Der neue KI-Hack? Wie Unternehmen mit weniger Tokens plötzlich tausende Euro sparen
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Die meisten Firmen suchen nach besseren KI-Modellen; dabei liegt das größte Einsparpotenzial oft in der Art, wie sie mit der KI kommunizieren. Hier erfahren Sie, warum weniger Tokens oft zu besseren Ergebnissen führen und wie Unternehmen ihre KI-Kosten ohne Leistungseinbußen deutlich senken können.
Token sind dabei die Digitalwährung der KI: Je nach Sprache entspricht ein Token 2 bis 5 Buchstaben als Silben. Dies rührt daher, dass die heutigen KI-Modelle im Endeffekt nur das wahrscheinlichste nächste Wort komplettieren. So wie in Fisch-er oder Fisch - je nach Kontext ist das Leerzeichen oder die Endung -er wahrscheinlicher. Je weniger Token die Berechnung bzw. Antwort braucht, desto günstiger.
Weniger Tokens beginnen mit mehr Kontext
Viele Unternehmen gehen davon aus, dass möglichst leistungsstarke KI-Modelle automatisch die besten Ergebnisse liefern. In der Praxis ist jedoch häufig entscheidend, wie präzise eine Anfrage formuliert wird.
Je besser ein Unternehmen den fachlichen Kontext beschreibt, desto weniger Interpretationsarbeit muss das Modell leisten. Dazu gehören beispielsweise Informationen darüber, dass es sich um ein Angebot handelt, welche Abkürzungen ein Kunde verwendet und wie diese mit den unternehmensinternen Begriffen zusammenhängen. Ist dieser Kontext bereits vorhanden, reichen oft kleinere und günstigere Modelle aus.
Fehlt diese Grundlage, muss das Modell den Zusammenhang selbst herstellen. Dadurch steigt nicht nur der Rechenaufwand, sondern auch das Risiko ungenauer oder sogar fehlerhafter Antworten. Ein sauber formulierter System-Prompt reduziert deshalb sowohl die Anzahl der benötigten Modellaufrufe als auch die Gefahr sogenannter Halluzinationen.
Komplexe Aufgaben in kleine Schritte zerlegen
Ein weiterer Hebel zur Kostenoptimierung besteht darin, große Aufgaben in mehrere kleine Verarbeitungsschritte aufzuteilen.
Soll beispielsweise in einer Handwerkersoftware automatisch eine Rechnung erstellt werden, ist es wirtschaftlicher, zunächst die Arbeitszeiten je Mitarbeiter abzurufen, anschließend die verwendeten Materialien zu ermitteln und erst danach beide Informationen zusammenzuführen. Im Vergleich zu einem einzelnen, umfangreichen Prompt benötigt dieses Vorgehen weniger Kontext und erlaubt den Einsatz kleinerer Modelle.
Dadurch sinkt nicht nur der Tokenverbrauch, sondern häufig auch die Bearbeitungszeit. Gleichzeitig bleibt die Qualität der Ergebnisse erhalten.
Das passende Modell statt des leistungsstärksten Modells
Nicht jede Aufgabe erfordert das aktuell leistungsfähigste KI-Modell. Für viele Standardprozesse, etwa das Auslesen einer Lieferantenrechnung oder das Extrahieren strukturierter Informationen, genügen Modelle der vorherigen Generation.
Ein Beispiel sind die Gemini-Flash-Modelle von Google. Sie verursachen teilweise nur einen Bruchteil der Kosten aktueller Pro-Modelle und liefern für klar definierte Aufgaben dennoch zuverlässige Ergebnisse.
Zusätzliche Qualitätsgewinne lassen sich durch sogenannte Reflection-Muster erzielen. Das Modell wird dabei angewiesen, seine Antwort zunächst zu entwerfen, sie anschließend selbst zu prüfen und erst die überarbeitete Fassung auszugeben. Praxiserfahrungen zeigen, dass dadurch auch günstigere Modelle eine mit deutlich leistungsfähigeren Varianten vergleichbare Antwortqualität erreichen können, bei erheblich geringeren Kosten.
