KI-Nutzung und Kosten

Abgerechnete KI-Nutzung ist der eine Teil eines Dokumentationsprodukts, bei dem eine falsche Zahl den Betreiber bares Geld kostet. Diese Seite beschreibt den Mechanismus: Was wird abgerechnet, wie wird ein Aufruf bepreist, von welchem Guthaben wird er abgezogen, was können Sie anschließend sehen und warum können die Zahlen auf zwei verschiedenen Bildschirmen durchaus voneinander abweichen.

Was Sie erhalten#

Jeder KI-Aufruf, den Ihr Projekt ausführt – die Frage eines Lesers, Ihre eigene Frage im Panel, eine Übersetzung, ein Einbettungslauf, ein Agentenschritt – schreibt eine Zeile, in der die Oberfläche, die ihn verursacht hat, das ausgeführte Modell, die ein- und ausgehenden Token, die vom Anbieter berechneten Kosten und der von Ihrem Guthaben abgezogene Betrag genannt werden. Jeder abgerechnete MCP-Tool-Aufruf schreibt eine eigene Zeile, in der das Tool und seine Abrechnungsklasse genannt werden.

Aus diesen Zeilen können Sie die Ausgaben nach Modell, nach Oberfläche, nach Budgetkategorie, nach Unterhaltung, nach übersetzter Sprache und Seite und nach MCP-Tool ablesen – jeweils ergänzt um eine Tagesreihe. Die hervorgehobene Kachel Ausgaben in der Analytics-Übersicht ist die Summe derselben beiden Bücher.

Das Lesen all dessen ist kostenlos. Einen Leser zu beantworten, ist es nicht.

Was das Guthaben verbraucht und was nicht#

Die Nutzung wird in Geld, nicht in Anfragen gemessen: Jeder Aufruf verbraucht genau den Betrag, mit dem dieser Aufruf bepreist wurde, sodass dasselbe Guthaben mit einem günstigeren Modell weiter reicht. Dafür ist die Modellauswahl da, und sie ist in jedem Tarif verfügbar.

Leserereignisse werden bepreist, aber niemals berechnet. Die Nutzungsansicht zeigt neben jeder Ereignisklasse einen Wert an, damit Sie sehen können, was Ihr Datenverkehr bedeutet, und nichts davon wird von irgendeinem Guthaben abgezogen. Abgerechnetes Geld und nur erfasstes Geld werden absichtlich in getrennten Summen geführt, damit eine Ansicht das Zweite niemals als Rechnung darstellen kann.

Aufrufe mit Ihrem eigenen Anbieterschlüssel werden erfasst, aber nicht abgerechnet. Die Zeile wird trotzdem geschrieben — mit den tatsächlichen Kosten des Anbieters, Ihrem Modell und Ihren Token-Zählungen — und mit null statt als weggelassen bepreist, denn ein Modell, das nur deshalb in der Aufschlüsselung fehlt, weil es über Ihren Schlüssel aufgerufen wurde, wirkt wie „wir haben es nie aufgerufen“. Diese Aufrufe werden ebenfalls separat gezählt, sodass ein $0 neben echtem Volumen erklärt ist, statt fehlerhaft zu wirken. Die Verwendung Ihres eigenen Schlüssels ändert nichts an dem, was Ihr Tarif beinhaltet.

Wie es aufgebaut ist#

Zwei abgerechnete Ledger, bewusst keine einzige Tabelle#

Es handelt sich um getrennte Tabellen, weil ein MCP-Aufruf keine Token-Abrechnung hat – er hat einen Namen, eine Klasse und einen festen Listenpreis – und weil ein großer Teil der MCP-Aufrufe (Discovery, das Auflisten Ihrer Projekte) überhaupt keinem Projekt zugeordnet ist. Diese gegen ein beliebiges Projekt zu verbuchen, wäre eine erfundene Zuordnung, die das Nutzungsdiagramm dann als Tatsache darstellen würde.

