Wer die Kosten von KI im Unternehmen verstehen will, landet schnell beim Thema Tokenverbrauch. Das ist naheliegend: Tokens sind bei vielen Sprachmodellen die technische Grundlage der Abrechnung. Dazu haben wir vor einiger Zeit einen Grundlagenartikel veröffentlicht. Sie helfen dabei zu verstehen, wie Eingaben, Ausgaben und Kontexte in Nutzung übersetzt werden.
Für die wirtschaftliche Steuerung von KI reicht dieser Blick jedoch nicht aus. Unternehmen bezahlen nicht für Tokens als Selbstzweck, sondern für konkrete Nutzung im betrieblichen Alltag: für Chats, Analysen, Workflows, Automatisierungen und zunehmend auch für agentische Prozesse. Entscheidend ist deshalb nicht nur, wie viele Tokens ein einzelner Request verbraucht, sondern wer KI nutzt, für welchen Anwendungsfall, mit welchem Modell, in welchem Umfang und mit welcher Steuerungslogik.