#63: KI-Kosten explodieren? Efficiency Maxing statt Token-Verschwendung

**Benjamin Wüstenhagen** (0:00)
Wenn dein Team nach drei Monaten KI-Nutzung nur sagen kann, dass es sich produktiver anfühlt, aber nichts messen kann, dann habt ihr kein KI-Programm, dann habt ihr ein Tool-Aber.

**Moritz Heininger** (0:18)
Willkommen zurück zum CoIntelligence Podcast, eurem KI-Lernpodcast mit Moritz Heininger und mir, Benjamin Wüstenhagen, heute schon in Ausgabe 63 Wir schreiben den Juli 2026 und heute geht es um Efficiency Maxing. Nicht Token-Maxing, sondern tatsächlich aus den Tokens auch Effizienz rausholen.

**Benjamin Wüstenhagen** (0:40)
Wie crazy, sonst geht es immer nur um Ballern, Ballern, Ballern, Token, Token, Token. Und jetzt fällt den Leuten irgendwie so auf, Token können auch teuer sein. Nein, nein, die Token können teuer sein. So, wir haben natürlich auch wieder Yenala am Start, den Token-Maxing-Expertin.
Was ist passiert? Was ist der Unterschied von Token-Maxing, Efficiency Maxing, warum?

**Moritz Heininger** (1:03)
Ja, jetzt hatten wir einige Jahre oder auch gerade in den letzten Monaten hat man immer wieder gelesen, dass einige Unternehmen gesagt haben, Leute, gebt aus, was ihr könnt. Es gab so Dida Boards, wer die meisten Token ausgegeben hat, wer am meisten KI eingesetzt hat. Da sollte es dann die höchste Effizienzsteigerung geben. Und jetzt haben einige Unternehmen festgestellt, ups, das ist ja richtig teuer. Und da gab es ein paar schöne Beispiele. Bei Uber war es so, auch bei Meta, die haben innerhalb von wenigen Monaten ihr ganzes Budget an Token ausgegeben. Salesforce allein 300 Millionen pro Jahr.
Bei anderen Unternehmen gibt es halt schon in den Milliarden, kann man sich ja nicht vorstellen. Ich glaube, Deutschland ist auch sehr weit weg. Aber jetzt merkt man, das Pendulum schlägt so ein bisschen um. Und ich hatte mir auch dann gewöhnt, dass ich einfach mal ein Abo hatte und mal gebe ihm.

**Benjamin Wüstenhagen** (1:49)
Ja, bei uns genauso. Ich glaube, wir könnten gleich noch mal über die verschiedenen Instrumente durchgehen, was man denn machen kann, um so ein bisschen effizienter zu werden. Ich glaube, grundsätzlich ist es auch eine, so ein bisschen Grundsatzentscheidung. Und man muss ja schon überlegen, die Deutschen sind natürlich sehr das Land der Effizienz.
Aber ich glaube, wir sollten trotzdem mal kurz darüber sprechen, warum eigentlich TokenMaxing, auch wenn es sehr schnell teuer werden kann, was da vielleicht Vorteile sein könnten, wenn man quasi nicht immer nur im Effizienzgedanken lebt.

**Moritz Heininger** (2:26)
Ja, also ich habe das bei uns im Unternehmen als großen Vorteil wahrgenommen, weil wir einfach gesagt haben, es ist ja in gewisser Weise begrenzt, erstmal in diesen Abos, haben wir jetzt gesagt, nicht die LPI, sondern jeder hat seine 200 Euro im Monat, wenn er sie braucht und probiert alles mal aus.
Und über dieses Ausprobieren entsteht der Lernen. Und ich muss jetzt nicht erstmal in Frage stellen, lohnt sich das gerade, sondern ich probiere es einfach mal aus und stelle dann fest, hey, das geht in die richtige Richtung, das geht eben nicht in die richtige Richtung. Insofern glaube ich, war es schon clever von vielen Firmen, da erstmal die Gates aufzumachen und zu sagen, probiert es aus. Tobt euch aus und bekommt es raus.

**Benjamin Wüstenhagen** (3:02)
Ja, und jetzt sind die, wie du es schon angesprochen hast, die Zeiten der kostenlosen und der günstigen Token vorbei.
Ich mache mir ein bisschen Sorgen darum, ob wir nicht in Zukunft andere Dinge bauen und vielleicht gewisse Dinge gar nicht mehr ausprobieren aus Angst vor Token-Kosten. Weil wir sprechen ja auch oft darüber, KI als Effizienztechnologie, um quasi mit halb so vielen Leuten die gleichen Sachen zu machen oder halb so viele Ressourcen die gleichen Sachen zu machen.
Ich kann jetzt auf einmal Dinge machen, die ich vorher nicht machen konnte. Irgendwo kannst du auch sagen, das ist ein Kostenthema, weil die Sachen möglich waren, hätte ich unendlich viel Geld. Aber so ist ja nicht Realität. Ich als Unternehmen X, mit X-Ressourcen, kann ja jetzt auf einmal ganz viele tolle neue Sachen ausprobieren. Und als die Token quasi umsonst waren, konnte ich auf einmal einfach mal versuchen, eine verrückte Software zu bauen, eine neue Lösung zu bauen, irgendwie in ein ganz anderes Feld reinzugehen und da irgendwelche Explorations zu machen. Weil es ja nichts gekostet hat. Das Risiko war eigentlich nur die Zeit, die ich reingesteckt habe. Was aber immer wieder mal dazu geführt hat und ich glaube, du hast ja auch ganz viele Beispiele gebracht, dass man das einmal irgendwas baut und sagt, cool, ich habe hier wirklich was gefunden, was irgendwie ein Game-Changer sein kann für uns. Das ist schon das Problem jetzt so ein bisschen, notgedrungen, weil nach den Dingen in this life is for free, dadurch, dass wir jetzt halt diese teuren Token haben, dass wir jetzt die Limitierungen haben, wo wir natürlich auch irgendwo gegensteuern können, werden Leute glaube ich zunächst erstmal weniger ausprobieren und weniger Freiheiten bekommen, die verrückten Sachen auszuprobieren. Und es ist die Frage, ob das dann wirklich mittelfristig oder langfristig für die KI-Unternehmen sinnvoll ist, weil die Leute jetzt halt nur noch das Bestehende besser, effizienter, schneller machen und halt vielleicht sich nicht mehr wagen, diese verrückten Moonshots zu machen und so ein bisschen Grundsatzüberlegung, ne?