KI‑Agenten: 6 versteckte Kosten, die viele überraschen

Viele Unternehmen und Entwickler setzen heute auf KI-Agenten, weil sie Routineaufgaben automatisch übernehmen — E‑Mail‑Zusammenfassungen, Recherche, Terminplanung oder Support‑Chats. Auf den ersten Blick wirkt die Rechnung einfach: Modellzugang plus etwas Infrastruktur. In der Praxis entstehen jedoch mehrere wiederkehrende Kosten, die Projektbudgets innerhalb weniger Wochen oder Monate stark belasten können. Solche Kosten zeigen sich nicht nur in Cloud‑Rechnungen; oft sind es Personalaufwand, Datenpflege, Tool‑Aufrufe und Compliance‑Prozesse, die das Budget sprengen.

Ein typisches Beispiel: Eine Agenten‑Session kann mehrfach ein Modell, ein Web‑Tool und einen Dokumentenspeicher ansprechen. Jeder dieser Aufrufe wird separat verrechnet. Bei Hunderten bis tausenden Sessions pro Monat summiert sich das schneller, als viele Planungstabellen vorsehen. Deshalb lohnt es sich früh, die Struktur der Kosten zu verstehen und messbare Metriken zu definieren.

Bei KI‑Agenten addieren sich mehrere Abrechnungsarten. Erstens: Modell‑Tokenkosten. Sprachmodelle verrechnen Eingabe‑ und Ausgabetokens; bei häufigen oder langen Abfragen entstehen schnell hohe Summen. Zweitens: Tool‑Calls. Agenten nutzen oft integrierte Tools (Web‑Suche, Dateizugriff, Code‑Interpreter). Anbieter listen für solche Tool‑Aufrufe separate Tarife — sie fallen zusätzlich zu den Modellkosten an. Drittens: Storage und Persistenz. Vektorindizes, Knowledge‑Stores und Logfiles verursachen tägliche Speicher‑ und I/O‑Kosten.

Modellzugriffe, Tool‑Calls und Speicher sind typische, persistent wirksame Kostentreiber.

Viertens: Infrastruktur und Netzwerk. Rechenzentren berechnen Bandbreite, Egress und spezialisierte Instanzen oft separat. Fünftens: Betreiber‑ und Überwachungskosten: MLOps‑Pipelines, Monitoring, Alerts und Incident‑Response brauchen Personal und Tools. Schließlich kommen Sicherheits‑ und Compliance‑Aufwände hinzu: DSGVO‑Prüfungen, Audit‑Logs, Verschlüsselung und Rechtsberatung sind wiederkehrende Posten.

Eine einfache Tabelle hilft beim Überblick:

Im Live‑Betrieb zeigen sich sechs konkrete, oft übersehene Kostenarten.

1) Token‑Explosion durch Multi‑Step‑Workflows: Wenn ein Agent in einer Session mehrere Nachfragen stellt, wächst das Token‑Volumen linear mit jedem Schritt. Ein Recherche‑Agent, der Quellen prüft, Zusammenfassungen erstellt und nachfragt, kann pro Fall leicht tausende Tokens verbrauchen.

2) Tool‑ und API‑Gebühren: Eingebettete Tools — etwa Web‑Search oder Dateiserver — werden extra verrechnet. Häufige Calls für Faktenprüfung oder Retrieval treiben diese Kosten.

3) Persistente Speicherung von Kontext: Um Agenten effizient zu machen, speichern Teams Gesprächsverläufe und Vektor‑Repräsentationen. Persistente Indizes verursachen tägliche Storage‑Kosten (GB‑day).

4) Logging, Observability und Re‑Run‑Kosten: Gute Überwachung erzeugt Logs und Backups. Bei Fehlern oder Drift sind Retraining und Rollbacks nötig, die Personal‑ und Compute‑Aufwand bedeuten.

5) Sicherheit & Datenschutz: Prüfungen, Anonymisierung, DSGVO‑Konformität und Pen‑Tests sind wiederkehrende Ausgaben.

6) Support und Wartung: Nutzerfragen, Anpassungen an Änderungen von APIs oder Modellversionen kosten Entwicklerstunden. Diese Kosten laufen dauerhaft, auch wenn die initiale Entwicklung abgeschlossen ist.

