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

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

Co-Intelligence – Der KI-Lernpodcast vor 2 Monaten

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30:38

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

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Kapitel

00:00 Intro: Token Maxing vs. Efficiency Maxing

01:49 Warum unbegrenztes Ausprobieren wichtig ist

04:36 Die Gefahr von zu viel Effizienzfokus

06:42 Neue Use Cases durch Fable 5 und GPT 5.6

08:29 Token-Preise und API-Kosten verstehen

11:01 Günstige Alternativen: Open-Weight-Modelle aus China

12:31 Open-Source-Modelle und eigene Server-Infrastruktur

14:40 Praxis-Check: Moritz' 50.000-Dollar-Erkenntnis

17:10 Modell-Auswahl nach Anwendungsfall im Podcast-Workflow

18:47 Token sparen durch deterministische Bausteine

20:31 Free-Token-Programme der Hyperscaler

22:10 Workflows und Evaluation statt reiner Modell-Auswahl

24:04 Strategie für Unternehmen: Planung vs. Execution

26:28 Messbarkeit von KI: KPIs und Fehlerkosten

28:50 Fazit: Umsatz pro Million Token als neue Metrik