GenAI FinOps: So behalten Sie die KI-Kosten im Griff

Die Begeisterung für Generative AI (GenAI) ist riesig, aber die erste Monatsrechnung von Azure OpenAI oder AWS Bedrock sorgt oft für Ernüchterung. Tokens sind die neue Währung, und wer nicht aufpasst, zahlt für ineffiziente Prompts oder vergessene Experimente ein Vermögen. Hier hilft das Konzept der FinOps (Financial Operations).

Warum KI-Kosten so schwer planbar sind

Im Gegensatz zu klassischen Server-Instanzen zahlt man bei Sprachmodellen meist nach Nutzung (Consumption). Ein besonders langer Prompt oder rekursive Agenten-Aufrufe können die Kosten in kürzester Zeit in die Höhe treiben.

Drei Säulen für GenAI FinOps

1. Transparenz schaffen: Nutzen Sie Tagging für Ihre API-Keys. Wer verbraucht wie viele Tokens? Marketing? IT? Ein externes Projekt? Nur wer misst, kann steuern.
2. Quotas und Limits: Setzen Sie harte Limits auf API-Ebene. Lieber bricht ein Experiment ab, als dass es das gesamte Budget auffrisst.
3. Modell-Auswahl optimieren: Muss es immer das größte, teuerste Modell (wie GPT-4o) sein? Oft reicht für einfache Aufgaben ein kleineres, deutlich günstigeres Modell völlig aus.

Effizienz durch Engineering

Schlimmster Kostentreiber sind schlechte Prompts. Durch “Prompt Engineering” und Techniken wie RAG (Retrieval Augmented Generation) lässt sich die Menge der notwendigen Input-Tokens massiv reduzieren, da das Modell gezielter antworten kann.

KI ist ein Investment, kein Kostenfaktor — solange man die Kontrolle behält. Wir unterstützen Sie dabei, Ihre GenAI-Infrastruktur kosteneffizient aufzubauen!