Praxis: KI-Kosten

Weniger Kosten beginnt mit einem fairen Vergleich.

Ein günstigeres Modell spart nur dann, wenn das Ergebnis für eure Aufgabe ausreicht. Deshalb gehören Kosten, Qualität und Antwortzeit in dieselbe Auswertung.

Die Aufgabe ist der Maßstab.

Ein hoher Modellpreis ist kein Qualitätsnachweis. Ein niedriger Preis ist keine Ersparnis, wenn Antworten unbrauchbar sind oder viele Wiederholungen brauchen. Ein Vergleich sollte deshalb dieselben repräsentativen Aufgaben und dieselben Erfolgskriterien verwenden.

Was ihr gemeinsam messen solltet.

Messgrößen für einen KI-Pilot
QualitätWie viele Ergebnisse erfüllen die vorab festgelegten Kriterien?
Tatsächliche KostenWas kosten Modellaufrufe, Wiederholungen, Werkzeuge und der laufende Betrieb zusammen?
AntwortzeitWie lange wartet der Nutzer auf ein brauchbares Ergebnis, auch bei höherer Last?
FehlerfälleWas passiert bei Anbieterfehlern, Abbruch oder ausgeschöpftem Kontingent?

Wo Modellrouting ansetzt.

Unterschiedliche Aufgaben benötigen unterschiedliche Fähigkeiten. Routing kann eine einfache Anfrage einem weniger aufwendigen Modell zuordnen und komplexere Aufgaben anders behandeln. Ob das bei euch spart, hängt von Aufgabenmix, Antwortqualität und tatsächlichem Verbrauch ab.

So bereitet ihr den Vergleich vor.

  1. Echte Aufgaben auswählen

    Verwendet freigegebene oder anonymisierte Beispiele aus eurem Ablauf.

  2. Den bisherigen Weg festhalten

    Dokumentiert Modelle, Einstellungen, Wiederholungen und tatsächlich berechnete Kosten.

  3. Ergebnisse nach denselben Kriterien bewerten

    Die Bewertung sollte unabhängig davon erfolgen, welches System eine Antwort erstellt hat.

  4. Erst dann über den Ausbau entscheiden

    Vergleicht Kosten je brauchbarem Ergebnis und nennt die Grenzen des Versuchs.

Für HACCA beginnt dieser Vergleich im API-Pilot. Eine allgemeine Einsparquote für jedes Unternehmen lässt sich daraus nicht vorab ableiten.

Dein nächster Schritt

Eine konkrete Aufgabe gemeinsam erproben.

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