Der Kosten-pro-Aufgabe-Rechner ermittelt die Vollkosten für KI-Vertriebsassistenten, ohne aktuelle Modellpreise fest zu verdrahten. Du gibst deine tatsächlichen Tokenpreise, den typischen Ein- und Ausgabeumfang, zusätzliche Infrastrukturkosten und Retry-Verkehr ein. Das Ergebnis eignet sich für Unit-Economics- und Budgetentscheidungen.
Das Hauptergebnis sind Vollkosten je Aufgabe. Modellkosten, Retry-Aufschlag und Kosten je 1.000 Aufgaben zeigen, welche Treiber den größten Einfluss haben.
Steuern, Rabatte, Mindestabnahmen und anbieterspezifische Batch- oder Cache-Tarife sind nur enthalten, wenn du sie in die eingegebenen Preise einrechnest.
Bei 3.500 Eingabe-Tokens zu 2,50 € je Mio., 700 Ausgabe-Tokens zu 10 € je Mio., 0,01 € Infrastruktur und 0,08 Wiederholungen betragen die Gesamtkosten rund 0,0270 € je Aufgabe bzw. 27,01 € je 1.000 Aufgaben.
Multipliziere Ein- und Ausgabe-Tokens jeweils mit dem zugehörigen Preis je Million Tokens, addiere die Werte und berücksichtige Wiederholungen sowie Zusatzinfrastruktur.
Viele Modellanbieter verwenden unterschiedliche Preise für Eingabe und Ausgabe. Die getrennten Felder verhindern, dass ein gemittelter Preis die Kosten verzerrt.
Die Retry-Rate erhöht die Modellkosten proportional. Zusätzliche Infrastrukturkosten werden anschließend pro Aufgabe addiert.
Dazu können Retrieval, Vektordatenbank, Such- oder Tool-APIs, eigene GPU- oder Serverkosten und andere direkt zurechenbare Kosten gehören.
Ja. Verwende pro Modell gemessene Tokenmengen und die jeweils aktuellen Preise. Vergleiche anschließend die Vollkosten je erfolgreich erledigter Aufgabe.
| Größe | Verwendung |
|---|---|
| Primärwert | Kapazitäts- oder Kostenentscheidung |
| Sekundärwerte | Treiber und Reserven nachvollziehen |
| Szenario | Auswirkungen geänderter Eingaben prüfen |