Tipps zum Sparen von AI-Tokens, um Mehrausgaben zu vermeiden

Wenn du häufig KI wie ChatGPT, Claude, Gemini oder KI-Modelle über eine API verwendest, wird der Begriff Token sicherlich oft vorkommen.

Tokens sind im Wesentlichen Textstücke, die von der KI verarbeitet werden. Je länger das Gespräch, der Prompt, das Dokument und die generierte Antwort sind, desto mehr Tokens werden verwendet.

Wenn du KI nur gelegentlich nutzt, wird es dir vielleicht nicht so stark auffallen. Aber wenn KI für Anwendungen, Automatisierung, Chatbots, Übersetzer oder die massenhafte Erstellung von Artikeln eingesetzt wird, kann ein unkontrollierter Token-Verbrauch die Kosten explodieren lassen.

Hier sind einige einfache Möglichkeiten, KI-Tokens zu sparen, ohne zu viel an Ausgabequalität einzubüßen.

1. Mach Prompts nicht zu lang

Ein ziemlich häufiger Fehler ist es, zu viele Anweisungen in den Prompt zu packen.

Zum Beispiel:

Schreibe bitte einen Artikel über Bali.
Der Artikel muss leicht lesbar sein.
Verwende Englisch.
Sei nicht zu formell.
Lass es menschlich klingen.
Verwende keine zu schwierige Sprache.
Stelle sicher, dass es für Touristen leicht verständlich ist.
Verwende einfache Sätze.

Einige Anweisungen können eigentlich kombiniert werden.

Zum Beispiel:

Schreibe einen lockeren und leicht lesbaren englischen Reiseartikel über Bali für internationale Touristen.

Das gewünschte Ergebnis bleibt klar, aber die Anzahl der gesendeten Tokens ist viel geringer.

Das einfache Prinzip lautet:

Prompts sollten klar sein, nicht lang.

2. Begrenze die Länge der KI-Antwort

Wenn du nur eine kurze Antwort benötigst, lass die KI keinen übermäßig langen Text produzieren.

Du kannst Anweisungen wie diese hinzufügen:

Antworte in maximal 150 Wörtern.

oder:

Gib nur die endgültige Antwort ohne Erklärung.

Das ist sehr nützlich, wenn KI über eine API verwendet wird, denn die KI-Ausgabe wird normalerweise ebenfalls als Tokens gezählt.

Je länger die Ausgabe, desto höher die Kosten.

3. Sende nicht die gesamte Konversation, wenn nicht nötig

In Chatbot-Anwendungen ist eine Ursache für hohen Token-Verbrauch, dass immer der gesamte Chatverlauf an die KI zurückgesendet wird.

Zum Beispiel hat das Gespräch 50 Nachrichten erreicht.

Wenn jede Anfrage alle 50 Nachrichten sendet, muss die KI bei jeder neuen Frage alle erneut lesen.

Aber die KI benötigt möglicherweise nur die letzten 5 bis 10 Nachrichten.

Die Lösung ist, nur Folgendes zu senden:

Systemanweisung
+
letzte 5 Nachrichten
+
neueste Benutzernachricht

Bei komplexeren Anwendungen können ältere Gespräche auch zuerst zusammengefasst werden.

4. Verwende Zusammenfassungen für lange Gespräche

Wenn die KI weiterhin Kontext aus früheren Gesprächen benötigt, musst du nicht alles vollständig senden.

Zum Beispiel hatte ein früheres Gespräch 10.000 Tokens.

Anstatt alles erneut zu senden, erstelle eine Zusammenfassung wie diese:

Der Benutzer entwickelt eine Villa-Buchungsanwendung mit Next.js und Laravel.

Aktueller Fortschritt:
- Authentifizierung abgeschlossen
- Buchungs-API abgeschlossen
- Kalenderintegration noch in Entwicklung
- Benutzer bevorzugt JavaScript statt TypeScript

Diese Zusammenfassung verwendet möglicherweise nur ein paar hundert Tokens, liefert der KI aber dennoch ausreichend Kontext.

Diese Methode ist sehr effektiv für Chatbots mit langen Gesprächen.

5. Wähle das Modell entsprechend der Aufgabe

Nicht alle Aufgaben erfordern das fortschrittlichste KI-Modell.

Für einfache Aufgaben wie:

• Übersetzung
• Klassifizierung
• Erstellen von Meta-Beschreibungen
• Bereinigen von Text
• Extrahieren von Daten
• Bestimmen von Kategorien
• Erstellen von Tags
• Sentiment-Analyse

reicht ein kleineres Modell normalerweise aus.

Leistungsstärkere Modelle sind besser geeignet für Aufgaben wie:

• Komplexe Analysen
• Programmierung
• Planung
• Schlussfolgerungen
• Lesen komplexer Dokumente
• Treffen von Entscheidungen auf Basis großer Datenmengen

Eine gute Strategie ist es, mehrere Modelle innerhalb einer Anwendung zu verwenden.

