Warum kann ich nicht wissen, was mein KI-Workflow kostet, bevor er live geht?
Opportunity
Die KI-Inferenzausgaben von Unternehmen stiegen 2025 um das 3,2-Fache, obwohl die Preise pro Token um etwa das 1.000-Fache sanken, getrieben durch agentische Schleifen, aufgeblähte Kontextfenster und dauerhaft laufende Monitoring-Agenten. Ein fehlerhafter Agent bei 0,06 $ pro Aufruf, der 1.000 Mal pro Minute wiederholt, verursacht an einem einzigen Tag Kosten von 86.400 $. Bestehende Cloud-FinOps-Tools greifen hier nicht, weil Inferenzkosten eine Funktion der semantischen Eingabelänge, der Tool-Call-Verstärkung und der Schleifentiefe sind, allesamt Größen, die zum Planungszeitpunkt unbekannt sind. Es gibt keine standardisierten Werkzeuge zur Kostenschätzung von LLM-Workflows vor der Produktion, und CFOs können KI-Inferenz nicht als verlässliche Budgetgröße modellieren.
Why it matters
Ohne ein Kostenmodell, dem man vor dem Launch vertrauen kann, ist jedes KI-Produkt eher eine Budgetlotterie als ein Geschäftsmodell.
Wie ich die Chance bewerte
The Opportunity Score is my own read, not a measurement: how much it hurts, how often it bites, and how little exists to solve it today. Higher means I think it is more worth building.
How much pain it causes when it shows up.
How often people actually run into it.
How little good tooling exists for it today.
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