Spezialisierte KI-Skills reduzieren unnötige Modellaufrufe
Ebenso wichtig ist die Einbindung vorhandener Datenquellen. Statt einer KI sämtliche Informationen selbst suchen zu lassen, können Unternehmen spezialisierte KI-Skills einsetzen.
Ein “Skill” kombiniert dabei einen System-Prompt mit einer oder mehreren Datenquellen und beschreibt exakt, wie beispielsweise ein Unternehmens-Wiki, eine Branchensoftware oder eine Buchhaltungslösung angesprochen werden soll. Je genauer dieser Ablauf definiert ist, desto weniger zusätzliche Rückfragen und Modellaufrufe sind erforderlich.
Insbesondere mittelständische Unternehmen profitieren davon, wenn ihre KI direkt mit bestehenden Fachanwendungen kommuniziert. Dadurch werden Antworten schneller erzeugt und gleichzeitig die laufenden Tokenkosten reduziert.
KI nur dort einsetzen, wo sie wirklich benötigt wird
Nicht jeder Prozess erfordert künstliche Intelligenz. Viele wiederkehrende Abläufe lassen sich deutlich günstiger über klassische Prozessautomatisierung abbilden.
Plattformen wie Make.com ermöglichen beispielsweise, Zeiterfassungsdaten automatisch in eine Excel-Datei oder in eine Abrechnungssoftware zu übertragen. Hinter make.com steht die Münchener Firma Celonis. Es gibt aber ca. ein Dutzend solcher Plattformen. Die Idee: Solche standardisierten Prozesse folgen immer demselben Muster und benötigen daher keine KI.
Erst wenn Entscheidungen getroffen oder unstrukturierte, wechselnde Informationen verarbeitet werden müssen, lohnt sich die Einbindung eines KI-Modells. Moderne Automatisierungsplattformen erlauben es, klassische Workflows und KI flexibel miteinander zu kombinieren. Unternehmen können dadurch genau an den Stellen Intelligenz ergänzen, an denen sie tatsächlich einen Mehrwert schafft.
Lokale KI schafft zusätzliche Einsparpotenziale
Neben der Optimierung von Prompts und Prozessen gewinnt auch der lokale Betrieb von KI-Modellen an Bedeutung. Neue KI-PCs und spezialisierte Server ermöglichen es zunehmend, Open-Source-Modelle direkt im eigenen Unternehmen einzusetzen.
Hersteller wie Mistral.ai, Apple oder Nvidia treiben diese Entwicklung bereits voran. Vor allem Standardaufgaben können dadurch lokal verarbeitet werden, ohne dass für jede Anfrage externe KI-Dienste genutzt werden müssen. Gleichzeitig behalten Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten und schaffen eine weitere Möglichkeit, laufende Nutzungskosten langfristig zu reduzieren.
Letztlich zeigt sich: Die größten Einsparpotenziale liegen selten im Wechsel des KI-Anbieters. Entscheidend ist vielmehr, wie effizient Unternehmen ihre KI einsetzen. Wer Prozesse sinnvoll strukturiert, das passende Modell auswählt und KI gezielt mit klassischer Automatisierung kombiniert, reduziert den Tokenverbrauch erheblich und erzielt dennoch eine gleichbleibend hohe Qualität der Ergebnisse.
Über Dr. Alexander Nichau:
Dr. Alexander Nichau ist Geschäftsführer der niologic GmbH und Experte für Künstliche Intelligenz, Machine Learning und datengetriebene Prozessautomatisierung im Mittelstand. Seit 2015 unterstützt er Unternehmen bei der Integration von KI in bestehende Systemlandschaften. Als Google-AI-Partner zählt niologic zu den wenigen spezialisierten KI-Beratungen im deutschen Mittelstand. Weitere Informationen unter: www.niologic.de (http://www.niologic.de).
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Datum: 13.07.2026 - 08:07 Uhr
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