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Um das 30-fache unterscheiden sich je nach KI-Modell die Tokens – und damit die Kosten

https://longjubai.github.io/agent_token_consumption/

Wenn es um die Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten geht, kommt es bei den Token-Kosten oftmals zu regelrechten Abrechnungsschocks. In ihrem Paper

Bai et al (2026): How Do Coding Agents Spend Your Money? Analyzing and Predicting Token Consumptions in Agentic Coding Tasks | https://arxiv.org/abs/2604.22750

haben die Forscher genauer untersucht, wie die Coding Agenten das Geld der Nutzer „ausgeben“. Ich möchte an dieser Stelle nur eine der vielen Erkenntnisse aus dem Paper wiedergeben: Es gibt wohl bei dem gleichen Task Unterschiede bis zum 30-fachen bei der Anzahl der Tokens – und damit der Kosten.

„(…) token usage is highly variable and inherently stochastic: runs on the same task can differ by up to 30× in total tokens, and higher token usage does not translate into higher accuracy; instead, accuracy often peaks at intermediate cost and saturates at higher
costs“ (Bai et al. 2026).

Gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) mit ihren doch eher begrenzten Ressourcen sollten hier aufpassen.

Interessanterweise haben die Forscher zu ihrem ausführlichen Paper auch eine Website mit den wichtigsten Erkenntnissen erstellt. Dort ist wiederum ein kleines Spiel integriert, bei dem man anhand einer Problemstellung die voraussichtlich benötigten Token und die damit verbundenen Kosten schätzen kann – spannend.

Wir empfehlen auch aus diesen Gründen eher Local AI – also lokal ausgeführte Open Source KI-Modelle zu nutzen. Das kann zusammen mit einer Microsoft Alternative wie Nextcloud auf einem eigenen Server geschehen, oder als Edge Computing sogar mit Hilfe geeigneter Apps wie Ollama und Langflow, auf dem eigenen Laptop. In unserem Blog finden Se dazu viele Beiträge.

Solche Ansätze können die Innovationsfähigkeit gerade von KMU unterstützen, indem sie ein unternehmensspezifisches KI-System nutzen, bei dem alle generierten Daten beim Unternehmen bleiben – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

Wie so etwas für innovative Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) in Europa in Bezug auf Künstliche Intelligenz aussehen kann, stelle ich in zwei Paper auf der MCP-Konferenz 2026, vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred (Ungarn) vor:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

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Psychologische Spielchen in der Projektarbeit: Das Ja-Aber-Spiel

Image by Ryan McGuire from Pixabay

Sie alle kennen das Spiel: Jemand wirft eine Frage oder ein Problem auf, ein anderer beantwortet die Frage, bzw. formuliert eine Idee zu dem Problem, die jedoch mit „Ja, aber…“ verworfen werden. Dieses Ping-Pong kann lange, ja sehr lange dauern, und vergeudet damit Arbeitszeit und Energie aller Beteiligten. Bei Röhrig (2008) findet sich dazu folgendes Beispiel:

„Jede Neuerung verleitet Menschen zu diesem Spiel. Soll zum Beispiel ein neues und für ein umfassendes Projekt notwendiges elektronisches Ablagesystem eingeführt werden, so liegt es nahe, diese unerwünschte Maßnahme in Frage zu stellen, indem man ein zu befürchtendes, möglicherweise unbedeutendes Problem aufwirft, das von keinem zu lösen zu sein scheint. Folgender Beispieldialog gehört in den „Spielalltag“ eines Unternehmens, in dem eine Veränderung implementiert werden soll:

A: „Um dieses System zu erlernen, benötigen wir sehr viel Zeit. Wie sollen wir denn da überhaupt noch unsere eigentliche Arbeit machen?“

B: „Das ist richtig, aber wenn wir das Programm erst einmal gelernt haben, sparen wir alle sehr viel Zeit und ersparen uns unnötiges Suchen nach Dokumenten.“

A: „Ja, aber dann haben wir trotzdem das Problem der Überstunden.“

B: „Dann werden wir eben dieses Programm in der Freizeit bzw. in den Zeiten lernen, in denen weiniger los ist.“

A: „Ja, aber ich werde bestimmt nicht in meiner Freizeit ein Programm für die neue Ablage erlernen.“

B: „Dann setzen Sie sich eben daran, sobald Sie weniger zu tun haben.“

A: „Aber, das ist doch überhaupt nicht realisierbar, weil….“

Lassen Sie sich auf solche Spielchen einfach nicht ein. Ersetzen Sie das „Ja, aber …“ durch ein „Ja, und ...“ oder nutzen Sie andere Methoden auf Ideen einzugehen – beispielsweise mit Hilfe der PMB-Methode.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.