Stefan Muthmann, Dell Technologies: „Vom Tokenpreis zur Workload-Ökonomie“
Autor: Stefan Muthmann, AI Solutions BDM bei Dell Technologies in Deutschland/dcg
Wer KI im Unternehmen wirtschaftlich bewerten will, sollte eine vertraute Kennzahl neu bewerten: den Preis pro Million Tokens. Sie stammt aus einer Zeit, in der Menschen der KI Fragen stellten und ein Modell darauf antwortete. Mit KI-Agenten verändert sich dieses Prinzip jedoch grundlegend, denn sie bearbeiten Aufgaben nahezu selbstständig. Dafür zerlegt ein Agent den Auftrag in einzelne Schritte, plant einen Lösungsweg, greift auf Daten und Tools zu, bewertet die Ergebnisse und entscheidet anschließend, wie es weitergeht. Ein einziger Job kann dadurch zahlreiche Modellaufrufe erzeugen, was die KI-Kosten ohne Gegenmaßnahmen in die Höhe treiben kann.
Die gute Nachricht: Unternehmen müssen die Rechnung nicht einfach schlucken. Sie haben durchaus Stellschrauben, an denen sie drehen können. So ist es weder technisch notwendig noch wirtschaftlich sinnvoll, für jede Teilaufgabe die leistungsfähigste KI einzusetzen. Kleine, spezialisierte Modelle können dedizierte Jobs übernehmen, während leistungsfähigere Modelle nur dann aktiviert werden, wenn ihre zusätzlichen Fähigkeiten tatsächlich benötigt werden. Ein Model Router hilft dabei: Er analysiert die eingehende Anfrage und leitet sie automatisiert an die am besten geeignete KI weiter. Er entscheidet also darüber, wie viel Rechenleistung jeweils wirtschaftlich gerechtfertigt ist. Ebenso wichtig ist ein effizientes Context Engineering: Das heißt, relevante Informationen statt vollständiger Datenbestände, Caching statt wiederholter Verarbeitung und klare Grenzen für Agentenschleifen statt unnötiger Iterationen. Eine wichtige Rolle nimmt dabei die Agenten-Harness ein, also die Software- und Laufzeitumgebung mit deren Hilfe sich beispielsweise Budgets für einzelne Aufgaben begrenzen lassen.
Kurzum: Aus dem Thema Tokenomics ist längst eine Frage der Workload-Ökonomie geworden. Die entscheidende Kennzahl bei Agentic AI ist nicht der Tokenpreis, sondern die Kosten pro erledigter Aufgabe im Verhältnis zu ihrem geschäftlichen Nutzen.