Zur Illustration: Ein Kunden‑Support‑Agent, der täglich hunderte Chats verarbeitet, verursacht neben den offensichtlichen Modellkosten zusätzliche Ausgaben durch Tool‑Calls für Ticket‑Lookups, Storage für Gesprächshistorie und Personalkosten für Monitoring und Triage. Kleine Optimierungen — Caching, kürzere Kontexte, Batch‑Anfragen — reduzieren die Rechnung, müssen aber geplant werden.

Die größten Überraschungen entstehen nicht technologisch, sondern organisatorisch. Wenn Agenten in kritische Prozesse eingebunden sind, steigen Anforderungen an Verfügbarkeit, SLAs und Auditierbarkeit. Das hat drei Effekte: Erstens benötigt das Team höhere SRE‑Kapazitäten. Zweitens steigt der Bedarf an rechtlicher Absicherung. Drittens erhöhen sich Backup‑ und Recovery‑Kosten.

Ein weiteres Risiko: Modell‑Drift. Je länger ein Agent läuft, desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass Antworten unzuverlässig werden. Monitoring‑Pipelines, Drift‑Detection und periodische Feinabstimmungen verursachen wiederkehrende Compute‑ und Datenkosten. Viele Firmen unterschätzen, wie oft ein Modell neu bewertet oder nachtrainiert werden muss.

Sicherheitsvorfälle sind besonders kostspielig. Agenten, die externe APIs nutzen oder Nutzerdaten zwischenspeichern, können Angriffsvektoren öffnen. Incident‑Response, Forensik und mögliche Bußgelder wegen mangelhafter Prozesse sind teure Posten, ebenso wie Investitionen in Verschlüsselung, Access‑Kontrolle und regelmäßige Pen‑Tests.

Schließlich entstehen Integrationskosten: Jedes Mal, wenn ein Backend‑API oder ein Drittanbieterdienst geändert wird, sind Anpassungen am Agenten nötig. Diese Unterhaltskosten sind häufig größer als die ursprüngliche Implementierung. Die richtige Erwartungshaltung ist also: Entwicklung ist nur der Anfang; Betrieb dominiert das Budget.

Konkrete Hebel reduzieren die Überraschungen. Erstens: Metriken definieren. Miss die Tool‑Calls pro Session, Tokens In/Out, Storage‑GB‑Days und Fehlerraten. Ohne Messwerte bleibt die Kostenwahrnehmung vage. Zweitens: Modell‑Routing einsetzen. Verwende kleinere, günstigere Modelle für einfache Tasks und größere Modelle nur, wenn nötig.

Drittens: Caching und Präfilterung. Häufige Anfragen mit identischen oder sehr ähnlichen Antworten sollten gepuffert werden, statt das Modell erneut anzusprechen. Viertens: Batch‑ und Offload‑Strategien. Aufgaben, die nicht sofort eine Antwort brauchen, lassen sich in Batches verarbeiten und damit günstiger abwickeln.

Fünftens: Tool‑Call‑Governance. Begrenze externe Calls pro Session und implementiere Quotas. Sechstens: FinOps‑Prozesse für KI. Kostenstellenrechnungen und regelmäßige Billing‑Reviews helfen, Überraschungen beim Monatsabschluss zu vermeiden. Bei größeren Deployments lohnen Verhandlungen mit Anbietern über Volumenrabatte oder Enterprise‑Tarife.

Praktischer Tipp: Führe vor produktivem Rollout einen repräsentativen Canary‑Run von 7–14 Tagen durch. Sammle Billing‑Daten und simuliere Last‑Spitzen. So lassen sich realistische Bandbreiten schätzen und Architekturentscheidungen begründen.

Für weiterführende Beispiele aus der Praxis siehe unsere Übersicht zu KI‑Tools im Support‑Betrieb und einen Technik‑Artikel über eingebettete KI im Fahrzeug, die vergleichbare Abrechnungsprofile erzeugen: Gmail: Gemini‑Agenten im Postfach und Physical AI im Auto.

KI‑Agenten bieten klaren Nutzen, doch die Total Cost of Ownership entsteht erst im Betrieb. Token‑Abrechnung, Tool‑Calls, Storage, Monitoring, Sicherheit und rechtliche Auflagen summieren sich zu wiederkehrenden Posten, die viele Planungen übersteigen. Wer früh misst, Modelle bewusst routet und Betriebskosten in Architekturentscheidungen einbezieht, vermeidet teure Überraschungen. Das Ergebnis: Agenten laufen zuverlässig, bleiben bezahlbar und liefern den erwarteten Mehrwert.