Plane den Tokenbedarf eines KI-gestützten Kundensupports auf Ticketebene. Der Rechner verbindet tägliches Ticketvolumen, durchschnittliche KI-Antworten je Ticket, Ein- und Ausgabetokens pro Antwort sowie einen Zuschlag für zusätzlichen Gesprächs- und Wissenskontext. Damit erhältst du Tokenbedarf je Ticket, pro Tag und pro Monat und erkennst, wie teuer wachsende Kontexte werden.
Das Hauptergebnis zeigt den erwarteten monatlichen Tokenbedarf. Der Wert je Ticket eignet sich besonders für Kostenvergleiche zwischen Supportflows, Promptvarianten oder Retrieval-Strategien.
Das Ergebnis ist eine Volumenschätzung. Anbieterpreise, Caching-Rabatte und modellspezifische Abrechnungsregeln sind nicht enthalten und sollten separat mit aktuellen Werten ergänzt werden.
12.000 Tickets pro Tag mit durchschnittlich 4,5 KI-Antworten, 950 Eingabe- und 180 Ausgabetokens pro Antwort sowie 12 % Kontextzuschlag ergeben rund 5.695 Token je Ticket, 68.342.400 Token pro Tag und etwa 2,05 Milliarden Token in 30 Tagen.
Multipliziere Tickets pro Tag mit KI-Antworten je Ticket und den Tokens je Antwort inklusive Kontextzuschlag und anschließend mit den Supporttagen pro Monat.
Typischerweise Systemanweisungen, Nutzernachricht, Gesprächsverlauf, Wissens- oder Retrieval-Kontext und weitere Daten, die dem Modell bei der Antwort übergeben werden.
Je mehr Verlauf wiederholt an das Modell gesendet wird, desto höher werden die Eingabetokens. Zusammenfassungen oder gezielte Kontextauswahl können diesen Anstieg begrenzen.
Nur für den Teil des Tickets, in dem tatsächlich KI-Antworten erzeugt werden. Tickets ohne Modellaufruf verursachen in dieser Rechnung keinen Tokenbedarf.
Optimiere vor allem Systemprompt, Verlauf, Retrieval-Kontext und die Zahl unnötiger KI-Runden, statt nur die sichtbare Antwortlänge zu reduzieren.
| Kennzahl | Bedeutung |
|---|---|
| Antwortprofil | Token je Modellantwort |
| Ticketprofil | KI-Antworten und Tokens je Ticket |
| Kontextzuschlag | Mehrbedarf durch Verlauf und Wissen |
| Monatsbudget | Gesamter planbarer Tokenbedarf |