Wie die Kosten eines Aufrufs berechnet werden#

1. Die vom Anbieter selbst gemeldeten Kosten haben Vorrang. Wenn der Anbieter zurückgibt, wie viel der Aufruf gekostet hat, wird dieser Betrag unverändert verwendet und die Zeile wird nicht als geschätzt markiert. Er ist in einer Weise maßgeblich, wie es eine lokale Berechnung nicht sein kann, da er bereits Rabatte für Prompt-Caching und Preisänderungen während der Ausführung berücksichtigt.
2. Andernfalls gilt der Katalogtarif des Modells. Die tatsächlichen Prompt- und Completion-Token- Anzahlen aus der Antwort werden mit dem Eingabe- und Ausgabetarif dieses Modells pro Million Token multipliziert. Im Katalog befinden sich zwölf Chatmodelle mit eigenen Tarifen sowie ein separater Embedding-Katalog.
3. Für ein nicht erkanntes Modell gilt ein bewusst pessimistischer Fallback-Tarif und die Zeile wird als estimated markiert, damit jede Oberfläche es als Vermutung kennzeichnen kann, statt es als Tatsache darzustellen. Die Modellsuche erfolgt ausschließlich per exakter Übereinstimmung, niemals unscharf: Durch eine Teilstring-Suche wurde einst ein -mini- Modell mit dem Tarif seines gleichnamigen Modells voller Größe berechnet.

Anschließend wird ein Aufschlag angewendet und in der Zeile eingefroren, damit historische Zeilen korrekt bleiben, falls sich der Tarif jemals ändert.

Die Token-Anzahlen stammen aus dem eigenen Nutzungsbericht der Modell-API. Docsbook schätzt sie nicht anhand der Textlänge.

Millicents und die relevante Rundung#

Die Kosten des Anbieters werden in Millicents gespeichert — einem Tausendstel eines Cents — weil eine einzelne günstige Antwort einen kleinen Bruchteil eines Cents kostet und ganze Centbeträge fast jede Zeile auf null runden würden, wodurch das Aufschlüsselungsdiagramm falsche Angaben machen würde.

Was das Guthaben belastet, sind ganze Centbeträge. Die Abbuchung wird auf ganze Centbeträge abgerundet und der Restbetrag wird im Projekt fortgeführt, sodass hundert Antworten unter einem Cent letztendlich einen Cent kosten, anstatt entweder erlassen oder zu hoch berechnet zu werden. Das Guthaben wird in einer festen Reihenfolge aufgebraucht: zuerst das Testguthaben, dann das monatliche Kontingent und anschließend ein etwaiges einmaliges Guthaben.

Eine Konsequenz, die auf dem Bildschirm sichtbar ist. Die Spalte, die festhält, was tatsächlich bei diesem Aufruf das Guthaben belastet hat, ist 0 in fast jeder Zeile, da Aufrufe unter einem Cent nur den Restbetrag fortführen. Neuere Oberflächen — die Kachel „Ausgaben“ und die Nutzungsansicht — berechnen daher den Listenpreis jeder Zeile aus den Anbieterkosten und dem eingefrorenen Aufschlag neu, anstatt diese Spalte zu summieren, während zwei ältere Bildschirme sie weiterhin summieren. Wenn diese beiden Angaben voneinander abweichen, ist der neu berechnete Wert der ehrlichere.

Was passiert, wenn das Guthaben aufgebraucht ist#

Docsbook funktioniert nach dem Pay-as-you-go-Prinzip. Das Guthaben wird nicht automatisch aufgefüllt, und an Ihrer Website ändert sich nichts, wenn es aufgebraucht ist — nur die KI-Arbeit wird angehalten, und zwar an der Stelle, die den Grund selbst erklären kann:

Da es sich um Prüfungen und nicht um Reservierungen handelt, kann ein Wallet höchstens einen Aufruf über den Stand von null hinaus gehen; der nächste schlägt mit einer sicheren Ablehnung fehl.

