Kostenfallen bei schneller AI-Verarbeitung: Warum Transkription teuer werden kann

Künstliche Intelligenz wird zunehmend in verschiedensten Bereichen eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. So ein Prozess ist beispielsweise die Transkription von Audio, also gesprochenem Wort in Text. Diese Leistung, auch wenn es von der KI automatisch gemacht wird ist nicht kostenlos, sondern Kostet je Textlänge Geld. Bei Unternehmen, die viele oder lange Audio-Dateien in Text transkribieren lassen, können diese Kosten schnell in die Höhe schnellen. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick darauf, wie die Kosten für Transkription entstehen und welche Faktoren, den Aufwand minimieren können.

Die Kostenstruktur von KI-gestützter Verarbeitung

Viele Anbieter von KI-Diensten, darunter auch Microsoft Azure AI, rechnen ihre Dienstleistungen nach Token ab. Ein Token entspricht in etwa vier Zeichen englischen Textes, und die Abrechnung erfolgt in der Regel pro 1.000 Tokens. Beispielsweise liegen die Kosten für GPT-4-Turbo bei 0,03 USD pro 1.000 Eingabetokens und 0,06 USD pro 1.000 Ausgabetokens. Bei massiven Datenverarbeitungen summieren sich diese Beträge schnell.

Transkription als Kostenfalle

Ein typisches Beispiel für hohe Verarbeitungskosten ist die automatische Transkription von Audioinhalten. Nehmen wir an, eine Stunde Sprache enthält etwa 10.000 gesprochene Worte, was etwa 15.000 Tokens entspricht.

Betrachten wir eine Firma, die täglich 100 Stunden an Audio transkribieren möchte:

• 100 Stunden x 15.000 Tokens = 1.500.000 Tokens pro Tag
• 30 Tage pro Monat = 45.000.000 Tokens pro Monat
• Bei GPT-4-Turbo würden allein die Eingabetokens 1.350 USD kosten (bei 0,03 USD pro 1.000 Tokens)
• Zusätzliche Kosten entstehen durch die Ausgabetokens, da das generierte Transkript ebenfalls berechnet wird

Hier zeigt sich, dass hohe Datenmengen rasch zu vier- oder sogar fünfstelligem Budgetbedarf führen können.

Optimierungsmöglichkeiten zur Kostenreduktion

Um Kosten zu senken, gibt es einige Strategien:

1. Effizientere Modelle nutzen: Neben GPT-4 gibt es spezialisierte Transkriptions-Engines, die deutlich günstiger sind als generative Modelle. Dienste wie Azure Speech to Text könnten eine kosteneffiziente Alternative sein.
2. Batch-Trankskription optimieren: Eine Vorverarbeitung von Audiodateien kann dazu beitragen, unnötige Tokens zu sparen (z. B. durch Rauschunterdrückung oder Filterung irrelevanter Abschnitte).
3. Zusammenfassung anstelle kompletter Transkription: Falls der Inhalt nicht wortgenau benötigt wird, können AI-Modelle genutzt werden, um Zusammenfassungen zu generieren, die weniger Tokens verbrauchen.
4. Hybride Lösungen nutzen: Eine Kombination aus Open-Source-Lösungen wie Whisper von OpenAI und kostenpflichtigen KI-Diensten kann eine wirtschaftliche Alternative sein.

Ein Token entspricht im Durchschnitt etwa 4 Zeichen (inklusive Leerzeichen) in englischem Text. Im Deutschen kann es etwas variieren, aber für eine grobe Schätzung bleibt dieser Wert eine gute Grundlage.

Beispiel: Wort-Token-Berechnung für den Satz

Dein Beispieltext:

„Hallo, mein Name ist Max Mustermann und ich bin Ihr Ansprechpartner. Wie kann ich Ihnen helfen?“

• Dieser Satz enthält 16 Wörter.
• Die Tokenanzahl liegt bei ungefähr 25-30 Tokens (weil Satzzeichen, kurze Wörter und Leerzeichen als eigene Tokens zählen können).

Kostenabschätzung bei Azure AI (GPT-4-Turbo)

Aktuelle Preise für Azure OpenAI (GPT-4-Turbo):

• Eingabetoken: 0,03 USD pro 1.000 Tokens
• Ausgabetoken: 0,06 USD pro 1.000 Tokens

Berechnung für dein Beispiel:

• 25 Tokens (Eingabe) → Kosten: 0,03 USD / 1.000 × 25 = 0,00075 USD
• Falls eine Antwort mit etwa der gleichen Tokenanzahl generiert wird, fallen nochmals 0,0015 USD für die Ausgabe an.
• Gesamtkosten: ~0,00225 USD für eine einfache Verarbeitung.

Kostenbewusst an Transkription herangehen

Eine einzelne Anfrage kostet extrem wenig – doch bei hoher Verarbeitungsrate, wie z. B. bei einer ständigen Transkription oder Chatbot-Unterhaltung, kann es sich schnell summieren. Wer große Mengen an Daten verarbeitet, sollte genau berechnen, welche Kosten entstehen und wie diese optimiert werden können. Mit der richtigen Strategie lassen sich unnötige Kosten vermeiden undKII-Technologien effizient nutzen.

Foto von Finn Mund auf Unsplash