Kostenmanagement für LLMs

Wo entstehen die Kosten beim Einsatz von Sprachmodellen?

Aufgrund ihrer Größe und technischen Komplexität ist der produktive Einsatz moderner Large Language Models (LLMs) mit erheblichen Kosten verbunden. Unternehmen sehen sich dabei nicht nur mit Ausgaben für Rechenleistung konfrontiert, sondern auch mit Kosten für Infrastruktur, Modellbetrieb und ergänzende Systeme. Im Folgenden werden die wichtigsten Kostenfaktoren dargestellt.

Eingabe- und Ausgabetokens

LLMs verarbeiten Text in Form sogenannter Tokens. Ein Token kann einem Wort, Wortbestandteil oder einzelnen Zeichen entsprechen. Sowohl die Eingaben (Prompts) als auch die Ausgaben des Modells werden tokenbasiert berechnet.

Bei proprietären Modellen großer Anbieter erfolgt die Abrechnung in der Regel nach Anzahl der verarbeiteten Tokens. Je umfangreicher die Eingabe und je länger die generierte Antwort, desto höher sind die Kosten. Häufig sind Ausgabetokens deutlich teurer als Eingabetokens. So liegt der Preis bei neueren Modellen teils um ein Mehrfaches höher für generierte als für eingehende Tokens. Die konkreten Kosten variieren je nach Anbieter und Modell.

Modellauswahl

Unternehmen können zwischen unterschiedlich großen Modellen wählen – von kompakten Modellen mit wenigen Milliarden Parametern bis hin zu sogenannten Frontier-Modellen mit mehreren hundert Milliarden Parametern.

Kleinere Modelle sind in der Regel kostengünstiger, schneller in der Inferenz und einfacher anzupassen. Auch das Fine-Tuning ist deutlich günstiger als bei sehr großen Modellen. Größere Modelle bieten hingegen höhere Leistungsfähigkeit bei komplexen Aufgaben, sind jedoch wesentlich teurer im Betrieb.

Zusätzlich stellt sich die strategische Frage zwischen proprietären und Open-Source-Modellen:

• Proprietäre Modelle (z. B. von OpenAI, Anthropic oder Google) lassen sich schnell integrieren, da Infrastruktur und Wartung vollständig vom Anbieter übernommen werden. Die Kosten entstehen primär durch Tokenverbrauch.
• Open-Source-Modelle (etwa Llama, Mistral oder Gemma) erfordern eine eigene Hosting- und Betriebsinfrastruktur. Die laufenden Kosten hängen hier von der verwendeten Hardware und der Auslastung ab, können langfristig jedoch niedriger ausfallen als bei proprietären Lösungen.

Bereitstellungsmodell

LLMs können entweder cloudbasiert oder lokal betrieben werden. Beide Varianten unterscheiden sich deutlich in ihrer Kostenstruktur.

Cloud-Angebote bieten hohe Flexibilität und geringen Einrichtungsaufwand. Unternehmen können entweder verwaltete Modelle nutzen, die nach Tokenverbrauch abgerechnet werden, oder Open-Source-Modelle auf eigenen Cloud-Instanzen betreiben, deren Kosten sich nach Rechenleistung, Laufzeit und Datentransfer richten.

Bei lokaler Bereitstellung entfallen zwar laufende Mietkosten, dafür müssen Unternehmen in eigene Hardware investieren. Die Ausgaben hängen dabei vor allem von der notwendigen GPU-Leistung, dem Speicherbedarf sowie von Strom-, Kühlungs- und Wartungskosten ab.

Inferenzmodus

Ein weiterer Kostentreiber ist der gewählte Betriebsmodus:

• On-Demand-Verarbeitung eignet sich für interaktive Anwendungen, bei denen sofortige Antworten erforderlich sind, etwa im Kundensupport oder in Chatbots. Diese Betriebsart erfordert hohe Verfügbarkeit und geringe Latenz und ist entsprechend kostenintensiv.
• Batch-Verarbeitung sammelt Anfragen und verarbeitet sie gesammelt. Die Latenz ist höher, die Kosten pro Anfrage jedoch deutlich geringer. Diese Methode ist ideal für nicht zeitkritische Prozesse wie Berichte, Analysen oder Content-Erstellung.

