Thought Leadership
Unternehmen verarbeiten immer größere Mengen an KI-Token, geben dafür aber nicht proportional mehr Geld aus.
Neue Daten von Vercel zeigen, dass vor allem die zunehmende Nutzung günstiger Modelle den durchschnittlichen Preis der KI-Nutzung deutlich drückt.
Im Juli nahm das über den Vercel AI Gateway verarbeitete Token-Volumen innerhalb eines Monats um 59 Prozent zu. Die damit verbundenen Ausgaben stiegen dagegen lediglich um 37 Prozent.
Dadurch sank der durchschnittliche Preis pro Token im Juli um 13,6 Prozent. Noch im Mai war dieser Wert um 20 Prozent gestiegen, im Juni blieb er anschließend weitgehend stabil.
Die Zahlen stammen aus dem AI Gateway Index von Vercel. Über den AI Gateway werden nach Angaben des Unternehmens täglich mehr als eine Billion Token über verschiedene führende KI-Modellanbieter verarbeitet. Der Production Index soll dabei abbilden, welche Modelle Unternehmen tatsächlich im produktiven Einsatz verwenden.
Günstigere Modelle drücken die Durchschnittspreise
Der Rückgang der Kosten bedeutet allerdings nicht, dass die großen KI-Anbieter ihre Preise deutlich gesenkt hätten. Vielmehr verändern Unternehmen ihre Auswahl an Modellen.
Ein wachsender Teil des KI-Volumens wird auf günstigere Modelle verlagert. Besonders deutlich ist diese Entwicklung bei OpenAI zu beobachten. Obwohl sich die Preise des Anbieters kaum verändert haben, lag der durchschnittliche Preis für ein OpenAI-Token im Juli nur noch bei 58 Prozent des Juni-Niveaus.
Ein wesentlicher Grund dafür war die starke Nachfrage nach GPT-5 Nano. Rund 85 Prozent des zusätzlichen OpenAI-Volumens entfielen laut Vercel auf dieses günstigere Modell.
Damit wird die Wahl des Modells zu einem immer wichtigeren Faktor für die Gesamtkosten von KI-Anwendungen.
DeepSeek gewinnt deutlich an Marktanteil
Parallel zur Kostenentwicklung verschieben sich die Kräfteverhältnisse zwischen den Modellanbietern. Besonders stark hat DeepSeek zugelegt.
Noch im April entfielen nahezu 40 Prozent des über das Gateway laufenden Token-Volumens auf Google. DeepSeek kam zu diesem Zeitpunkt auf weniger als ein Prozent.
Im Juli sah die Verteilung bereits deutlich anders aus: DeepSeek erreichte nahezu ein Viertel des gesamten Token-Volumens, während Googles Anteil auf rund elf Prozent zurückging. Gemessen an der Nutzung ist DeepSeek damit inzwischen der zweitgrößte Anbieter innerhalb des Gateways.
Auch Open-Weight-Modelle gewinnen insgesamt an Bedeutung. Ihr Anteil am Token-Volumen erreichte im Juli 36 Prozent.
Kimi K3 zeigt Potenzial für höherpreisige Open-Weight-Modelle
Wie schnell sich neue Modelle etablieren können, zeigt laut Vercel auch Kimi K3 von Moonshot. Nach dem Start am 16. Juli verdreifachte sich dessen tägliches Token-Volumen innerhalb von zwei Wochen.
Bemerkenswert ist dabei nicht allein das Wachstum. Während viele günstige Open-Weight-Modelle bislang vor allem hohe Nutzungsmengen erzielen, ohne entsprechend hohe Umsätze zu generieren, erreicht Kimi K3 laut den Daten auch bei einem höheren Preis ein relevantes Nutzungsvolumen.
Der Preis pro Token liegt dabei mehr als elfmal über dem von DeepSeek. Das deutet darauf hin, dass Unternehmen bei leistungsfähigen Modellen durchaus bereit sind, höhere Kosten zu akzeptieren.
Anthropic bleibt im Premiumsegment stark
Der Trend zu günstigeren Modellen bedeutet allerdings nicht, dass teurere KI-Angebote an Bedeutung verlieren. Anthropic zeigt, dass Unternehmen für bestimmte Anwendungen weiterhin bereit sind, deutlich mehr zu bezahlen.
Im Juli entfielen rund 30 Prozent des Token-Volumens auf Anthropic. Gleichzeitig vereinte das Unternehmen 65,1 Prozent der gesamten Ausgaben auf sich. Der durchschnittliche Preis eines Anthropic-Tokens lag damit 4,4-mal höher als bei den übrigen Anbietern im Durchschnitt.
Besonders deutlich wird die Premiumposition beim Einsatz von Coding Agents. In diesem Bereich entfielen laut Vercel mehr als 80 Prozent der Ausgaben auf Anthropic.
Der KI-Markt teilt sich zunehmend auf
Die aktuellen Zahlen zeichnen damit ein differenzierteres Bild des KI-Marktes. Auf der einen Seite wächst der Einsatz kostengünstiger Modelle und der Wettbewerb um hohe Volumina. Unternehmen können in diesem Segment vergleichsweise leicht zwischen verschiedenen Angeboten wechseln und dadurch ihre Ausgaben optimieren.
Auf der anderen Seite bleibt eine Nachfrage nach leistungsstarken Premiummodellen bestehen. Bei anspruchsvollen Anwendungen spielt der Preis offenbar eine geringere Rolle, wenn die erwartete Leistung entsprechend höher ist.
Die Analyse von Vercel deutet deshalb auf eine zunehmende Arbeitsteilung bei der KI-Nutzung hin: Günstige Modelle übernehmen große Mengen alltäglicher Aufgaben, während teurere Modelle dort eingesetzt werden, wo Qualität und Leistungsfähigkeit entscheidend sind. Für Unternehmen wird damit weniger der allgemeine Modellpreis als vielmehr die Auswahl des passenden Modells für die jeweilige Aufgabe zum entscheidenden Kostenfaktor.
(red/Vercel)
