Wie lassen sich die Kosten Generativer KI berechnen?

Die Berechnung der Kosten für die Implementierung von generativer KI in Unternehmen kann komplex sein, da sie von verschiedenen Faktoren und Implementierungsansätzen abhängt. Hier ein Überblick über die wichtigsten Überlegungen und Kostenfaktoren. Dabei handelt es sich um Faustregeln. 

Modellauswahl und Implementierungsansätze

Die Wahl des Modells und des Implementierungsansatzes hat erheblichen Einfluss auf die Kosten der generativen KI:

Grundlagenmodelle

Grundlagenmodelle (Foundation Models) dienen als Basis für die Erstellung maßgeschneiderter Gen-KI-Lösungen. Ihre Fähigkeiten hängen von der Anzahl der Parameter ab, auf die sie trainiert wurden:

• 1 Milliarde Parameter: Grundlegendes Wissen, Mustererkennung
• 10 Milliarden Parameter: Größeres Wissen, Befolgen einfacher Anweisungen
• 100+ Milliarden Parameter: Umfangreiches Wissen, komplexes Denken

Implementierungsoptionen

Es gibt vier Hauptwege zur Implementierung von generativer KI:

1. Verwendung von Closed-Source-Modellen ohne Anpassung
2. Neutraining kommerziell verfügbarer Lösungen mit Unternehmensdaten
3. Verwendung von Open-Source-Grundlagenmodellen "as is"
4. Neutraining von Open-Source-Modellen mit Unternehmensdaten

Kostenaufschlüsselung nach Implementierungsszenario

Kommerziell verfügbare Gen-KI-Tools

Die Preisgestaltung für Standarddienste basiert typischerweise auf:

• Zeichenbasierte Abrechnung: Berechnung pro Anzahl der Zeichen in Ein-/Ausgabetext
• Token-basierte Abrechnung: Berechnung pro Anzahl der Token (Zeichengruppen)

Zum Beispiel:

• GPT-4 Turbo: 0,01 $ pro 1.000 Token (Eingabe), 0,03 $ pro 1.000 Token (Ausgabe)
• GPT-3.5 Turbo: 0,001 $ pro 1.000 Token (Eingabe), 0,002 $ pro 1.000 Token (Ausgabe)

Anpassung kommerzieller Gen-KI-Produkte

Zu den Kosten gehören:

• Pay-as-you-go-Gebühren für Abfragen
• Kosten für Datenvorbereitung und Modell-Feinabstimmung
• Mögliche Speicherkosten für die Datenhaltung auf Anbieterservern

Verwendung von Open-Source-Gen-KI-Modellen

Kosten, die mit diesem Ansatz verbunden sind, umfassen:

• Hardwarekosten: 700-50.000 $ je nach Modellgröße und Komplexität
• Cloud-Computing-Kosten: 3-24 $ pro Stunde für GPU-Instanzen
• Strom und Wartung
• Integration und Bereitstellung: 50-200 $ pro Stunde für ausgelagerte Entwicklung
• Datenspeicherung und -verwaltung: 1.000-10.000 $ für Vor-Ort-Speicherung oder 0,021-0,023 $ pro GB pro Monat für Cloud-Speicherung

Faktoren, die die Gen-KI-Kosten beeinflussen

• Modellgröße und -komplexität
• Implementierungsansatz (Closed-Source vs. Open-Source)
• Anpassungsanforderungen
• Infrastrukturbedarf (vor Ort vs. Cloud)
• Datenvorbereitung und -speicherung
• Integrations- und Bereitstellungsaufwand

Durch sorgfältige Berücksichtigung dieser Faktoren und die Wahl des am besten geeigneten Implementierungsansatzes können Unternehmen ihre Kosten für generative KI optimieren und gleichzeitig die Vorteile der Technologie nutzen.

Weiterführende Informationen:

Evaluating the cost of generative AI for effective implementation in your organization