Eine günstige Grafikkarte macht noch keinen günstigen KI-Dienst. Umgekehrt besteht eine Cloud-Lösung nicht nur aus Tokenpreisen. Ein offener Vergleich über 36 Monate zeigt, welche Annahmen bei Anschaffung, Strom, Betreuung und Nutzung den Unterschied machen.
Zuerst die Aufgabe, dann die Kostenlinie
Als Beispiel sollen freigegebene Notizen zu kurzen Textentwürfen werden. Für einen brauchbaren Vergleich müssen Qualität, erlaubte Datenwege, Kontextlänge, Wartezeit und gleichzeitige Nutzung feststehen. Ein kleines lokales Modell und ein Cloud-Modell sind nicht automatisch gleich leistungsfähig.
Die folgenden Beträge sind eine Beispielkalkulation. Verifizierte API-Listenpreise werden von frei gewählten Planungsannahmen getrennt. Die Kostenlinien sind keine Angebote und belegen keine gleiche Kapazität oder Ergebnisqualität. Sämtliche laufenden Vergleichswerte sind netto beziehungsweise kalkulatorische Kosten.
Was kostet der eigene Server über 36 Monate?
Wir setzen ein anfängliches Budget von 17.800 Euro netto an: 14.500 Euro für Hardware, 1.500 Euro für drei Jahre Hardware-Service und 1.800 Euro für Einrichtung. Bei angenommenen 20 % österreichischer Umsatzsteuer ergeben sich für diesen anfänglichen Budgetblock 21.360 Euro inklusive USt. Die tatsächliche steuerliche Behandlung wird für das konkrete Geschäft bestimmt.
Für die wirtschaftliche Rechnung verteilen wir die 17.800 Euro über 36 Monate. Darin ist die angenommene Abschreibungsdauer der Hardware enthalten; eine steuerliche Nutzungsdauer wird damit nicht festgelegt. Der Monatswert ist ein Rechenwert, keine monatliche Finanzierungsrate.
| Posten | Euro/Monat | Annahme |
|---|---|---|
| Anfangsbudget / 36 | 494,44 | 17.800 Euro einschließlich Einrichtung und dreijährigem Hardware-Service. |
| Strom und Umgebung | 54,75 | 250 W im Mittel, ganzjährig, 0,25 Euro/kWh netto und Faktor 1,20. |
| Administration | 200,00 | Zwei Stunden zu kalkulatorisch 100 Euro. |
| Sicherung / Monitoring | 20,00 | Zusätzlicher monatlicher Ansatz. |
| Reserve | 30,00 | Für nicht abgedeckte Teile beziehungsweise Aufwand. |
| Summe | 799,19 | Ungenutzte Kapazität bleibt Teil der Rechnung. |
Die Energieannahme lautet: 0,250 kW mittlere Gesamtaufnahme × 8.760 Stunden/Jahr × 0,25 Euro/kWh netto × Faktor 1,20 für zusätzlichen Umgebungsbedarf ÷ 12. Das ergibt 54,75 Euro pro Monat. Der Faktor ist eine eigene Annahme für Kühlung und Umgebung, unabhängig von der Umsatzsteuer.
Für eine echte Rechnung werden Leerlauf und Last am Gesamtsystem gemessen. Der angesetzte Strompreis muss zu den tatsächlichen Energie-, Netz- und Abgabenbestandteilen des Betriebs passen. Er ist hier keine Behauptung eines aktuellen österreichischen Durchschnittstarifs.
Die API-Rechnung braucht Nutzung und Tarif
Als datiertes Anbieterbeispiel dient OpenAI GPT-6.1 Sol im Standardtarif bei kurzem Kontext: 2 US-Dollar je Million ungecachter Eingabetokens, 2,50 US-Dollar für Cache-Schreibvorgänge und 10 US-Dollar je Million Ausgabetokens. Für verfügbare regionale Verarbeitung nennt die Preisliste einen Aufschlag von 10 %.
Unsere Rechnung setzt je Vorgang 2.000 Eingabetokens und 500 tatsächlich abgerechnete Ausgabetokens an. Für die Planung rechnen wir alle Eingabetokens vorsorglich zum höheren Cache-Schreibsatz von 2,50 US-Dollar. Der normale Eingabesatz wird nicht nochmals addiert. Cachetreffer, zusätzliche Werkzeuge und Wiederholungen sind in diesem Szenario nicht angesetzt.
