KOSTENINTELLIGENZ-LÖSUNG
Kostenintelligenz für AI-SaaS
AI-SaaS-Ökonomie kann sich in Stunden ändern, wenn Modellmix, Kontextgröße, Retries oder Agent-Fan-out steigen. Tokens und Requests müssen dem verursachenden Kunden, Agenten und Feature zugeordnet werden.
Inhalt geprüft: 7. Oktober 2026 · Methodik
Metriken, die eine Entscheidung ermöglichen
- Modell- und Token-Kosten
- Kosten pro AI-Agent
- Kosten pro Request
- Marge pro Kunde / Feature
Fragen, die CostNerve beantworten soll
Welches Modell oder welcher Agent erklärt den Kostenanstieg?
Die Antwort soll durch Provider-Daten, sichtbare Zuordnung und eine wirtschaftliche Auswirkungsabschätzung belegt sein.
Was kostet ein erfolgreicher AI-Workflow wirklich?
Die Antwort soll durch Provider-Daten, sichtbare Zuordnung und eine wirtschaftliche Auswirkungsabschätzung belegt sein.
Welche Kunden unterschreiten wegen AI-Nutzung die Margenschwelle?
Die Antwort soll durch Provider-Daten, sichtbare Zuordnung und eine wirtschaftliche Auswirkungsabschätzung belegt sein.
Kann ein günstigeres Modell den Workload ohne unvertretbaren Qualitätsverlust übernehmen?
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.