EPISODE · Jul 15, 2026 · 30 MIN
#63: KI-Kosten explodieren? Efficiency Maxing statt Token-Verschwendung
from Co-Intelligence – Der KI-Lernpodcast · host Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger
Dein Team nutzt seit Monaten KI, aber kann keine messbaren Erfolge vorweisen? Dann habt ihr vielleicht kein echtes KI-Programm, sondern nur ein teures Tool-Abo. Benjamin und Moritz diskutieren in dieser Folge, warum es jetzt Zeit ist, von blindem Token-Verbrauch zu echter Effizienz zu wechseln und wie du deine KI-Kosten gezielt optimierst.- Nutze teure Top-Modelle für komplexe Planung und günstigere Modelle für die Ausführung.- KI-Effizienz bedeutet Messbarkeit: Definiere klare KPIs wie Zeitersparnis, Umsatz oder Fehlerkosten.- Kostenlose Token-Phasen sind wichtig für kreatives Ausprobieren und Innovationen, bevor man alles auf Effizienz trimmt.In dieser Folge erfährst du, wie du deine KI Kosten senken kannst und welche Efficiency Maxing Strategie wirklich funktioniert. Benjamin und Moritz diskutieren, wie du deinen Token Verbrauch messen und KI Modelle optimieren kannst, um messbare Ergebnisse zu erzielen.Mehr von uns:- Website (alle Folgen, Shownotes, Glossar): https://coipod.de- Diese Folge auf COIPOD: https://coipod.de/folgen/63-ki-kosten-explodieren-efficiency-maxing-statt-token-verschwendung- YouTube: https://www.youtube.com/@Co-IntelligencePod- Spotify: https://open.spotify.com/show/5ZPRrXTInXPiDnVqb1HziP- Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/co-intelligence-der-ki-lernpodcast/id1804213774- Newsletter: https://coipod.de/newsletter- Instagram: https://www.instagram.com/cointelligencepod/- TikTok: https://www.tiktok.com/@cointelligencepod- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/co-intelligence-pod/Kapitel00:00 Intro: Token Maxing vs. Efficiency Maxing01:49 Warum unbegrenztes Ausprobieren wichtig ist04:36 Die Gefahr von zu viel Effizienzfokus06:42 Neue Use Cases durch Fable 5 und GPT 5.608:29 Token-Preise und API-Kosten verstehen11:01 Günstige Alternativen: Open-Weight-Modelle aus China12:31 Open-Source-Modelle und eigene Server-Infrastruktur14:40 Praxis-Check: Moritz' 50.000-Dollar-Erkenntnis17:10 Modell-Auswahl nach Anwendungsfall im Podcast-Workflow18:47 Token sparen durch deterministische Bausteine20:31 Free-Token-Programme der Hyperscaler22:10 Workflows und Evaluation statt reiner Modell-Auswahl24:04 Strategie für Unternehmen: Planung vs. Execution26:28 Messbarkeit von KI: KPIs und Fehlerkosten28:50 Fazit: Umsatz pro Million Token als neue Metrik
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