Zusätzliche Systemkomponenten

LLMs werden in der Praxis selten isoliert eingesetzt. Für komplexere Anwendungen sind zusätzliche Komponenten erforderlich, etwa Vektordatenbanken für Retrieval-Augmented Generation (RAG), externe APIs, Zwischenspeicher (Caching) oder Workflow-Logik für agentische Systeme.

Diese Systeme verursachen eigene Betriebs- und Infrastrukturkosten, die bei wachsendem Anfragevolumen erheblich ins Gewicht fallen können. Insbesondere häufige Datenbankabfragen oder externe API-Aufrufe können die Gesamtkosten deutlich erhöhen.

Kennzahlen für die Kostenoptimierung von LLMs

Wie gezeigt, können die Betriebskosten von Large Language Models (LLMs) aus unterschiedlichen Gründen stark variieren. Um Ausgaben kontrollieren und gezielt optimieren zu können, ist eine kontinuierliche Überwachung zentraler Kennzahlen erforderlich. Fünf Metriken haben sich dabei als besonders relevant erwiesen: Token-Verbrauch, Modellleistung, Ressourcenauslastung, Anfragevolumen und Kosten pro Geschäftskennzahl (KPI).

Token-Verbrauch

Insbesondere bei proprietären Modellen hängen die Kosten unmittelbar von der Anzahl der verarbeiteten Tokens ab. Daher ist eine laufende Analyse des Token-Verbrauchs unerlässlich.

Sinnvolle Kennzahlen sind u. a.:

• Gesamtzahl der Ein- und Ausgabetokens pro Tag, Woche oder Monat
• Verteilung der Token-Nutzung nach Modell, Funktion, Kunde oder Nutzergruppe
• Durchschnittliche Länge von Prompts und Modellantworten
• Verhältnis von Ein- zu Ausgabetokens (je niedriger, desto kosteneffizienter)

Durch diese Transparenz lassen sich ungewöhnliche Nutzungsmuster, fehlerhafte Implementierungen oder ineffiziente Prompts frühzeitig erkennen und gegensteuern.

Quantitative Modellleistung

Die Wahl des Modells hat einen direkten Einfluss auf Kosten und Ergebnisqualität. Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, sollte die Leistung von Modellen messbar verglichen werden.

Dazu eignet sich ein Referenzdatensatz mit bekannten Zielwerten (Ground Truth). Die Modellantworten werden anschließend mithilfe geeigneter Metriken bewertet, etwa:

• Genauigkeit oder Fehlerquote
• Ähnlichkeitsmaße (z. B. Embedding Similarity)
• Textmetriken wie BLEU oder ROUGE
• Edit-Distanzen (z. B. Levenshtein-Distanz)

Diese Kennzahlen ermöglichen einen objektiven Vergleich verschiedener Modelle und helfen dabei, Kosten und Leistung in ein ausgewogenes Verhältnis zu setzen.

Ressourcenauslastung

Bei selbst betriebenen Modellen sind Infrastrukturkosten ein wesentlicher Faktor. Entsprechend wichtig ist die Überwachung der tatsächlichen Auslastung der Hardware.

Zentral sind hierbei:

• GPU-Auslastung
• Speicherverbrauch (VRAM)

Niedrige Auslastung deutet auf ungenutzte Kapazitäten hin und eröffnet Einsparpotenziale, etwa durch Batch-Verarbeitung, höhere Parallelisierung oder eine Anpassung der Modellgröße an den tatsächlichen Bedarf.

