Berechne die effektiven Stückkosten für eine KI-Bildpipeline. Das Modell kombiniert GPU-Laufzeit, GPU-Stundensatz, variable Modell- oder API-Kosten und sonstige Verarbeitungskosten. Zusätzlich wird die Erfolgsquote berücksichtigt, damit Retries oder fehlerhafte Ergebnisse nicht aus der Kostenrechnung verschwinden.
Die effektiven Stückkosten verteilen die Kosten fehlgeschlagener Versuche auf die erfolgreichen Aufgaben. Das macht Varianten mit unterschiedlicher Qualität direkt vergleichbar.
Feste Personal- oder Infrastrukturkosten sind nicht automatisch enthalten. Wenn sie pro Aufgabe zurechenbar sind, kannst du sie unter „Weitere variable Kosten“ ergänzen.
Bei 0.35 GPU-Minuten je Versuch, 1,50 €/GPU-Stunde, 0,02 € Modellkosten und 0,01 € weiteren Kosten ergeben sich vor Qualitätskorrektur die Kosten je Versuch. Bei 97 % Erfolgsquote liegt der effektive Stückpreis leicht darüber.
Typisch sind GPU-Laufzeit, nutzungsabhängige Modell- oder API-Kosten sowie pro Aufgabe anfallende Verarbeitung, Speicherung oder Datenübertragung.
Die Kosten je Versuch werden durch die Erfolgsquote geteilt. Dadurch steigen die effektiven Kosten, wenn mehrere Versuche für ein erfolgreiches Ergebnis nötig sind.
Nur wenn du sie sinnvoll als variable Kosten pro Aufgabe zurechnen kannst. Feste Personalkosten lassen sich besser separat auf Monats- oder Projektebene betrachten.
Berechne beide Varianten mit ihrer jeweiligen Erfolgsquote. So vergleichst du Kosten pro erfolgreicher Aufgabe statt nur Rohkosten pro Versuch.
Wenn sie Aufgaben deutlich schneller oder mit höherer Parallelität ausführt, können die GPU-Kosten pro Aufgabe trotz höherem Stundenpreis sinken.
| Kennzahl | Bedeutung |
|---|---|
| Versuchskosten | Kosten eines einzelnen Ausführungsversuchs. |
| Retry-Aufschlag | Mehrkosten durch eine Erfolgsquote unter 100 %. |
| Monatskosten | Projektion für das erfolgreiche Monatsvolumen. |