Überschreitung ist eine Alternative zu einem harten Stopp und muss ausdrücklich aktiviert werden; sie ist nur für kostenpflichtige Tarife verfügbar. Sie ist begrenzt, wird in einem festen Intervall abgerechnet und warnt Sie beim Anstieg bei 75 %, 85 %, 90 %, 95 % und 100 % Ihres Limits über die Nutzungs-Webhooks. Übersetzungen und der semantische Index greifen bewusst nie darauf zurück: Eine Indexausführung ist eine große, absichtliche, abbrechbare Aktion, und sie stillschweigend in eine Rechnung für Überschreitungen umzuwandeln, wäre problematisch.

Die Chat-Seite#

Die Chat-Seite zeigt, wonach Ihr Assistent gefragt wurde und welche Kosten beim Beantworten entstanden sind – für denselben Satz von Unterhaltungen ohne Intervallsteuerung. Daher können die Kacheln und die darunter angezeigte Liste niemals unterschiedliche Mengen beschreiben.

„Beantwortet“ wird gelesen, nicht abgeleitet. Das ältere Signal – ein Klick auf eine Quellenangabe, ein „Gefällt mir“ oder ein ausgehender Klick – ist ein Proxy, der in beide Richtungen falsch liegt: Ein Leser, der eine perfekte Antwort erhalten und nichts angeklickt hat, wird als nicht bewertet eingestuft, während ein Leser, der auf eine zitierte Seite geklickt hat, ohne sie zu lesen, als beantwortet gilt. Stattdessen liest ein separater Modelldurchlauf jedes Transkript. Die Bewertungen werden einmal geschrieben und wiederverwendet, und bei jedem Laden der Seite wird nur eine kleine Anzahl neuer Unterhaltungen bewertet. Dadurch füllt sich die Zahl über mehrere Besuche hinweg, anstatt dass der erste Besuch wegen einer Zeitüberschreitung fehlschlägt. Bei weniger als fünf bewerteten Unterhaltungen greift die Kachel auf die ältere Auswertung zurück und weist darauf hin. Eine Unterhaltung, deren Bewertung noch aussteht, wird als nicht bewertet angezeigt, niemals als unbeantwortet.

Wenn Sie den Mauszeiger über eine Kachel bewegen, wird für Kacheln mit einem solchen Wert der Wert der letzten 24 Stunden angezeigt. „Beantwortet“ zeigt eine Anzahl („2 von 3“) statt eines Prozentsatzes, da ein Prozentsatz über einen einzelnen Tag pro Unterhaltung um ganze Prozentpunkte schwanken kann. Für Umsatz und Kosten gibt es keinen separaten Tageswert – beide werden über den bereits auf dem Bildschirm angezeigten Zeitraum ermittelt.

