KI-Funktionen beginnen oft günstig: ein Prototyp, ein paar hundert Anfragen pro Tag. Dann wächst die Nutzung, die Eingaben werden länger, die Agenten tätigen mehr Anrufe, und die monatliche Rechnung wird ein Thema in Managementbesprechungen.
Die gute Nachricht: Die meisten KI-Anwendungen können ihre LLM-Kosten erheblich senken, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Hier sind 12 Techniken, die ich bei der Optimierung von KI-Systemen verwende.
Zuerst: messen, woher die Kosten kommen
Sie können nicht optimieren, was Sie nicht messen. Protokollieren Sie jede Anfrage:
- Verwendetes Modell
- Eingabetokens, Ausgabetokens, zwischengespeicherte Tokens
- Funktions- oder Arbeitsablaufname
- Benutzer oder Kunde (für kundenbezogene Kosten)
- Latenz und Erfolg/Misserfolg
Dann sortieren Sie nach Gesamtkosten. In der Regel entfallen ein oder zwei Funktionen oder Eingabevorlagen auf den Großteil der Ausgaben.
1. Verwenden Sie das kleinste Modell, das die Aufgabe erfüllt.
Nicht jede Aufgabe benötigt das leistungsfähigste Modell. Klassifikation, Extraktion, Routing und kurze Antworten funktionieren oft gut mit kleineren, günstigeren Modellen. Testen Sie kleinere Modelle an Ihrem eigenen Evaluationssatz, bevor Sie wechseln.
2. Routenanfragen nach Schwierigkeitsgrad
Verwenden Sie ein günstiges Modell oder einfache Regeln, um zu entscheiden, welches Modell jede Anfrage bearbeitet:
- Einfache Fragen → kleines Modell
- Komplexes Denken oder lange Dokumente → größeres Modell
- Bekannte Fragen → zwischengespeicherte Antwort oder kein Modell überhaupt
3. Verwenden Sie Prompt-Caching
Viele Anbieter bieten Prompt-Caching an: Wenn der Anfang Ihres Prompts (Systemanweisungen, Tooldefinitionen, Referenzdokumente) bei den Anfragen identisch ist, werden zwischengespeicherte Eingabetoken zu einem viel niedrigeren Satz abgerechnet und schneller verarbeitet.
Um zu profitieren:
- Statische Inhalte (Anleitungen, Werkzeuge, Beispiele, Dokumente) zu Beginn der Eingabeaufforderung platzieren
- Setzen Sie dynamische Inhalte (die Frage des Benutzers) am Ende
- Behalten Sie den statischen Teil byte-genau identisch; kleine Änderungen wie einen Zeitstempel oben brechen den Cache.
Überprüfen Sie die Dokumentation Ihres Anbieters auf Mindestlängen, Cache-Lebensdauer und Preise.
4. Systemaufforderungen verkürzen
Systemaufforderungen neigen dazu, im Laufe der Zeit mit Regeln zu wachsen, an die sich niemand mehr erinnert. Überprüfen Sie sie: Entfernen Sie Duplikate, veraltete Regeln und lange Beispiele, die die Ergebnisse nicht verbessern. Jedes Token wird bei jeder Anfrage (es sei denn, es ist zwischengespeichert) bezahlt.
5. Weniger Kontext senden
In RAG-Systemen ist mehr abgerufener Text nicht immer besser. Abstimmen:
- Anzahl der abgerufenen Chunks
- Chunk-Größe
- Reranking, um nur die relevantesten Passagen zu behalten
Bessere Abrufmethoden verbessern oft die Qualität und senken die Kosten (siehe wie man einen RAG-Chatbot erstellt).
6. Gesprächsverlauf verwalten
Chat-Anwendungen senden oft das gesamte Gespräch bei jedem Schritt. Stattdessen:
- Behalte nur die aktuellen Wendungen in voller Länge.
- Fassen Sie ältere Teile zusammen
- Entfernen Sie Tool-Ausgaben, die nicht mehr benötigt werden.
7. Begrenzen Sie die Ausgabelänge
Ausgabetoken sind in der Regel teurer als Eingabetoken. Setzen Sie sinnvolle maximale Ausgabelängen und fordern Sie prägnante Formate an (zum Beispiel JSON mit spezifischen Feldern anstelle von Freitext).
