Von API-Kosten bis Infrastruktur: Transparente Kostenaufstellung für KI im Mittelstand.
Die Kostenkomponenten
KI-Kosten bestehen aus: Infrastruktur (Server/Cloud), Software (Lizenzen, APIs), Implementierung (Setup, Integration), Betrieb (Monitoring, Updates), Personal (intern oder extern). Viele Unternehmen unterschätzen die letzten drei Posten.
Cloud-API-Kosten: Schnell teuer
ChatGPT Enterprise: $60/User/Monat. Bei 100 Nutzern: $72.000/Jahr. Dazu kommen API-Kosten bei programmatischer Nutzung. Und: Ihre Daten werden in den USA verarbeitet. Alternative: Lokales LLM auf eigenem Server — fixe Kosten, unbegrenzte Nutzung.
Managed KI-Infrastruktur: Planbare Kosten
Verdacloud Preisbeispiele: RAG Starter (bis 1.000 Docs): 790€/Monat. GPU-Server Inference: 499€/Monat. Secure Gateway: 490€/Monat. Enterprise-Pakete: individuell. Keine überraschenden API-Rechnungen, keine per-Token-Abrechnung.
TCO-Berechnung
Total Cost of Ownership über 3 Jahre: Cloud-API (100 User): ~250.000€. Managed Infrastructure: ~120.000€. On-Premise (eigene Hardware + Admin): ~180.000€. Der Managed-Ansatz bietet den besten Mix aus Kosten und Aufwand.
Förderpöglichkeiten
Nutzen Sie Förderprogramme: Digital Jetzt (BMWK), go-digital (BMWK), Bayerisches Förderprogramm Digitalbonus, KfW-Digitalisierungskredit. Viele dieser Programme fördern KI-Projekte mit 30-50% der Investitionskosten.
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