OpenAI API Kosten senken
Spare OpenAI-Ausgaben durch bessere Kontrolle von Tokens, Retries und Agent-Workflows.
The problem
Kosten steigen selten nur, weil ihr „mehr KI nutzt“. Sie steigen, wenn euer Workflow Tokens durch Schleifen und unnötige Schritte verstärkt.
Was die Rechnung treibt
- Lange Prompts, die bei Tool-Calls immer wieder mitgesendet werden
- Retries, wenn Tools fehlschlagen oder time-outen
- Agenten, die länger „denken“ als nötig
Kostenaufteilung (mental)
Ihr zahlt im Kern für input/output Tokens – plus die extra Calls aus Tools und Retries.
Beispiel
Ein Support-Agent ruft das Modell pro Nutzer-Message 3–5 Mal auf. Mit Cache und einem engeren Output-Token-Limit sinken die gebillten Tokens sichtbar.
Optimierung (in Schichten)
- Quick wins: max output tokens cap, Systemprompt kürzen, Cache nutzen.
- Tiefer: Simple Schritte zu günstigeren Modellen routen und Reasoning reduzieren.
- Guardrails: Budgets pro Agent + Stop nach sicherem Retry-Limit.
Checkliste
- Tokens + Request-Zahlen pro Agent messen
- Retries/Tool-Calls deckeln
- Budgets/Alerter vor dem Spike aktivieren