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FinOps für AI-Workloads

Token-Rechnungen sind nur die sichtbare Spitze. Wie Sie die vollen Kosten von AI-Features auf AWS erfassen, zuordnen und steuern — bevor das Controlling fragt.

  • Den ganzen Kosten-Eisberg sehen: Modelle, Vektordatenbanken, Orchestrierung, Observability
  • Bedrock-Preismodelle gezielt kombinieren statt alles on-demand zu bezahlen
  • Kosten pro Geschäftsergebnis berichten, nicht Kosten pro Token
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WHITEPAPERFinOps für AI-Workloads7 Seiten · Deutsch
DSGVO-konformHosting in der EUAWS-first Expertise
29%
der Cloud-Ausgaben sind Verschwendung — AI-Komplexität ist ein genannter Treiber
98%
der FinOps-Teams verantworten inzwischen AI-Ausgaben
40–60%
der AI-Feature-Kosten liegen unterhalb der Token-Linie

Quellen: Flexera, 2026 State of the Cloud; FinOps Foundation, State of FinOps 2026 & FinOps for AI Working Group

01

Der Kosten-Eisberg

Warum Token-Dashboards die halbe Rechnung übersehen — und welche Abrechnungsströme in eine Baseline gehören.

02

Preismodelle auf AWS

On-Demand, Provisioned Throughput, Batch, Prompt Caching — wann sich welcher Modus rechnet.

03

Unit Economics

FOCUS-normalisierte Abrechnung und semantische Metriken als Nenner für Kosten pro Ergebnis.

Das nehmen Sie mit

  1. 1Eine Baseline-Checkliste für AI-Ausgaben end-to-end
  2. 2Eine Entscheidungstabelle für Bedrock-Preismodelle
  3. 3Zwei bis drei Unit-Economics-Metriken für den Start
  4. 4Eine 0–90-Tage-Sequenz ohne neues Tooling
  5. 5Die richtigen Fragen vor der nächsten AI-Budgetrunde

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