external knowledge, thereby harnessing the benefits of both internal and external KM practices synchronously. Thus for a small firm, hybrid KM could involve a systematic search for and acquisition of knowledge that resides outside the organisation to blend it with the existing knowledge in order to better achieve the organisation’s objectives. Given the above, deep and broad collaboration is essential for Hybrid KM. Clusters and their formation can be considered a nice example in this context and as they require the active exchange of knowledge among the partners involved to learn from one another, combine resources and competences to compensate for individual weaknesses, and based on that develop jointly and individually.“ (Durst, S., Foli, S. & Edvardsson, I.R. A systematic literature review on knowledge management in SMEs: current trends and future directions. Manag Rev Q (2022). https://doi.org/10.1007/s11301-022-00299-0 | Springer Website.

Doch wie kann ein KMU sein Wissenssystem mit den internen und externen Dimensionen von Wissen gestalten? Eine gute Möglichkeit bietet die Wissensbilanz – Made in Germany, bei der die Einflussfaktoren ermittelt, und gegenseitig in Beziehung gesetzt werden. Daraus ergibt sich ein Wirkungsnetz, in dem Generatoren für den Umgang mit Wissen zu erkennen sind (Wissensmanagement). Dieses Wirkungsnetz ist für jede Organisation anders, und wird vom Unternehmen mit Hilfe eines Moderators in Workshops erarbeitet. Der Moderator begleitet den Erarbeitungsprozess – er/sie stellt dabei keinen Berater dar! Siehe dazu auch Ist Wissensmanagement 4.0 ein hybrides Wissensmanagement? Mehr Informationen finden Sie auch noch in unserem Blog in der Kategorie Wissensmanagement.

OpenAlps 2011-2014: Open Innovation in Alpine SMEs

„Im Projekt OpenAlps verfolgen neun Partnerinstitutionen aus fünf Ländern des Alpenraumes das gemeinsame Ziel, regionale KMUs bei Innovationsprozessen mit externen Partnern zu unterstützen. OpenAlps ist Teil des EU-Alpenraumprogrammes und wird durch Fördergelder  des Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) sowie durch Mittel der Teilnehmerstaaten ko-finanziert. Das Projekt hat ein Budget von 2,6 Millionen Euro und eine Laufzeit von drei Jahren (Juli 2011 – Juni 2014).“ Die Öffnung des Innovationsprozesses (Open Innovation) ist gerade für KMU ein heikles Thema. Daher ist es gut, wenn sich regionale Initiativen damit befassen, um Vertrauen für diesen spannenden Weg zu schaffen.