10 Möglichkeiten zur Senkung der KI-Kosten der Generation: Erkenntnisse aus dem Gartner® -Bericht

Generative KI hat sich schnell vom Experimentieren zur Ausführung entwickelt und ist jetzt in allen Produkten, Abläufen und Kundenerlebnissen verankert. Mit zunehmender Akzeptanz durch Unternehmen zeichnet sich jedoch ein strukturelles Problem ab: Die Nutzung von KI wächst schneller als die Mechanismen, die zur Kostenkontrolle erforderlich sind. Was als ein in sich geschlossenes Pilotprojekt beginnt, erweitert sich schnell auf mehrere Teams, die unabhängig voneinander arbeiten, Anwendungen, die mehrere Modelle aufrufen, und agentische Workflows, die mehrstufige Argumentation ausführen. Das Ergebnis sind nicht nur höhere Ausgaben, sondern auch zunehmend unvorhersehbare und sich verschärfende Kosten im gesamten Unternehmen.

Diese Herausforderung wird in Gartner hervorgehoben “10 Best Practices zur Optimierung der Kosten für generative und agentische KI“ , in dem untersucht wird, wie architektonische Entscheidungen und mangelnde Betriebsdisziplin zu Kostenüberschreitungen in großem Maßstab führen. Wie der Bericht feststellt,“Bis 2028 werden mindestens 50% der GENai-Projekte ihre budgetierten Kosten aufgrund schlechter architektonischer Entscheidungen und mangelnder betrieblicher Kenntnisse überschreiten.“ Es handelt sich nicht um ein Werkzeugproblem, sondern um einen grundlegenden Fehler in der Architektur und im Betriebsmodell.

Wie wir glauben, definiert Gartner diesen Wandel

Dieser Wandel wird in Gartner untersucht „10 Best Practices zur Optimierung generativer und agentischer KI-Kosten“ , das sich darauf konzentriert, wie Unternehmen Kosten, Unternehmensführung und Betriebskontrolle überdenken müssen, wenn KI-Systeme in die Produktion übergehen.

TrueFoundry wird in diesem Bericht erwähnt im Kontext von KI-Gateways — einer neuen Steuerungsebene zur Verwaltung von Kosten, Zuverlässigkeit und Governance für alle KI-Workloads.

Lesen Sie den vollständigen Bericht hier

Gartner hebt das Ausmaß der Herausforderung deutlich hervor:“Unternehmen, die von GenAI-Pilotprojekten zur Produktion übergehen, erleben ein böses Erwachen, wenn es um die Kosten geht. Die Entwicklung eines produktionsbereiten GENai-Systems kann um ein Vielfaches teurer sein als die Durchführung eines Pilotprojekts.“ Dies ist der Wendepunkt: Die KI-Kosten werden zu einem Laufzeitproblem und nicht zu einem Problem der Bauzeit, das davon abhängt, wie Systeme orchestriert, gesteuert und in großem Maßstab betrieben werden.

Warum die Kosten für generative KI in der Produktion eskalieren

Um das Problem zu verstehen, ist es wichtig, das Verhalten von KI-Systemen im großen Maßstab aufzuschlüsseln.

1 Inferenz wird zur dominanten Kostenschicht

Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen verursacht KI bei jeder Verwendung Kosten.

Gartner hebt diesen Wandel hervor:

„Bis 2028 werden die aggregierten Kosten der Modellinferenz mindestens 70% der gesamten Lebenszeitkosten eines Modells ausmachen...“

Dies ändert grundlegend die Art und Weise, wie die Kosten verwaltet werden müssen.

2 Agentische Workflows vervielfachen die Kosten pro Anfrage

Moderne KI-Systeme sind nicht einstufig.

Eine einzelne Anfrage kann Folgendes auslösen:

• mehrere Modellanrufe
• Interaktionen mit Tools
• verkettetes Denken

Das schafft nichtlineare Kostenexpansion.

3 Fragmentierte Akzeptanz führt zu Ineffizienz

In den meisten Unternehmen:

• Teams nehmen Modelle unabhängig voneinander an
• es gibt keine gemeinsame Regierungsführung
• Nutzungsmuster sind inkonsistent

Dies führt zu:

• doppelte Nutzung
• schlechte Modellauswahl
• unnötiger Kostenaufwand

4 Fehlende Runtime-Governance führt zu Kostenüberhang

Ohne zentrale Steuerung:

• es werden keine Kontingente durchgesetzt
• es werden keine Routing-Entscheidungen getroffen
• es besteht keine Kostentransparenz

Hier fallen die Kosten an im großen Maßstab nicht überschaubar.

How Can You Prevent GenAI Costs From Spiraling at Scale?

Access Full 2026 Report

Der architektonische Wandel: Vom Modellzugriff zur KI-Steuerungsebene

Die Empfehlungen im Gartner deuten auf eine deutliche Veränderung hin.

Es geht nicht um bessere Modelle.

Es geht um steuert, wie Modelle in der Produktion verwendet werden.

Zu den wichtigsten Praktiken gehören:

1 Zentraler Zugriff auf KI-Systeme

Eine einzige Steuerungsebene zur Verwaltung aller Modell- und Werkzeuginteraktionen.

2 Intelligentes Modellrouting

Dynamische Auswahl von Modellen auf der Grundlage von Kosten, Latenz und Leistung.

