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Fine-Tuning-Kosten-pro-Aufgabe-Rechner

Dieser Rechner verbindet einmalige Fine-Tuning-Kosten mit den laufenden Inferenzkosten pro Aufgabe. Du gibst Trainingstokens und Trainingspreis, die erwartete Zahl der Aufgaben über die Nutzungsdauer sowie Eingabe- und Ausgabe-Tokens samt Preisen ein. Das Ergebnis zeigt die vollständigen Kosten pro Aufgabe, die reine Inferenzkomponente und den amortisierten Trainingsanteil. So lässt sich beurteilen, wie stark das Trainingsbudget bei unterschiedlicher Nutzung ins Gewicht fällt.

Rechner

Eingaben

So verwendest du diesen Rechner

Trage gemessene oder realistisch geplante Ausgangswerte ein.
Prüfe Einheiten, Preise und Prozentwerte sorgfältig.
Klicke auf „Berechnen“ und lies Hauptwert sowie Nebenkennzahlen gemeinsam.
Verändere einen Parameter nach dem anderen, um Szenarien sauber zu vergleichen.

Formel

Trainingskosten = Trainingstokens × Trainingspreis / 1.000.000

Amortisiertes Training je Aufgabe = Trainingskosten / erwartete Aufgaben

Gesamtkosten je Aufgabe = amortisiertes Training + Inferenzkosten

Was das Ergebnis bedeutet

Das Hauptergebnis verteilt die einmaligen Fine-Tuning-Kosten gleichmäßig auf die erwartete Nutzungsmenge und addiert die variablen Tokenkosten jeder Inferenzaufgabe.

Nicht enthalten sind Datenaufbereitung, Evaluation, Engineering, Hosting, Speicher und Wiederholungsläufe. Plattformpreise können sich ändern; trage aktuelle Werte selbst ein.

Beispielrechnung

30 Mio. Trainingstokens zu 8 €/Mio. kosten 240 €. Auf 500.000 Aufgaben verteilt sind das 0,00048 € Training je Aufgabe. Mit 800 Eingabe-Tokens zu 3 €/Mio. und 250 Ausgabe-Tokens zu 15 €/Mio. entstehen insgesamt rund 0,00663 € je Aufgabe.

Tipps für bessere Ergebnisse

Nutze mehrere Szenarien für die erwartete Aufgabenanzahl.
Berücksichtige Wiederholungsläufe separat im Trainingsbudget.
Vergleiche Fine-Tuning mit Prompting- oder RAG-Kosten auf derselben Aufgabenbasis.
Trenne variable Tokenkosten von fixen Infrastruktur- und Engineeringkosten.

Häufig gestellte Fragen

Wie verteile ich Fine-Tuning-Trainingskosten auf einzelne Aufgaben?

Teile die gesamten Trainingskosten durch die erwartete Anzahl der Aufgaben und addiere diesen amortisierten Betrag zu den laufenden Inferenzkosten.

Wie viele Aufgaben brauche ich, damit die Trainingskosten pro Aufgabe klein werden?

Je größer die erwartete Nutzungsmenge, desto kleiner wird der fixe Trainingsanteil pro Aufgabe. Probiere mehrere Volumina im Feld „Erwartete Aufgaben“ aus.

Sind Eingabe- und Ausgabe-Tokens in den Fine-Tuning-Stückkosten enthalten?

Ja. Der Rechner addiert die laufenden Eingabe- und Ausgabekosten zur amortisierten Trainingskomponente.

Welche Fine-Tuning-Kosten fehlen in dieser Rechnung?

Datenaufbereitung, Evaluation, Engineering, Hosting, Speicher und mögliche Wiederholungsläufe sind nicht automatisch enthalten.

Kann ich mit dem Rechner Fine-Tuning und ein Basismodell vergleichen?

Ja. Berechne das Fine-Tuning-Szenario und vergleiche die Inferenz- plus Trainingsstückkosten mit den Kosten des Basismodells bei derselben Aufgabenmenge.

Kostenmodell

Komponente	Berechnung
Training gesamt	Trainingstokens × Preis
Training je Aufgabe	Trainingskosten / Aufgaben
Inferenz je Aufgabe	Eingabe + Ausgabe
Gesamt je Aufgabe	Training je Aufgabe + Inferenz