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Agentenbasierte KI verspricht leistungsfähigere Anwendungen, verändert aber zugleich die Kostenlogik von KI-Produkten. Gartner warnt vor einem Inferenz-Paradoxon: Obwohl Token günstiger werden, steigen die Gesamtkosten, weil komplexere Workflows deutlich mehr und oft teurere Modellaufrufe benötigen.

Management Summary:

Gartner erwartet, dass die KI-Inferenzkosten pro agentenbasiertem Workflow bis 2028 um mehr als das Fünffache steigen.
Sinkende Modell- und Tokenpreise führen nicht automatisch zu niedrigeren Gesamtkosten, da leistungsfähigere Anwendungen mehr Token und komplexere Modellketten benötigen.
Produktverantwortliche müssen KI-Kosten künftig stärker über Architektur, Modellmix, Routing und Orchestrierung steuern.
Agentenbasierte Reasoning-Modelle verursachen im Vergleich zu einfachen Chatbot-Interaktionen mindestens fünffach höhere Inferenzkosten.
Wirtschaftlich tragfähige KI-Produkte erfordern messbaren Mehrwert, klare ROI-Modelle und konsequentes Inferenz-Tiering statt generischer autonomer Intelligenz.

Produktverantwortliche stehen vor dem Inferenz-Paradoxon: Sinkende Stückkosten lassen die Gesamtkosten für KI steigen, ohne zugleich einen klaren Weg zu entsprechend höherem und planbarem Mehrwert aufzuzeigen.

Gartner prognostiziert, dass sich die KI-Inferenzkosten pro agentenbasiertem Workflow bis 2028 um mehr als das Fünffache erhöhen werden.

Während sich KI-Produkte von unterstützenden Funktionen zu mehrstufigen, agentenbasierten Prozessen weiterentwickeln, geraten Produktverantwortliche zunehmend unter Margendruck. Zwar sinken die Preise für KI-Modelle, doch zugleich werden komplexere Workflows wirtschaftlich realisierbar. Dadurch steigen die Gesamtkosten für KI deutlich. Das Management der Inferenzkosten zählt deshalb zu den wichtigsten Prioritäten für Produktverantwortliche.

»Produktverantwortliche können nicht darauf vertrauen, dass eine effizientere Token-Ökonomie die KI-Kosten dauerhaft senkt«, sagt Will Sommer, Senior Director Analyst bei Gartner. »Jede neue Generation von KI-Funktionen benötigt mehr und häufig auch teurere Token. Ein verlässliches und wirtschaftlich tragfähiges Kostenmodell pro Einheit ist derzeit nicht absehbar. Wer wettbewerbsfähige KI-Produkte entwickeln will, muss komplexe Ökosysteme aus mehreren Modellen aufbauen und dauerhaft betreiben.«

Gartner nennt drei zentrale Trends, die die Token-Ökonomie prägen:

Die Kostenstruktur grundlegender Modelle verbessert sich rasant.
Höhere KI-Effizienz ermöglicht den Einsatz leistungsfähigerer und teurerer Modelle für anspruchsvollere, wertstärkere KI-Anwendungen.
Komplexere KI-Workflows verbrauchen deutlich mehr Token als einfache Chatbot-Interaktionen und treiben dadurch die gesamten Inferenzkosten nach oben.

Diese Entwicklung zeigt: Token werden zwar kosteneffizienter, jedoch nicht so schnell, wie KI-Fähigkeiten und die damit verbundenen Kosten wachsen (siehe Abbildung 1). Das Innovationstempo überholt die Kostenkurve.

Abbildung 1: KI-Komplexität überholt sinkende Token-Kosten

Quelle: Gartner (August 2026)

Genau darin liegt das Inferenz-Paradoxon: Bessere Stückkosten führen zu höheren Gesamtkosten für KI, ohne einen klaren Weg zu entsprechend höherem und planbarem Mehrwert zu eröffnen.

»Die wirtschaftlichen Bedingungen des Inferenz-Paradoxons zeigen sich besonders deutlich im Vergleich zwischen einem einfachen Chatbot und einem KI-Agenten«, sagte Sommer. »Während ein einfacher Chatbot eine Anfrage erfassen, interpretieren und rasch mit einer wahrscheinlich plausiblen Antwort reagieren muss, muss ein KI-Agent fortlaufend schlussfolgern, abwägen und seine Ergebnisse hinterfragen.«

Diese zusätzlichen Schritte summieren sich. Gegenüber einer einfachen Chatbot-Interaktion erhöhen sich die Inferenzkosten des Anbieters durch die Weiterleitung einer Aufgabe an ein agentenbasiertes Reasoning-Modell um mindestens das Fünffache – bei wachsender Aufgabenkomplexität häufig deutlich stärker.

Um mit fortschrittlicher KI – etwa Reasoning-Agenten – einen ROI zu erzielen, sind im Vergleich zu Basismodellen exponentiell höhere Erträge erforderlich. Alternativ braucht es ein hoch optimiertes Inferenz-Tiering, Routing und eine entsprechende Orchestrierung, um komplexe Aufgaben mit kosteneffizienterer Intelligenz in Einklang zu bringen. Beides ist erreichbar, erfordert jedoch erheblichen Aufwand über komplexe Workflows hinweg.

»Wer standardmäßig auf generische autonome Intelligenz setzt, muss mit unbegrenzten Kosten rechnen, die um Größenordnungen höher liegen als bei optimierten Produktökosystemen«, sagte Sommer.

Weitere Informationen: Gartner-Kunden finden weiterführende Informationen in The Inference Paradox: Inference Tiering Is Critical to Protect Margins.

FAQ

Was bedeutet Inferenz bei KI?
Inferenz bezeichnet die Nutzung eines trainierten KI-Modells, um Anfragen zu verarbeiten, Antworten zu erzeugen oder Aufgaben auszuführen. Kosten entstehen dabei jedes Mal, wenn das Modell im laufenden Betrieb genutzt wird.

Warum steigen die Gesamtkosten trotz sinkender Tokenpreise?
Weil moderne KI-Anwendungen komplexere Aufgaben übernehmen. Agentenbasierte Workflows benötigen mehrere Modellaufrufe, mehr Kontext, zusätzliche Prüfungen und häufig leistungsfähigere Modelle.

Was ist das Inferenz-Paradoxon?
Das Inferenz-Paradoxon beschreibt den Effekt, dass bessere Stückkosten die Gesamtkosten von KI nicht senken, sondern durch neue, komplexere Einsatzszenarien sogar erhöhen können.

Was sollten Produktverantwortliche jetzt tun?
Sie sollten Inferenzkosten frühzeitig in Produkt-, Architektur- und Preismodelle integrieren, verschiedene Modellklassen gezielt einsetzen und komplexe Aufgaben über Inferenz-Tiering, Routing und Orchestrierung steuern.

Welche Rolle spielt der ROI?
Fortschrittliche KI muss entweder deutlich höhere geschäftliche Erträge liefern oder durch ein optimiertes Kostenmanagement wirtschaftlich kontrolliert werden. Ohne klare Messgrößen drohen steigende Kosten ohne planbaren Mehrwert.

Weitere Details finden Sie im Gartner Newsroom.
Das aktuelle Zahlenmaterial von Gartner finden Sie unter diesem Link.

Management Summary, FAQ und Bild wurden mit Hilfe von KI erstellt

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Weitere Informationen: Gartner-Kunden finden weiterführende Informationen in The Inference Paradox: Inference Tiering Is Critical to Protect Margins.

FAQ

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