Anfragevolumen

Die Analyse der Anfragehäufigkeit zeigt, wie intensiv das System genutzt wird. Sie ermöglicht die Identifikation von:

• Lastspitzen
• Nutzungszyklen
• Leerlaufzeiten

Auf dieser Grundlage lassen sich Ressourcen dynamisch steuern, beispielsweise durch automatische Skalierung, zeitgesteuerte Batch-Verarbeitung oder das Abschalten nicht benötigter Dienste.

Zusätzlich liefert diese Kennzahl Hinweise zur Systemstabilität: Sinkt der Anteil erfolgreicher Anfragen, weisen Logs und Fehlermeldungen frühzeitig auf Engpässe oder fehlerhafte Konfigurationen hin.

Kosten pro Geschäftskennzahl (KPI)

Die wirtschaftlich wichtigste Metrik ist der Zusammenhang zwischen Kosten und Geschäftsnutzen. Hier werden LLM-Ausgaben direkt in Relation zu konkreten Ergebnissen gesetzt, etwa:

• Kosten pro bearbeitetem Support-Ticket
• Kosten pro verarbeitetem Dokument
• Kosten pro generiertem Inhalt
• Kosten pro qualifiziertem Lead oder abgeschlossener Transaktion

Diese Kennzahl macht transparent, ob der Einsatz von LLMs einen messbaren Mehrwert liefert und auf welchen Ebenen weitere Optimierungen erforderlich sind.

Strategien für ein effizientes Kostenmanagement von LLMs

In diesem Abschnitt werden praxisnahe Maßnahmen vorgestellt, mit denen sich die Kosten beim Einsatz von Large Language Models (LLMs) gezielt steuern und reduzieren lassen. Die Empfehlungen reichen von der Auswahl geeigneter Modelle über intelligente Routing-Mechanismen bis hin zur effizienten Nutzung unternehmensinterner Wissensbestände.

Modellauswahl

Größere Modelle verursachen in der Regel höhere Betriebskosten, insbesondere bei proprietären Angeboten. Daher empfiehlt es sich, Modelle schrittweise zu evaluieren – beginnend mit der kostengünstigsten geeigneten Option.

Ein bewährtes Vorgehen ist dabei:

• Start mit einem günstigen Modell, das grundsätzlich für den Anwendungsfall geeignet ist (z. B. kleinere Open-Source-Modelle oder kosteneffiziente kommerzielle Varianten).
• Bewertung der tatsächlichen Leistungsfähigkeit anhand eines Referenzdatensatzes und quantitativer Metriken.
• Wechsel zu leistungsstärkeren Modellen nur dann, wenn die Qualitätsanforderungen nicht erfüllt werden.
• Bewertung des Kosten-Leistungs-Verhältnisses, um eine fundierte Entscheidung zu treffen.

In der Praxis zeigt sich häufig, dass kleinere Modelle für viele Anwendungsfälle bereits eine ausreichende Qualität liefern und deutlich kosteneffizienter sind.

Modell-Routing

Viele Systeme verwenden standardmäßig ein einzelnes Modell für alle Anfragen. Dieses Vorgehen ist einfach, aber selten optimal in Bezug auf die Kosten. Effektiver ist es, Anfragen je nach Komplexität gezielt an unterschiedliche Modelle zu verteilen.

Ein typisches Beispiel: Ein Großteil der Anfragen ist einfach strukturiert und erfordert kein leistungsstarkes Modell. In solchen Fällen lassen sich Kosten senken, indem:

• einfache Anfragen an kostengünstige Modelle weitergeleitet werden,
• komplexe oder risikoreiche Anfragen gezielt von leistungsstärkeren Modellen verarbeitet werden.

Zur automatischen Einordnung von Anfragen kann ein leichter Klassifikator eingesetzt werden, der auf Basis annotierter Beispieldaten vorhersagt, welches Modell benötigt wird. Dieses sogenannte Modell-Routing ermöglicht erhebliche Einsparungen, ohne Abstriche bei der Qualität komplexer Aufgaben.