3 Regierungsführung und Durchsetzung von Richtlinien

Anwendung von Kontingenten, Grenzwerten und Leitplanken für die gesamte Nutzung.

4 Durchgängige Beobachtbarkeit

Verfolgen Sie Nutzung, Leistung und Kosten auf granularer Ebene.

5 Mechanismen zur Kostenoptimierung

Reduzierung redundanter Inferenzen durch Caching und Wiederverwendung.

Gartner formalisiert diesen Wandel:

„Eine neue Kategorie von Tools, sogenannte KI-Gateways, kann helfen, die Kosten zu kontrollieren, indem sie Richtlinien durchsetzt... und Funktionen wie Caching und Model-Routing zur Kostensenkung bereitstellt.“

Dies definiert eine neue Ebene:

die KI-Steuerungsebene

Wo TrueFoundry hinpasst

Wir glauben, dass die von Gartner skizzierte Richtung auf eine klare Anforderung hinweist:

eine zentrale Steuerungsebene, die regelt, wie KI im gesamten Unternehmen eingesetzt wird.

TrueFoundry wurde in diesem Bericht erwähnt als Teil dieses aufstrebenden KI-Gateway-Ökosystems.

TrueFoundry arbeitet auf der Ebene, auf der Die Nutzung von KI findet statt — und zwar dort, wo Kosten entstehen.

1 Von reaktivem Tracking zur proaktiven Kontrolle

Anstatt:

• Kosten nachverfolgen, nachdem es passiert ist

TrueFoundry ermöglicht:

• Kontrolle der Nutzung vor der Skalierung

2 Dynamische Optimierung zur Laufzeit

• Anfragen modellübergreifend weiterleiten, basierend auf Kosten-/Leistungsabwägungen
• Wenden Sie Budgets, Kontingente und Ratenlimits an
• Optimieren Sie die Nutzung durch Caching und Wiederverwendung

3 Vollständige Sichtbarkeit aller KI-Systeme

• Kostenverfolgung auf Token-Ebene
• Ablaufverfolgung auf Anforderungsebene
• Analysen auf Team- und Anwendungsebene

4 Unternehmensführung

• Zentralisierte Zutrittskontrolle
• Durchsetzung von Richtlinien für alle KI-Interaktionen
• Leitplanken für eine sichere und gesetzeskonforme Verwendung

5 Einsatzbereite Bereitstellung für Unternehmen

• Funktioniert in Cloud- und lokalen Umgebungen
• Unterstützt Strategien mit mehreren Modellen und Anbietern
• Vermeidet Anbieterbindung

Dadurch ändert sich das Betriebsmodell von:

„Wie hoch sind unsere KI-Ausgaben?“

zu

„Setzen wir KI effizient ein — und sollte diese Anfrage überhaupt ausgeführt werden?“

Warum das für CXOs wichtig ist

Generative KI tritt in ihre zweite Phase ein.

In der ersten Phase ging es um den Zugang.

In der nächsten Phase geht es um Kontrolle und Wirtschaft.

Gleichzeitig entwickeln sich die Preismodelle weiter:

„Bis 2030 werden mindestens 40% der SaaS-Ausgaben von Unternehmen in nutzungs-, vermittlungs- oder ergebnisorientierte Preisgestaltung verlagert werden.“ Das verursacht Kosten:

• ein finanzielle Entscheidung ‍
• ein Problem der Regierungsführung ‍
• ein strategisches Unterscheidungsmerkmal

Organisationen, die Kontrolle auf der Laufzeitebene einführen, werden:

• Verbesserung der Kostenvorhersehbarkeit
• unnötige Ausgaben reduzieren
• KI-Systeme verantwortungsbewusst skalieren

Endgültige Perspektive

Gartner definiert generative KI-Kosten als Herausforderung auf Systemebene, die auf dem Laufzeitverhalten beruht — nicht auf der Modellauswahl. Weil im großen Maßstab:

• jede Anfrage ist kostenpflichtig
• jeder Workflow vervielfacht die Nutzung
• jede Ineffizienzverbindung

Erfolgreiche Unternehmen werden nicht diejenigen sein, die KI schneller einführen.

Sie werden diejenigen sein, die Folgendes vorstellen:

Kontrolle, Steuerung und wirtschaftliche Disziplin bei der Funktionsweise von KI-Systemen.

Der Vorteil wird nicht aus dem Zugang zu Modellen resultieren —

aber aus der Kontrolle darüber, wie diese Modelle verwendet werden.

Erkunden Sie weiter

“ Lesen Sie den vollständigen Gartner-Bericht

Erfahre mehr über TrueFoundry: https://www.truefoundry.com

Haftungsausschluss

Gartner unterstützt keine Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen, die in seinen Forschungspublikationen dargestellt werden, und rät Technologieanwendern nicht, nur die Anbieter mit den höchsten Bewertungen oder anderen Auszeichnungen auszuwählen. Die Forschungspublikationen von Gartner geben die Meinungen der Forschungsorganisation von Gartner wieder und sollten nicht als Tatsachenfeststellungen ausgelegt werden.

Gartner, 10 Best Practices zur Optimierung generativer und agentischer KI-Kosten, von Arun Chandrasekaran et al., 20. März 2026

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