Wie lassen sich die Kosten Generativer KI berechnen? #1

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