Für 10.000 Vorgänge entstehen so 20 Millionen Eingabe- und 5 Millionen Ausgabetokens: 20 × 2,50 + 5 × 10 = 100 US-Dollar. Mit angenommenem regionalem Aufschlag werden daraus 110 US-Dollar. Der frei gesetzte Umrechnungsfaktor von 0,92 Euro je US-Dollar ergibt 101,20 Euro; er ist kein verifizierter Tageswechselkurs.
Dazu kommen angenommene 1.200 Euro Integration, verteilt über 36 Monate, 50 Euro monatliche Betreuung und 20 Euro für Monitoring beziehungsweise Sicherung. Dieser Grundaufwand beträgt gerundet 103,33 Euro monatlich. Mit 10.000 Beispielvorgängen ergeben sich 204,53 Euro im Monat.
Wie wirkt sich mehr Nutzung aus?
| Vorgänge/Monat | Eingabe Mio. | Ausgabe Mio. | API-Verbrauch Euro | API gesamt Euro | Lokale Rechenlinie Euro |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.000 | 2 | 0,5 | 10,12 | 113,45 | 799,19 |
| 10.000 | 20 | 5 | 101,20 | 204,53 | 799,19 |
| 50.000 | 100 | 25 | 506,00 | 609,33 | 799,19 |
| 100.000 | 200 | 50 | 1.012,00 | 1.115,33 | 799,19 |
Die lokale Rechenlinie bleibt in der Tabelle mathematisch konstant. Ob die angenommene Hardware diese Last mit passender Qualität und Antwortzeit schafft, ist damit ausdrücklich nicht bewiesen. Bei höherer Parallelität, langen Kontexten oder größerem Modell können weitere Hardware und Betreuung erforderlich werden.
Auch der Cloud-Wert verändert sich, wenn mehr Tokens abgerechnet werden, Zusatzwerkzeuge genutzt werden oder die Tarifklasse wechselt. Entscheidend sind die tatsächlichen Nutzungsdaten. Sichtbare Antwortlänge allein reicht als Abrechnungsmaß nicht aus.
Welche Annahmen müssen im Pilot ersetzt werden?
Die zwei Stunden lokale Administration zu je 100 Euro, die geringere API-Betreuung, Stromaufnahme und Umrechnungsfaktor sind Planungsansätze. Nach einigen repräsentativen Wochen lassen sie sich durch beobachtete Werte ersetzen. Die notwendige fachliche Prüfung und Nacharbeit werden in beiden Varianten zusätzlich erfasst.
Die lokale Rechnung ergibt über 36 Monate insgesamt 28.771 Euro netto beziehungsweise kalkulatorischen Aufwand. Sie setzt vorhandenes Rack, Netzwerk und geeignete Standorttechnik voraus. Ein neuer Raumausbau, Finanzierung, Ausfallfolgen und ein Restwert am Ende sind nicht berücksichtigt. Zusätzliche notwendige Softwarelizenzen müssen vor der Entscheidung geprüft und ergänzt werden.
Eine vorhandene Maschine kann die zusätzliche Investition reduzieren, bleibt aber mit Strom, Wartung, Restwert und Kapazitätsbindung verbunden. Umgekehrt können ein anderer API-Anbieter, ein kleineres geeignetes Modell, Cachetreffer oder passende asynchrone Verarbeitung die Cloud-Rechnung verändern. Verglichen wird der Aufwand pro brauchbarem Ergebnis.
Technische und organisatorische Eignung gemeinsam bewerten
Freigegebene Datenwege, Internetabhängigkeit, Antwortzeit, Änderbarkeit und Wiederanlauf gehören zur Entscheidung. Ein Hybridmodell kann Aufgaben gezielt aufteilen, braucht dafür ebenfalls Regeln und Betreuung. DAXS bewertet lokale Infrastruktur und externe Dienste anhand der tatsächlichen Aufgabe.
Die Fachseite zur KI-Kostenoptimierung erklärt Modellwahl und Routing. Die lokale LLM-Infrastruktur und der Pilot unter realer Last ergänzen die technische Prüfung. Für die grundsätzliche Einordnung hilft der Vergleich der Betriebsmodelle.
KI-Aufgabe, Kostenrahmen und Betriebsmodell besprechen.
Quellen: OpenAI: GPT-6.1-Sol-Tarife (externer Link) · OpenAI: Verarbeitungsklassen und Zuschläge (externer Link) · E-Control: Strompreisbestandteile (externer Link) · USP: Umsatzsteuersätze (externer Link). Alle übrigen Rechenansätze sind ausdrücklich gewählte Szenarioannahmen.