KOSTENINTELLIGENZ-LÖSUNG
AI-Kostenintelligenz
AI-Kostenintelligenz braucht mehr als eine Modellpreistabelle. Input, Output, Cache, Requests und Agent-Verhalten werden Anwendungen, Nutzern, Kunden und Features zugeordnet; Einsparungen werden gegen Qualitäts- und Zuverlässigkeitsrisiko bewertet.
Inhalt geprüft: 7. Oktober 2026 · Methodik
Metriken, die eine Entscheidung ermöglichen
- Modell
- Input- / Output- / Cache-Tokens
- Requests
- Anwendung / Feature
- Nutzer / Kunde
- AI-Agent
Fragen, die CostNerve beantworten soll
Welches Modell, welcher Prompt oder Agent hat die Kostenänderung verursacht?
Die Antwort soll durch Provider-Daten, sichtbare Zuordnung und eine wirtschaftliche Auswirkungsabschätzung belegt sein.
Was kostet ein erfolgreicher Request, Agent-Run oder Feature-Vorgang?
Die Antwort soll durch Provider-Daten, sichtbare Zuordnung und eine wirtschaftliche Auswirkungsabschätzung belegt sein.
Welcher Anteil entfällt auf Input, Output, Cache oder Retries?
Die Antwort soll durch Provider-Daten, sichtbare Zuordnung und eine wirtschaftliche Auswirkungsabschätzung belegt sein.
Wo lohnt sich ein Modellwechsel wirtschaftlich, ohne Qualitätsrisiko zu verschweigen?
Die Antwort soll durch Provider-Daten, sichtbare Zuordnung und eine wirtschaftliche Auswirkungsabschätzung belegt sein.
Spend → Explain → Forecast → Detect → Recommend → Save
Die Oberfläche zeigt zuerst die Antwort und danach technische Details. Ein Startup soll kein Enterprise-FinOps-Programm betreiben müssen, um seine Marge zu verstehen.