01Baseline
Qualität, Laufzeit, Toolkosten, Tokens und menschliche Nacharbeit werden gemeinsam gemessen.
KI-Agent-Kosten optimieren statt nur Tokens zählen
Was kostet eine erledigte Aufgabe – einschließlich der zweiten Versuche?
Günstige Modellaufrufe können teuer werden, wenn der Agent zu oft wiederholt, unnötigen Kontext verarbeitet oder Nacharbeit erzeugt. Wir prüfen Kosten und Qualität am gesamten Ablauf.
Heute im Alltag
Wo Zeit und Aufmerksamkeit verloren gehen.
Das Tokenbudget ist sichtbar. Fehlversuche, Werkzeugaufrufe und menschliche Korrekturen bleiben in anderen Töpfen.
Das prüfen wir im Pilot
Was für Ihr Team besser werden soll.
Kosten je akzeptiertem Ergebnis zeigen, an welcher Prozessstufe Optimierung sinnvoll ist und ob ein günstigerer Weg die Qualität hält.
Geeignet für
Ein klarer Prozess statt eines allgemeinen KI-Versprechens
Wir beginnen mit einer wiederkehrenden Aufgabe, einem benannten Owner und einem messbaren Ergebnis. Das reduziert Projektrisiko und schafft eine Blaupause für weitere Agenten.
Teams mit steigenden API-Kosten
Always-on-Agenten und geplante Routinen
Multi-Agent-Setups
Unternehmen mit vielen Wiederholungen oder langen Kontexten
Möglicher Aufgabenbereich
Was der Agent im Arbeitsalltag übernehmen kann
Kosten je Aufgabe und Ergebnis erfassen
Einfache Prüfungen ohne LLM ausführen
Modelle nach Schwierigkeit und Risiko routen
Kontext und Toolausgaben verdichten
Endlosschleifen und unnötige Wiederholungen erkennen
So lässt sich der Einsatz aufbauen
Ein nachvollziehbarer Weg zum Ergebnis.
Kostenoptimierung: Die Grafik zeigt den geplanten Ablauf. Umfang, Datenzugriff und Übergaben stimmen wir für Ihren konkreten Prozess ab.
Kostenoptimierung
EINGANG / 01
Kostenoptimierung
ERGEBNIS
Kostenbasis je Vorgang
02Fehlerbilder
Wiederholungen werden nach unklarem Auftrag, schlechtem Kontext, Toolfehler oder Modellgrenze geordnet.
03Routing
Regeln, Skripte und kleine Modelle übernehmen einfache Schritte; stärkere Modelle erhalten komplexe Fälle.
04Regression
Ein festes Testset verhindert, dass Einsparungen unbemerkt die Ergebnisqualität verschlechtern.
Illustrativer Ablauf. Keine Live-Daten oder behaupteten Kundenergebnisse. Alle Schritte lassen sich einzeln auswählen.
Illustratives Einsatzbeispiel
Zweistufige Verarbeitung statt dauerhaftem Modellbetrieb
Ein E-Mail-Agent muss nicht ununterbrochen ein Sprachmodell ausführen. Ein kleines Skript kann neue Nachrichten erkennen, bekannte Absender filtern und den Zustand verwalten. Nur relevante neue Fälle starten die eigentliche Analyse.
Ähnlich funktioniert intelligentes Modellrouting: Standardfälle gehen an ein schnelles, günstiges Modell; mehrdeutige oder riskante Fälle an ein leistungsfähigeres. Die Eval-Suite entscheidet, ob der Wechsel wirtschaftlich und qualitativ vertretbar ist.
Mögliche Integrationen
- • LLM-Gateways und Modellprovider
- • Observability und Kostenprotokolle
- • Cron, Queues und Ereignisverarbeitung
- • Eval-Frameworks und Fachtestsets
Daran messen wir den Pilot
- • Gesamtkosten pro akzeptiertem Ergebnis
- • First-Pass-Erfolgsquote
- • Token- und Toolkosten je Prozessstufe
- • Menschliche Nacharbeit und Eskalationen
Kontrollen und Grenzen
- • Budgetlimits je Agent und Zeitraum
- • Maximale Lauf- und Wiederholungszahl
- • Qualitätsgate vor Modellwechseln
- • Alarm bei Kosten- oder Fehlerausreißern
Umsetzung
Klein starten, vor dem Skalieren messen
In einem Erstgespräch grenzen wir Prozess, Systeme, Daten und Erfolgskriterium ein. Ein Pilot erhält reale Testfälle, Freigaben und Monitoring. Für mehrere Agenten wird daraus ein Agent Operating Model mit Inventar, Evals, Kostenkontrolle und laufendem Agent Ops.
Ein priorisierter Agent statt unkontrollierter Tool-Wildwuchs
Welche Alternative gehört in den Vergleich?
Ein Skript oder Filter kann einfache Vorarbeiten günstiger erledigen. Ein kleineres Modell wird erst übernommen, wenn die Testfälle ausreichend gute Ergebnisse zeigen.
Wir entwickeln auch eigene Produkte
Die Fragen aus Ihrem Projekt kennen wir aus der Umsetzung.
Daten zusammenführen, Ergebnisse prüfen, an Menschen übergeben: Daran arbeiten wir auch in unseren eigenen Projekten. Hier können Sie sich ein Bild davon machen.
Unsere Produkte im ÜberblickAusschreibungsagenten
Eigene Entwicklung · Pilot
Öffentliche Quellen bündeln, Treffer nach nachvollziehbaren Kriterien zuordnen und eine Vorauswahl mit Originalquellen bereitstellen.
KI-Vertriebstrainer
Eigene Entwicklung · Training
Gesprächssituationen und Einwandbehandlung mit KI üben. Trainingsmodule verbinden wiederholbare Szenarien mit strukturiertem Feedback.
Medikationsberatung
Eigene Entwicklung · Apotheken-Pilot
Digitale Anfrage und Vorgespräch mit der Übergabe an das Apothekenteam verbinden. Angaben und Gesprächsprotokolle werden im geschützten CRM bereitgestellt.
Eigene Projekte belegen Entwicklungspraxis. Sie sind keine Kundenreferenzen und keine Zusage für bestimmte Einsparungen oder Umsätze.
FAQ
Häufige Fragen
Sind weniger Tokens immer besser?
Nein. Weniger Tokens sind nur dann wirtschaftlicher, wenn Qualität und Erfolgsquote stabil bleiben. Maßgeblich sind die Kosten pro akzeptiertem Ergebnis.
Hilft ein lokales Modell bei den Kosten?
Das hängt von Auslastung, Hardware, Betrieb und Qualitätsbedarf ab. Ein lokales Modell kann sinnvoll sein, ist aber nicht automatisch günstiger.
Verwandte Agenten-Lösungen
Persönlich einordnen lassen
Welche Agenten-Aufgabe wird teuer oder muss häufig wiederholt werden?
Beschreiben Sie einen typischen Fall, die beteiligten Systeme und Ihr gewünschtes Ergebnis. Wir ordnen persönlich ein, ob dieser Ablauf für einen Pilot geeignet ist und welche Voraussetzungen fehlen.
Meinen Prozess prüfen lassen
Unverbindliche Anfrage. Wir prüfen Ihre Angaben persönlich und besprechen den passenden nächsten Schritt.