Die Berech­nung der Kos­ten für die Imple­men­tie­rung von gene­ra­ti­ver KI in Unter­neh­men kann kom­plex sein, da sie von ver­schie­de­nen Fak­to­ren und Imple­men­tie­rungs­an­sät­zen abhängt. Hier ein Über­blick über die wich­tigs­ten Über­le­gun­gen und Kos­ten­fak­to­ren. Dabei han­delt es sich um Faustregeln.

Modell­aus­wahl und Implementierungsansätze

Die Wahl des Modells und des Imple­men­tie­rungs­an­sat­zes hat erheb­li­chen Ein­fluss auf die Kos­ten der gene­ra­ti­ven KI:

Grund­la­gen­mo­del­le

Grund­la­gen­mo­del­le (Foun­da­ti­on Models) die­nen als Basis für die Erstel­lung maß­ge­schnei­der­ter Gen-KI-Lösun­gen. Ihre Fähig­kei­ten hän­gen von der Anzahl der Para­me­ter ab, auf die sie trai­niert wurden:

• 1 Mil­li­ar­de Para­me­ter: Grund­le­gen­des Wis­sen, Mustererkennung
• 10 Mil­li­ar­den Para­me­ter: Grö­ße­res Wis­sen, Befol­gen ein­fa­cher Anweisungen
• 100+ Mil­li­ar­den Para­me­ter: Umfang­rei­ches Wis­sen, kom­ple­xes Denken

Imple­men­tie­rungs­op­tio­nen

Es gibt vier Haupt­we­ge zur Imple­men­tie­rung von gene­ra­ti­ver KI:

1. Ver­wen­dung von Clo­sed-Source-Model­len ohne Anpassung
2. Neu­trai­ning kom­mer­zi­ell ver­füg­ba­rer Lösun­gen mit Unternehmensdaten
3. Ver­wen­dung von Open-Source-Grund­la­gen­mo­del­len “as is”
4. Neu­trai­ning von Open-Source-Model­len mit Unternehmensdaten

Kos­ten­auf­schlüs­se­lung nach Implementierungsszenario

Kom­mer­zi­ell ver­füg­ba­re Gen-KI-Tools

Die Preis­ge­stal­tung für Stan­dard­diens­te basiert typi­scher­wei­se auf:

• Zei­chen­ba­sier­te Abrech­nung: Berech­nung pro Anzahl der Zei­chen in Ein-/Aus­ga­be­text
• Token-basier­te Abrech­nung: Berech­nung pro Anzahl der Token (Zei­chen­grup­pen)

Zum Bei­spiel:

• GPT‑4 Tur­bo: 0,01 $ pro 1.000 Token (Ein­ga­be), 0,03 $ pro 1.000 Token (Aus­ga­be)
• GPT‑3.5 Tur­bo: 0,001 $ pro 1.000 Token (Ein­ga­be), 0,002 $ pro 1.000 Token (Aus­ga­be)

Anpas­sung kom­mer­zi­el­ler Gen-KI-Produkte

Zu den Kos­ten gehören:

• Pay-as-you-go-Gebüh­ren für Abfragen
• Kos­ten für Daten­vor­be­rei­tung und Modell-Feinabstimmung
• Mög­li­che Spei­cher­kos­ten für die Daten­hal­tung auf Anbieterservern

Ver­wen­dung von Open-Source-Gen-KI-Modellen

Kos­ten, die mit die­sem Ansatz ver­bun­den sind, umfassen:

• Hard­ware­kos­ten: 700−50.000 $ je nach Modell­grö­ße und Komplexität
• Cloud-Com­pu­ting-Kos­ten: 3–24 $ pro Stun­de für GPU-Instanzen
• Strom und Wartung
• Inte­gra­ti­on und Bereit­stel­lung: 50–200 $ pro Stun­de für aus­ge­la­ger­te Entwicklung
• Daten­spei­che­rung und ‑ver­wal­tung: 1.000−10.000 $ für Vor-Ort-Spei­che­rung oder 0,021−0,023 $ pro GB pro Monat für Cloud-Speicherung

Fak­to­ren, die die Gen-KI-Kos­ten beeinflussen

• Modell­grö­ße und ‑kom­ple­xi­tät
• Imple­men­tie­rungs­an­satz (Clo­sed-Source vs. Open-Source)
• Anpas­sungs­an­for­de­run­gen
• Infra­struk­tur­be­darf (vor Ort vs. Cloud)
• Daten­vor­be­rei­tung und ‑spei­che­rung
• Inte­gra­ti­ons- und Bereitstellungsaufwand

Durch sorg­fäl­ti­ge Berück­sich­ti­gung die­ser Fak­to­ren und die Wahl des am bes­ten geeig­ne­ten Imple­men­tie­rungs­an­sat­zes kön­nen Unter­neh­men ihre Kos­ten für gene­ra­ti­ve KI opti­mie­ren und gleich­zei­tig die Vor­tei­le der Tech­no­lo­gie nutzen.

Wei­ter­füh­ren­de Informationen:

Eva­lua­ting the cost of gene­ra­ti­ve AI for effec­ti­ve imple­men­ta­ti­on in your organization