Aus der Praxis3 min Lesezeit
Der erste Zähler hing an unserer eigenen KI
Tokenometrics ist kein Produkt aus einem Workshop. Es entstand, weil wir unsere eigene Rechnung nicht erklären konnten und danach dieselbe Lücke bei jedem Kunden wiedergefunden haben.
Von Jonas Leeb
Tokenometrics hatte einen Kunden, bevor es eine Warteliste hatte. Der Kunde waren wir.
Neun Produkte, eine Rechnung
Im Lab liegen neun gebaute Produkte, vom Genehmigungsverfahren für Windparks bis zur Genetik. Sie teilen sich Infrastruktur, Werkzeuge und, wie sich herausstellte, einen gemeinsamen Posten in der Buchhaltung. Solange KI in einem Prototyp steckt, ist dieser Posten eine Rundungsdifferenz. Er bleibt es nicht.
haki agent war der Kipppunkt
haki agent ist unser eigener Entwicklungsprozess als Produkt: Man beauftragt eine Aufgabe, statt einen Prompt zu formulieren. Ein Team aus Agenten mit verschiedenen Rollen arbeitet sie ab, und ein Mensch gibt jeden Schritt frei.
Genau diese Konstruktion macht Kosten unvorhersehbar. Eine beauftragte Aufgabe ist für uns ein Vorgang, für den Anbieter sind es dutzende Aufrufe: Planung, Recherche, Entwurf, Prüfung, Korrektur, und nach einer abgelehnten Freigabe unter Umständen von vorn. Wir konnten sagen, was ein Monat gekostet hat. Wir konnten nicht sagen, was eine Aufgabe gekostet hat.
Warum die Abrechnung nicht half
Der Export des Anbieters kennt Modell, Tokens, Schlüssel und Zeitpunkt. Er kennt keine Aufgabe. Für eine Zuordnung nach Vorgang fehlte genau das Feld, das ausschließlich bei uns existierte, und auch dort nur in dem Moment, in dem der Ablauf lief.
Was wir daraufhin gebaut haben
Ein Zähler ist konzeptionell simpel und in der Umsetzung unangenehm. Jeder Aufruf bekommt beim Absenden eine Kennung mit, die ihn seinem Vorgang zuordnet. Der Vorgang bekommt am Ende sein Ergebnis angehängt: durchgegangen, verworfen, wiederholt. Danach lässt sich rückwärts rechnen, was ein Ergebnis gekostet hat, statt vorwärts zu addieren, was Tokens gekostet haben.
Erfasst wird über SDK und Proxy, ausgewertet wird dort, wo erfasst wurde. Dass die Daten die Umgebung nicht verlassen, war zuerst keine Positionierung, sondern Bequemlichkeit: Wir wollten unsere eigenen Prompts nicht in einem fremden Dienst liegen haben. In den ersten Kundengesprächen stellte sich heraus, dass genau daran Lieferantenprüfungen hängen bleiben.
Warum hier keine Einsparungsquote steht
Das ist die Stelle, an der ein Beitrag wie dieser üblicherweise eine Prozentzahl nennt. Wir haben Zahlen, und sie stammen aus einem einzigen Haus, nämlich unserem.
Ein Haus ist ein Datenpunkt. Aus einem Datenpunkt eine Quote zu bauen und sie auf eine Website zu schreiben, ist genau das, was wir anderen vorwerfen. Die Zahl erscheint hier, sobald drei Messungen sie tragen, und die Herleitung steht daneben.
Was daraus ein Angebot wurde
Der Teil, der zuerst Umsatz getragen hat, ist nicht die Plattform. Es ist der Parser: Das Stück, das Abrechnungsexporte maschinell auswertet, statt sie jedes Mal von Hand zu sortieren. Es ist die Vorstufe zur Messung, es braucht keinen Zugriff auf fremde Systeme, und es heißt bei uns Kostenbild.
Die Plattform ist die Skalierungsstufe, nicht der Einstieg. Was sie kann, erbringen wir heute als Leistung, und jeder Einsatz schärft die Attributionslogik, die später im Produkt steckt. Ein Produkt, das aus einer zwölfmal verkauften Leistung entsteht, hat seine Nachfrage bewiesen, bevor es live geht.
Der Stromzähler hat Strom nicht billiger gemacht. Er hat Rechenschaft möglich gemacht.
An diesem Punkt steht KI gerade. Wir sind daran entlanggelaufen, bevor wir angefangen haben, es zu verkaufen.
Wie viel kostet bei euch ein Ergebnis?
Nicht ein Token, nicht ein Monat. Ein fertiges Ergebnis. Ich melde mich innerhalb von 24 Stunden.
