#928 · Rechner für KI & Technologie

KI-Videopipeline: Token-Budget-Rechner

Dieser Rechner plant das Tokenvolumen einer KI-Videopipeline, die ausgewählte Frames oder Szenen analysiert und anschließend textbasierte Ergebnisse erzeugt. Du definierst Videos pro Tag, analysierte Frames je Video, Tokens je Frame, zusätzliche Prompt- und Output-Token sowie einen Overhead für Wiederholungen oder Kontext. Das Ergebnis zeigt das monatliche Gesamtbudget, Token je Video und die Verteilung zwischen Input und Output.

Rechner

Eingaben

So verwendest du diesen Rechner

Schätze das tägliche Videoaufkommen.
Lege fest, wie viele Frames oder Szenen tatsächlich analysiert werden.
Trage gemessene Input-Token je Frame sowie Prompt- und Output-Token ein.
Ergänze Retry-/Kontext-Overhead und berechne das Monatsbudget.

Formel

Input-Token/Video = (Frames × Token/Frame + Prompt-Token) × (1 + Overhead/100)

Output-Token/Video = Output-Token × (1 + Overhead/100)

Monatsbudget = Videos/Tag × Tage × (Input-Token/Video + Output-Token/Video)

Was das Ergebnis bedeutet

Das Monatsbudget misst die Tokenmenge der text- beziehungsweise tokenbasierten Teile deiner Videopipeline. Reine Video-Encoding-, Storage-, Transfer- oder GPU-Zeit ist darin nicht enthalten. Die Aufteilung in Input und Output lässt sich anschließend mit separaten Modellpreisen bewerten.

Bei multimodalen Modellen kann die Tokenisierung von Bildern oder Frames modellabhängig sein. Verwende nach Möglichkeit gemessene oder vom jeweiligen Anbieter dokumentierte Tokenwerte.

Beispielrechnung

48 Frames × 260 Token + 1.200 Prompt = 13.680 Input-Token/Video vor Overhead
Mit 10 % Overhead: 15.048 Input-Token und 1.980 Output-Token/Video
120 × 30 = 3.600 Videos/Monat
Gesamt = 61,301 Mio. Token pro Monat.

Tipps für bessere Ergebnisse

Reduziere redundante Frames durch Szenen- oder Shot-Erkennung.
Miss Tokenwerte mit derselben Bildauflösung und Modellkonfiguration wie in Produktion.
Trenne Analyse- und Generierungsworkflows, wenn sie unterschiedliche Modelle nutzen.
Plane Retries auf Basis beobachteter Fehlerquoten statt pauschal sehr hoher Reserven.

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Token verbraucht eine KI-Videopipeline pro analysiertem Frame?

Das hängt vom multimodalen Modell und der Bildaufbereitung ab. Trage einen gemessenen oder dokumentierten Tokenwert je Frame ein.

Wie kann ich das Token-Budget durch weniger Videoframes reduzieren?

Analysiere nur repräsentative Frames oder Szenen und vermeide zeitlich nahezu identische Bilder, sofern die Aufgabe dies zulässt.

Soll ich Prompt-Token je Video zusätzlich zu Frame-Token eintragen?

Ja. System-, Instruktions- und Metadaten-Token, die pro Video entstehen, gehören in das separate Prompt-Feld.

Wie berücksichtige ich erneute Videobearbeitungen nach Modellfehlern?

Nutze den Overhead-Prozentsatz oder erhöhe die durchschnittlichen Mengen entsprechend deiner realen Retry-Rate.

Sind GPU- und Speicherkosten im Videopipeline-Tokenbudget enthalten?

Nein. Der Rechner plant Tokenmengen. GPU-Zeit, Storage und Transfer müssen separat kalkuliert werden.

Kennzahlen im Überblick

Kennzahl	Bedeutung
Monatsbudget	Gesamte Input- und Output-Token der Videopipeline.
Token/Video	Durchschnittliches Tokenvolumen je verarbeitetem Video.
Input-Token	Frame- und Prompt-Token inklusive Overhead.
Output-Token	Generierte Token inklusive Overhead.