Zum Beispiel:

Übersetzung → kleines Modell
Klassifizierung → kleines Modell
Artikelgenerierung → mittleres Modell
Komplexe Schlussfolgerungen → großes Modell

Auf diese Weise lassen sich die KI-Kosten viel besser kontrollieren.

6. Sende keine unnötigen Daten

Zum Beispiel möchtest du, dass die KI eine Produktbeschreibung erstellt.

Sende nicht die gesamten Produktdaten wie folgt:

{
  "id": 8293,
  "created_at": "...",
  "updated_at": "...",
  "internal_code": "...",
  "database_id": "...",
  "name": "Villa Bumi",
  "bedroom": 4,
  "location": "Kerobokan",
  "description": "...",
  "internal_notes": "...",
  "staff_id": "...",
  "supplier_id": "..."
}

Wenn die KI nur Folgendes benötigt:

{
  "name": "Villa Bumi",
  "bedroom": 4,
  "location": "Kerobokan",
  "description": "..."
}

sende einfach diesen Teil.

Je sauberer die Daten sind, die an die KI gesendet werden, desto weniger Tokens werden verschwendet.

7. Vermeide übermäßig große JSON-Daten

JSON ist zwar praktisch für die Kommunikation zwischen Anwendungen und KI.

Das Problem ist, dass das JSON-Format eine ganze Menge Tokens verbrauchen kann, weil Feldnamen wiederholt werden.

Zum Beispiel:

{
  "villa_name": "Villa A",
  "villa_location": "Seminyak",
  "villa_bedroom": 4
}

Wenn die Daten Tausende von Zeilen haben, kann der Token-Verbrauch allein durch Feldnamen erheblich sein.

Bei großen Datenmengen kann ein einfacheres Format manchmal effizienter sein.

Zum Beispiel:

Villa A | Seminyak | 4BR
Villa B | Umalas | 3BR
Villa C | Canggu | 5BR

Stelle nur sicher, dass das Format für die KI und deine Anwendung leicht verständlich ist.

8. Verwende RAG für große Dokumente

Wenn du Hunderte von Artikeln oder Dokumenten hast, sende nicht jedes Mal alle, wenn ein Benutzer fragt.

Verwende das RAG-System (Retrieval-Augmented Generation).

Das Grundkonzept:

Benutzer fragt
↓
Suche nach relevanten Dokumenten
↓
Nimm ein paar wichtige Teile
↓
Sende diese Teile an die KI
↓
KI generiert eine Antwort

Zum Beispiel hat deine Datenbank 1.000 Artikel.

Der Benutzer fragt:

Was kostet der Flughafentransfer?

Das System nimmt einfach Dokumente, die den Flughafentransfer behandeln.

Die KI muss nicht alle 1.000 Artikel lesen.

Neben dem Sparen von Tokens macht diese Methode Antworten normalerweise auch relevanter.

9. Begrenze die Datenmenge aus der Datenbank

Dasselbe gilt, wenn die KI Daten aus einer Datenbank abruft.

Zum Beispiel hast du 50.000 Buchungen.

Sende nicht direkt:

SELECT * FROM bookings;

Wenn die Frage lautet:

Wie viele Buchungen gibt es im August?

ist es besser, wenn die Datenbank zuerst die Filterung übernimmt.

Zum Beispiel:

SELECT *
FROM bookings
WHERE check_in >= '2026-08-01'
AND check_in < '2026-09-01';

Auch wenn die KI nur die Anzahl der Buchungen benötigt, kann die Datenbank direkt Folgendes ausführen:

SELECT COUNT(*)
FROM bookings
WHERE check_in >= '2026-08-01'
AND check_in < '2026-09-01';

Lass die Datenbank die Arbeit erledigen, die tatsächlich besser für die Datenbank geeignet ist.

Wirf nicht alles der KI hin.

10. Bitte die KI nicht, Daten zu erzeugen, die bereits existieren

Zum Beispiel kennt die Anwendung bereits Folgendes:

Check-in: 10. August
Check-out: 15. August

Wenn du nur die Anzahl der Nächte wissen möchtest, brauchst du eigentlich keine KI.

Berechnungen wie:

15. August - 10. August = 5 Nächte

lassen sich besser direkt mit Code erledigen.

KI sollte für Aufgaben verwendet werden, die wirklich Sprach- oder Denkfähigkeiten erfordern.

Einfache Dinge wie:

• Berechnungen
• Filtern
• Sortieren
• Datumsformatierung
• Datenkonvertierung
• Einfache Validierung

sind normalerweise günstiger und schneller, wenn sie direkt in der Anwendung erledigt werden.

11. Zwischenspeichere häufig verwendete KI-Ergebnisse

Wenn dieselben Fragen häufig aufkommen, solltest du die Verwendung von Cache in Betracht ziehen.