Prompt-Optimierung

Die Gestaltung von Prompts hat unmittelbaren Einfluss auf den Tokenverbrauch – und damit direkt auf die Kosten. Kürzere, klar strukturierte Eingaben reduzieren nicht nur die Anzahl der Eingabetokens, sondern führen oft auch zu kompakteren Ausgaben.

Empfehlenswert ist:

• unnötige Formulierungen und redundante Informationen zu entfernen,
• Anweisungen präzise und eindeutig zu formulieren,
• gewünschte Antwortlängen oder -formate explizit vorzugeben (z. B. Wortbegrenzungen, Stichpunkte, feste Strukturen).

Ziel ist es, die Eingaben so schlank wie möglich zu halten, ohne die Qualität der Ergebnisse zu beeinträchtigen.

Nutzung von Batch-Verarbeitung

Viele Anbieter bieten Batch-Modi an, die deutlich günstiger sind als die Echtzeitverarbeitung. Der Nachteil besteht in höheren Latenzen, da Anfragen gesammelt und zeitversetzt abgearbeitet werden.

Batch-Verarbeitung eignet sich besonders für Aufgaben ohne Echtzeit-Anforderungen, etwa:

• Dokumentenverarbeitung,
• Datenanreicherung,
• Berichtserstellung,
• Content-Generierung.

Nach Abschluss der Verarbeitung können Nutzer automatisch benachrichtigt werden, beispielsweise per E-Mail oder über Webhooks. Für große Datenmengen ergeben sich hier erhebliche Kostenvorteile.

Einsatz von Wissensdatenbanken (RAG)

Ein häufiger Kostentreiber ist das Einfügen umfangreicher Kontextinformationen in jeden Prompt, etwa um firmenspezifisches Wissen bereitzustellen. Eine effizientere Alternative ist Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Dabei werden nicht ganze Dokumente an das Modell übergeben, sondern nur die jeweils relevantesten Textpassagen aus einer Datenbank abgerufen und in den Prompt integriert. Dies:

• reduziert den Tokenverbrauch erheblich,
• erhöht die Antwortgenauigkeit,
• ermöglicht die Nutzung aktueller, unternehmensspezifischer Daten.

Die Einrichtung einer RAG-Pipeline erfordert initialen Aufwand, etwa durch die Einrichtung einer Vektordatenbank und die Auswahl geeigneter Einbettungsmodelle. In produktiven Systemen mit hoher Nutzung amortisiert sich dieser Aufwand jedoch in der Regel schnell.

Checkliste

Sie haben nun einen Überblick über die zentralen Kostentreiber beim Einsatz von Large Language Models erhalten, kennen die wichtigsten Kennzahlen zur Überwachung der Ausgaben und die wirksamsten Maßnahmen zur Kostensteuerung im operativen Betrieb.

Die folgende Übersicht fasst die beschriebenen Strategien zusammen und zeigt jeweils die wichtigsten Vorteile sowie konkrete Ansätze für die praktische Umsetzung. Sie dient als kompakte Orientierungshilfe, um Optimierungspotenziale systematisch zu identifizieren und umzusetzen.

Fazit

Mit der zunehmenden Integration von Large Language Models in unternehmensweite Prozesse gewinnt die Kostensteuerung eine strategische Bedeutung. Ein fundiertes Verständnis der zentralen Kostentreiber und geeigneter Kennzahlen ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungen zur Modellauswahl, Infrastruktur und Architektur auf einer belastbaren Grundlage zu treffen.

Nahezu jeder Bestandteil der Systemlandschaft – von der Gestaltung der Prompts bis zur Auslastung der Hardware – bietet Ansatzpunkte zur Effizienzsteigerung. Wer diese Potenziale systematisch nutzt, kann Betriebskosten reduzieren, ohne Abstriche bei Leistungsfähigkeit oder Qualität machen zu müssen.