Warum dies der richtige Weg ist#

Grenzen und offene Fragen#

• Die Ausgaben können nicht nach Anbieter aufgeschlüsselt werden. Das Ledger erfasst das Modell, nicht den dahinterstehenden Anbieter, daher kann das Produkt derzeit nicht beantworten, wie viel an Anthropic ging.
• Die Ausgaben pro Agentenlauf sind im Token-Ledger noch nicht sichtbar. MCP-Zeilen enthalten den Lauf, von dem sie ausgeführt wurden; Token-Zeilen enthalten nur eine frei definierbare Konversations-ID, daher werden die Modellkosten eines Agenten nach Konversation und nicht nach Lauf gruppiert.
• Mit estimated gekennzeichnete Zeilen sind Schätzungen, und der Fallback-Tarif ist bewusst hoch angesetzt. Ein Modell außerhalb des Katalogs wird absichtlich pessimistisch bepreist — einen Kunden für ein Modell, dessen Preis niemand festgelegt hat, zu niedrig zu berechnen, wäre der schlimmere Fehler — daher ist eine geschätzte Zeile eine Obergrenze und keine Messung.
• Zwei ältere Ansichten summieren weiterhin die Spalte mit den abgezogenen Centbeträgen und weisen daher Projekte, deren Aufrufe überwiegend unter einem Cent kosten, zu niedrig aus. Die Kachel „Ausgaben“ und die Nutzungsansicht berechnen stattdessen den Listenpreis neu. Wenn zwei Ausgabenwerte voneinander abweichen, ist das der Grund.
• Die Einsparungen sind eine Schätzung und werden auch als solche gekennzeichnet. Sie multiplizieren beantwortete Konversationen mit den branchenüblichen Standardkosten eines Support-Tickets. Das sind nicht Ihre Supportkosten, und Docsbook hat Ihre Kosten nicht gemessen.
• Ausgaben über eigene Schlüssel sind als Geldbetrag nicht sichtbar. Diese Aufrufe zeigen Volumen, Modellmix und Tokenanzahl sowie $0. Was sie Sie tatsächlich kosten, steht auf der Rechnung Ihres Anbieters.
• Die Berichte und das Aufbewahrungsfenster sind nicht gleich lang. Das Panel zeigt niemals mehr als 30 Nutzungstage an, entsprechend dem Zeitraum, für den Leseranalysen verfügbar sind. Das AI-Ledger selbst wird 90 Tage lang aufbewahrt — der zusätzliche Zeitraum besteht, damit eine angefochtene Rechnung noch rekonstruiert werden kann — und täglich bereinigt. MCP-Aufrufzeilen werden derzeit überhaupt nicht bereinigt, weshalb die Ansicht pro Tool alle Zeiträume umfasst.
• Noch offen: „Einsparungen“ und „Umsatz“ sind Modelle, „Kosten“ sind eine Messung. Überprüfbar ist das Ledger: welches Modell ausgeführt wurde, was der Anbieter berechnet hat und was vom Guthaben abging. Aus diesen Daten nicht überprüfbar ist, ob eine beantwortete Frage andernfalls zu einem Support-Ticket geworden wäre oder ob ein Leser, der den Chat genutzt hat, andernfalls nicht gekauft hätte. Betrachten Sie die beiden Geldzuflusswerte als Rangfolge zwischen Lesern, niemals als Bargeld.

Welcher Tarif#

Der leserorientierte Assistent, Agent-Ausführungen und automatische Übersetzungen sind die Funktionen, die Kosten über den Anbieterschlüssel von Docsbook verursachen, und sie sind kostenpflichtig. Alles andere auf dieser Seite — die Ledger, die Aufschlüsselungen, die Modellauswahl, die Verwendung eines eigenen Schlüssels und MCP — ist in jedem Tarif verfügbar. Insbesondere unterliegt MCP überhaupt keiner Tarifbeschränkung: Die einzige Grenze ist das verfügbare Geld. Die aktuellen Tarife und Preise finden Sie auf der Preisseite.

Wo nachsehen#

1. Ausgaben im Zeitverlauf, neben Ihrem Traffic — die Kachel „Ausgaben“ in der Analytics-Übersicht.
2. Wofür das Geld ausgegeben wurde — die Nutzungsansicht: KI nach Oberfläche, Kategorie und Modell; MCP nach Tool und Klasse; bepreiste, aber nicht berechnete Ereignisse. Zeitfenster sind 24 Stunden, 7 Tage und 30 Tage.
3. Was in Ihrem Chat angefragt wurde und was es gekostet hat — die Zeile Chat in der Administrationsseitenleiste; öffnen Sie eine Unterhaltung, um deren Transkript und die eigene Kostenaufstellung anzuzeigen.
4. Von einem Agenten aus — get_ai_usage über MCP.

Verwandte Inhalte#

• Analytics-Übersicht — die Kachel „Ausgaben“ und ihr Verhalten bei der Verwendung von Filtern
• So funktioniert die Messung — Aufbewahrung und Speicherort der Daten
• Erfasste Ereignisse — die Chat-Ereignisse hinter diesen Unterhaltungen
• KI-Chat — Auswahl eines Modells und eines Anbieters
• So funktionieren KI-Übersetzungen — die andere Funktion, die dieses Guthaben verbraucht
• Webhooks — informiert werden, dass Sie sich einem Limit nähern, statt es erst beim Erreichen zu erfahren