Am 30. Juli hat OpenAI den Preis für sein günstigstes Modell um 80 Prozent gesenkt. Einen Tag später kam ein Wettbewerber mit einem noch günstigeren Angebot. Sechs Tage vorher hatte Anthropic ein neues Spitzenmodell zum halben Preis des Vorgängers veröffentlicht.
Das war eine Woche. Wenn du Automatisierungen betreibst, die auf KI zugreifen, ist deine Kalkulation von Anfang Juli veraltet.
Was konkret passiert ist
Die Bewegung lief in zwei Richtungen gleichzeitig, und das ist das Ungewöhnliche.
Am oberen Ende ist Leistung billiger geworden: Das neue Spitzenmodell von Anthropic kostet etwa die Hälfte seines Vorgängers und liegt bei den gängigen Vergleichstests trotzdem vorn.
Am unteren Ende ist der Boden weggefallen: Für Massenaufgaben liegen die Preise inzwischen bei etwa 20 Cent pro Million Token Eingabe. Zwischengespeicherte Eingaben kosten noch einmal deutlich weniger. Bei einem Wettbewerber sind es 14 Cent.
Vor einem Jahr lag der Einstieg um ein Vielfaches höher. Was das praktisch heißt, sieht man erst, wenn man es durchrechnet.
Was jetzt plötzlich rechnet
Ich habe eine Automatisierung, die eingehende Dokumente klassifiziert. Etwa 8.000 Vorgänge im Monat, jeder mit rund 2.000 Token Eingabe.
Vor einem Jahr lagen die Modellkosten dafür im zweistelligen Bereich pro Monat. Das war vertretbar, aber es war ein Posten, über den man nachdenkt. Heute liegen sie bei ein paar Cent. Der Posten ist verschwunden.
Das verschiebt die Grenze, ab der sich Automatisierung lohnt, ganz erheblich. Vorgänge, die 200 Mal im Monat vorkommen, waren früher nicht die Mühe wert. Jetzt sind die laufenden Kosten so niedrig, dass nur noch der Aufwand für den Aufbau zählt.
Meine Konsequenz: Ich gehe meine Liste der verworfenen Ideen durch. Bei einem Drittel war der Grund für die Ablehnung "zu teuer im Betrieb". Dieser Grund gilt nicht mehr.
Der Fehler, den man dabei macht
Es gibt eine naheliegende Reaktion auf fallende Preise, und sie ist falsch: alles auf das billigste Modell umstellen.
Die günstigen Modelle sind für einfache, klar umrissene Aufgaben gebaut. Sortieren, Zuordnen, Extrahieren. Sobald mehrere Schritte aufeinander aufbauen oder eine Entscheidung Konsequenzen hat, sparst du an der falschen Stelle. Ein falsch klassifiziertes Dokument kostet dich nachher mehr Arbeitszeit, als du an Rechenzeit gespart hast.
Die sinnvolle Aufteilung bleibt die gleiche wie vorher, nur mit besseren Preisen auf allen Stufen: billiges Modell für Masse, mittleres für Sprache, teures für alles, was mehrstufig entscheidet.
Prompts überleben den Wechsel nicht
Ein Punkt, den ich unterschätzt hatte und der beim letzten Wechsel Zeit gekostet hat: Anweisungen sind nicht ohne Weiteres übertragbar.
Anthropic hat beim aktuellen Modell selbst darauf hingewiesen, dass es sich anders verhält als der Vorgänger. Es kommentiert seinen Fortschritt häufiger und neigt dazu, doppelt zu prüfen, wenn man alte Anweisungen unverändert weiterverwendet. Wer seine Prompts eins zu eins mitnimmt, bekommt also nicht dieselbe Ausgabe zum halben Preis, sondern eine andere Ausgabe zum halben Preis.
Das ist kein Argument gegen den Wechsel. Es ist ein Argument für eine kleine Sammlung von Testfällen mit erwarteter Ausgabe. Zehn Beispiele reichen, um in fünf Minuten zu sehen, ob ein Wechsel etwas kaputt macht.
Was ich jetzt konkret mache
Drei Dinge, die ich in dieser Woche abgearbeitet habe und die für jeden mit laufenden KI-Automatisierungen sinnvoll sind.
- Kosten pro Vorgang neu messen. Nicht die Monatsrechnung anschauen, sondern durch die Anzahl der Vorgänge teilen. Erst diese Zahl sagt dir, wo Geld hängt.
- Die teuerste Automatisierung prüfen. Läuft sie auf dem Spitzenmodell, weil sie es braucht, oder weil sie damals so gebaut wurde?
- Verworfene Ideen wieder hervorholen. Alles, was an Betriebskosten gescheitert ist, verdient eine zweite Rechnung.
Wer solche Abläufe ohne eigenen Code betreibt, findet die passenden Plattformen und Vorgehensweisen in unserem Bereich KI-Automatisierung.
Fazit
Der Preisverfall ist die unspektakulärste und gleichzeitig folgenreichste Entwicklung dieses Sommers. Er macht keine Schlagzeilen, weil er keine neue Fähigkeit bringt, sondern eine alte bezahlbar.
Praktisch heißt das: Die Frage ist nicht mehr, ob sich eine Automatisierung im Betrieb rechnet. Sie lautet wieder, ob sich der Aufwand für den Aufbau lohnt. Das ist eine viel einfachere Frage.
Josef vom KI Club