Zum Beispiel fragen Benutzer oft:

Um wie viel Uhr ist der Check-in?

Wenn die Information immer dieselbe ist, besteht keine Notwendigkeit, jedes Mal die KI zu kontaktieren.

Das vorherige Ergebnis kann gespeichert werden.

Das Konzept:

Benutzeranfrage
↓
Cache prüfen
↓
Ergebnis verfügbar?
├── Ja → altes Ergebnis verwenden
└── Nein → KI anfragen → im Cache speichern

Caching ist sehr nützlich für Anwendungen mit hohem Datenverkehr.

12. Gib nicht zu viele Beispiele

Beispiele in Prompts helfen der KI zwar, das gewünschte Format zu verstehen.

Aber zu viele Beispiele erhöhen auch den Token-Verbrauch.

Zum Beispiel hast du 20 Artikelbeispiele.

Nicht alle müssen zwangsläufig gesendet werden.

Normalerweise reicht es aus, Folgendes bereitzustellen:

1 bis 3 beste Beispiele

Wähle Beispiele, die den gewünschten Ausgabestil am besten repräsentieren.

13. Trenne verpflichtende und optionale Prompts

Wenn du ein großes System-Prompt hast, versuche, jede Anweisung erneut zu überprüfen.

Frage:

Benötigt die KI diese Anweisung wirklich für jede Anfrage?

Wenn die Antwort nein ist, kann diese Anweisung möglicherweise entfernt oder nur bei Bedarf gesendet werden.

Ein System-Prompt, der ursprünglich 3.000 Tokens umfasste, kann manchmal auf 800 bis 1.500 Tokens gekürzt werden, ohne dass sich die Ausgabe wesentlich ändert.

Wenn die Anwendung Tausende von Anfragen verarbeitet, können solche Einsparungen erheblich sein.

14. Überwache den Token-Verbrauch

Schau nicht nur auf die Gesamtrechnung der KI am Ende des Monats.

Es ist besser, den Token-Verbrauch für jede Anfrage zu erfassen.

Zum Beispiel:

Funktion: Artikelgenerator
Eingabe-Tokens: 1.240
Ausgabe-Tokens: 1.850
Gesamt-Tokens: 3.090

Dann vergleiche mit anderen Funktionen:

Übersetzer
Durchschnitt: 850 Tokens

Artikelgenerator
Durchschnitt: 3.500 Tokens

Kundensupport
Durchschnitt: 6.200 Tokens

Daraus kannst du ersehen, welche Funktion die meisten Tokens verbraucht.

15. Berechne die Kosten pro Anfrage

Für kommerzielle Anwendungen ist eine wichtige Kennzahl die Kosten pro Anfrage.

Zum Beispiel:

1 Anfrage = Rp20

Wenn es gibt:

100 Anfragen pro Tag

bedeutet das ungefähr:

Rp2.000 pro Tag

Aber wenn es gibt:

100.000 Anfragen pro Tag

werden die Kosten zu:

Rp2.000.000 pro Tag

Deshalb können kleine Optimierungen eine große Wirkung haben, wenn eine Anwendung viele Benutzer hat.

Die effektivste Strategiekombination

Wenn du Tokens effizienter nutzen möchtest, kannst du einen Ablauf wie diesen verwenden:

Benutzeranfrage
↓
Kann es ohne KI erledigt werden?
↓
Ja → mit Anwendung verarbeiten
↓
Nein
↓
Nur relevante Daten nehmen
↓
Verwende das günstigste Modell, das die Aufgabe erfüllen kann
↓
Ausgabelänge begrenzen
↓
Ergebnis nach Möglichkeit im Cache speichern

Mit einem solchen System wird KI nur dann eingesetzt, wenn sie wirklich benötigt wird.

Fazit

Tokens zu sparen bedeutet nicht, die KI dümmer zu machen oder Prompts so kurz wie möglich zu gestalten.

Was getan werden muss, ist Informationen zu entfernen, die dem Endergebnis keinen Mehrwert bringen.

Einige der effektivsten Optimierungen sind:

• Prompts präziser formulieren
• Ausgabelänge begrenzen
• Nicht den gesamten Chatverlauf senden
• Alte Gespräche zusammenfassen
• Das Modell entsprechend der Aufgabe wählen
• Nur notwendige Daten senden
• RAG für große Dokumente verwenden
• In der Datenbank filtern
• Code für einfache Aufgaben verwenden
• Cache verwenden
• Kosten pro Anfrage überwachen

Wenn KI in großem Umfang eingesetzt wird, kann das Sparen von nur ein paar hundert Tokens pro Anfrage zu erheblichen Einsparungen führen.

Das Fazit ist: Verwende KI nicht, um Daten zu verarbeiten, die die KI eigentlich nicht lesen muss.