AI Cost Optimization Strategien
Ein Setup, um Kosten über Modellwahl, Prompts, Tools und Monitoring zu senken.
The problem
Cost-Optimierung ist Engineering: messen → Waste isolieren → Guardrails einbauen.
Warum Kosten schwer vorhersehbar wirken
- Unterschiedliche Modellpreise
- Prompt- und Output-Längen variieren
- Agenten verstärken Fehler über Retries/Loops
Kostenaufteilung: Tokens + Call-Volume
Die größten Verluste kommen durch unnötige Calls und zu große Prompts.
Realer Case (wie Teams arbeiten)
Zwei Ebenen: pro Request Limits (Tokens + Retries) und pro Agent Budgets (täglich/wöchentlich).
Optimierung (in Schichten)
- Layer 1: Prompt-Hygiene.
- Layer 2: Workflow-Design (weniger Tools, besseres Caching).
- Layer 3: Guardrails (Caps, Budgets, Anomalie-Erkennung).
Checkliste
- Cost pro Agent messen
- Retries/Timeouts deckeln
- Budget-Alerts + Hard Stops