Die Kosten für KI-Token im freien Fall: Sollten wir uns Sorgen machen?

Die Kosten für die Nutzung von Modellen der künstlichen Intelligenz sinken weiterhin rasant. Der LLM Token Expenditure Index von Silicon Data ist unter die symbolische Marke von 1 Dollar pro Million Tokens gefallen und liegt nun bei 0,97 Dollar. Der Index, der den effektiven Preis gewichtet nach der Nutzung verschiedener Modelle misst, hat seit seinem Höchststand im Sommer über 50 % verloren.

Dieser Rückgang ist auf einen zunehmend intensiven Wettbewerb zwischen den Anbietern, den Fortschritt von Open-Source- oder Open-Weight-Modellen und das Auftauchen kostengünstigerer Lösungen für einfachere Aufgaben zurückzuführen. Unternehmen lernen auch, ihre Anfragen besser auf verschiedene Modelle zu verteilen, um ihre Ausgaben zu reduzieren.

OpenAI und Anthropic unterschiedlich betroffen

Für die KI-Riesen hat diese Deflation nicht die gleiche Auswirkung, je nach ihrem Geschäftsmodell. Bei OpenAI stammt ein erheblicher Teil der Einnahmen aus festen Abonnements, wie ChatGPT Plus, Pro oder den professionellen Angeboten. In diesem Fall reduziert ein Rückgang des öffentlichen Preises für Tokens nicht direkt den Betrag, den die Nutzer zahlen. Die Einnahmen aus APIs sind hingegen stärker betroffen, da die Kunden je nach Verbrauch bezahlen.

Anthropic scheint stärker von professionellen Anwendungen und dem Verbrauch seiner Modelle über APIs abhängig zu sein. Der Rückgang des Token-Preises kann daher einen direkteren Druck auf den Umsatz bei konstantem Volumen ausüben. Aber diese Überlegung vergisst ein wesentliches Element: Der Verbrauch steigt sehr schnell.

Das Beispiel Uber im Angesicht der Preissenkungen

Der Fall von Uber veranschaulicht dieses Phänomen gut. Das Unternehmen hat Claude Code unter mehreren tausend Ingenieuren eingeführt und hatte bereits im Frühjahr sein für das gesamte Jahr 2026 vorgesehenes KI-Budget aufgebraucht.

Uber hat dann seine Strategie überarbeitet, indem es mehr kostengünstigere Modelle einsetzt und das Routing der Anfragen optimiert. Das Ergebnis: Die wöchentlichen Anfragen an seine KI-Agenten haben sich innerhalb weniger Monate fast verzehnfacht, während die Ausgaben weitgehend stabilisiert wurden. Mit anderen Worten, ein Rückgang des Stückpreises kann durch eine Explosion der Volumina ausgeglichen werden.

Die Margen unter Druck

Hier liegt die eigentliche Herausforderung für OpenAI, Anthropic und ihre Konkurrenten. Ihr Umsatz hängt nicht nur vom Preis des Tokens ab, sondern auch von der Anzahl der konsumierten Tokens. Wenn die Preise um die Hälfte sinken, aber die Nutzung sich fünf- oder zehnmal erhöht, können die Einnahmen weiterhin steigen.

Das Risiko liegt eher auf der Seite der Margen. Die Labore haben Dutzende von Milliarden Dollar in Rechenzentren, Chips und Cloud-Verträge investiert. Diese Kosten sind oft über mehrere Jahre festgelegt, während die Preise für Modelle schnell unter dem Druck des Wettbewerbs gesenkt werden können.

Der Rückgang des Token-Preises ist daher nicht unbedingt ein Zeichen für eine Krise in der KI-Industrie. Im Gegenteil, er kann die Akzeptanz beschleunigen, indem er die Anwendungen und Agenten günstiger macht.

Die eigentliche Frage ist, ob OpenAI, Anthropic und die anderen Labore es schaffen werden, die Volumina ausreichend zu steigern, während sie Margen aufrechterhalten, die ihre massiven Investitionen finanzieren können.

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