gast@schmalzl.tirol — 097 – Tokenverbrauch und Abrechnung
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Tokenverbrauch und Abrechnung

#KI #Technik #Mittel

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Kapitel 97 von 158

„Fasse diese Unterlagen zusammen“ ist ein kurzer Prompt. Muss die KI dafür zahlreiche Dokumente lesen, Quellen vergleichen und mehrfach Werkzeuge aufrufen, verarbeitet sie trotzdem viel Inhalt. Umfangreiche Agentenaufgaben können mehrere Modellaufrufe benötigen. [38]

Neben der sichtbaren Antwort können interne Reasoning-Tokens für die Bearbeitung zählen. Bereits wiederverwendete Eingaben können als Cached Input anders bepreist sein. Deshalb lässt sich der Verbrauch nicht allein an der Antwortlänge ablesen. [37]

Wie Token und Credits zusammenhängen

Bei tokenbasierter Credit-Abrechnung werden verarbeitete Mengen mit den jeweiligen Raten verrechnet. Eingabe, wiederverwendete Eingabe und Ausgabe können unterschiedliche Raten haben. Auch Modell und Geschwindigkeitsmodus beeinflussen den Verbrauch. Es gibt daher keine allgemeine Umrechnung „ein Token = ein Credit“. [38, 39]

Beispiel: 10.000 Input- und 2.000 Output-Tokens werden mit den jeweiligen Raten verrechnet. Die Zahlen dienen nur zur Erklärung; sie beschreiben keinen typischen Besuchsbericht.

Was das beim Abo bedeutet

Bei persönlichen ChatGPT-Plänen wird zuerst die enthaltene Nutzung eingesetzt. Berechtigte Funktionen können danach vorhandene Zusatzcredits verbrauchen. Codex, Work und die Office-Add-ins können sich je nach Tarif ein Kontingent teilen. Verfügbarkeit und aktuellen Verbrauch zeigt die Nutzungsübersicht des Kontos. [39]

Vor einem Zukauf Kaufpreis, Verbrauchsraten und eine eventuell aktivierte automatische Aufladung prüfen. ChatGPT-Credits, separat abgerechnete API-Nutzung und Credits anderer Anbieter sind getrennt zu betrachten. Zusätzliche Credits erweitern auch nicht automatisch das Kontextfenster oder die freigegebenen Funktionen. [1, 2, 38, 39]

[37] OpenAI – Tokens und Kontext | [38] OpenAI – Token- und Credit-Raten [39] OpenAI – Zusatzcredits für persönliche Pläne


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