8. Verwenden Sie Batchverarbeitung für nicht dringende Arbeiten
Viele Anbieter bieten Batch-APIs zu einem Rabatt für Aufträge an, die keine sofortige Antwort benötigen: das Klassifizieren von Tausenden von Produkten, das Generieren von Beschreibungen über Nacht, das Analysieren von Bewertungen. Wenn das Ergebnis Stunden warten kann, verwenden Sie Batch.
9. Vollständige Antworten im Cache speichern
Für wiederholte Fragen (FAQ-Stil) speichern Sie Antworten und verwenden Sie sie erneut. Ein semantischer Cache kann Fragen mit derselben Bedeutung zuordnen, nicht nur identischem Text. Seien Sie vorsichtig mit personalisierten oder zeitabhängigen Antworten.
10. Reduzieren Sie Agentenschleifen
Agenten können pro Aufgabe viele Modellaufrufe tätigen. Kosten senken durch:
- Klarere Werkzeugbeschreibungen geben, damit der Agent das richtige Werkzeug beim ersten Mal auswählt.
- Festlegen einer maximalen Anzahl von Schritten
- Festgelegte Teile des Prozesses in normalen Code oder Workflows verschieben (siehe was KI-Agenten sind)
11. Vermeiden Sie unnötige Wiederholungen
Fehler beim JSON-Parsing, Zeitüberschreitungen und Validierungsfehler führen häufig zu automatischen Wiederholungen, die die Kosten verdoppeln. Nutzen Sie strukturierte Ausgabefunktionen, validieren Sie frühzeitig und beheben Sie die Ursachen von Fehlern.
12. Budgets und Warnungen festlegen
- Budgetierung nach Funktion und nach Kunde
- Warnungen bei ungewöhnlichen Spitzen (ein Fehler in einer Schleife kann ein monatliches Budget in Stunden aufbrauchen)
- Ratenlimits pro Benutzer zur Verhinderung von Missbrauch
Schnelle Erfolge vs. größere Veränderungen
| Technik | Aufwand | Typische Auswirkungen |
|---|---|---|
| Prompt-Caching | Niedrig | Hoch für lange, wiederholte Eingabeaufforderungen |
| Kürzere Systemaufforderungen | Niedrig | Medium |
| Ausgabegrenzen | Niedrig | Medium |
| Batch-API | Niedrig bis mittel | Hoch für Großaufträge |
| Kleineres Modell für einfache Aufgaben | Medium | Hoch |
| Modellrouting | Medium | Hoch |
| Bessere Abrufung | Medium | Mittel bis hoch |
| Semantisches Caching | Medium | Hängt von der Wiederholung ab |
Opfern Sie nicht blind die Qualität
Jede Optimierung sollte an einem Evaluationssatz von realen Aufgaben mit erwarteten Ergebnissen überprüft werden. Ein günstigeres System, das falsche Antworten liefert, kostet am Ende mehr durch Support-Tickets, verlorene Kunden oder manuelle Korrekturen.
Selbstgehostete offene Modelle?
Das Ausführen von Open-Weight-Modellen auf Ihren eigenen GPUs kann bei sehr hohen, stabilen Volumina oder für strenge Datenanforderungen sinnvoll sein. Für die meisten Unternehmen machen die versteckten Kosten (GPU-Hardware oder -Miete, Betrieb, Skalierung, Updates) die Nutzung von APIs günstiger und einfacher. Machen Sie die Berechnungen mit realistischer Nutzung.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der größte Kostenfaktor in den meisten KI-Anwendungen?
In der Regel lange Eingabeaufforderungen, die bei jeder Anfrage gesendet werden: große Systemaufforderungen, vollständige Chatverläufe oder zu viel abgerufener Kontext.
Verringert das Caching von Eingabeaufforderungen die Qualität?
Nein. Das Modell sieht dasselbe Prompt; nur Abrechnung und Geschwindigkeit ändern sich.
Wie viel kann ich sparen?
Es hängt von der Anwendung ab. Systeme, die nie optimiert wurden, haben oft erhebliche Einsparungen allein durch Caching, Routing und zeitnahe Bereinigung.
Möchten Sie niedrigere KI-Kosten ohne Qualitätsverlust?
Ich prüfe und optimiere KI-Anwendungen: Eingabeaufforderungen, Modellwahl, Caching, Abruf und Überwachung. Siehe meinen KI-Integrationsservice oder fordere eine KI-Kostenüberprüfung an.