Cost Engineering für LLMs: Token-Kosten, Caching, Routing, Small Models

Ziele der Schulung

In dieser 1-tägigen Schulung "Cost Engineering für LLMs: Token-Kosten, Caching, Routing, Small Models" lernen Sie, wie Sie GenAI-Anwendungen wirtschaftlich tragfähig entwickeln und skalieren – ohne unnötige Qualitätsverluste. Im Fokus stehen die wichtigsten Kostentreiber (Token, Kontextlänge, Retries), praktische Caching-Strategien, intelligentes Model Routing / Cascades sowie der gezielte Einsatz kleiner Modelle (SLMs) für Standardfälle. Ziel ist ein praxistaugliches Vorgehen, um Kosten planbar zu machen, Budgets einzuhalten und LLM-Systeme stabil in den Betrieb zu bringen.

Zielgruppe Seminar

• KI-/LLM-Entwickler und AI Engineers
• Plattform- / Cloud- und Softwarearchitekten
• Produkt- und Tech Leads mit Kosten-/ROI-Verantwortung
• Teams, die LLMs bereits produktiv nutzen oder kurz vor Skalierung stehen

Voraussetzungen

• Grundverständnis von LLMs und API-basierter Nutzung
• Erfahrung mit mindestens einem GenAI-Use-Case (Chat, RAG, Agent, Workflow)
• Programmier-Kenntnisse hilfreich, aber nicht zwingend

Seminarinhalt

Kosten verstehen: Token, Kontext, Retries, Latenz

• Was in GenAI wirklich kostet: Input/Output Tokens, Kontextlänge, Tool-Aufrufe, Wiederholungen
• Typische Kostenfallen in Chat-, RAG- und Agent-Workflows
• Grundlagen von Token-Budgets und Kosten pro Task/Use-Case

Prompt-/Context-Caching als größter Hebel

• Wann Caching funktioniert (statische Prompt-Prefixe, wiederkehrende Instruktionen, lange Kontexte)
• Cache-freundliche Prompt-Strukturen (statisch vorne, variabel hinten)
• Praxisüberblick: Prompt Caching & Preislogik bei OpenAI, Anthropic und Google (Context Cache)

Request-Optimierung: Weniger Tokens, gleiche Wirkung

• Kontext-Hygiene: Trimming, Summaries, „Relevant-only Context“
• Output-Steuerung: klare Formatvorgaben, begrenzte Antwortlängen
• Abbruchbedingungen & Guardrails: wann nicht fragen / nicht generieren
• Kostenkontrolle durch klare „Definition of Done“ für Antworten

Routing & Small Models: Groß nur wenn nötig

• Model-Routing / Cascades: kleine Modelle für Standardfälle, Eskalation für Edge Cases
• Praktische Heuristiken: Task-Typ, Komplexität, Confidence Checks
• KPI: Escalation Rate, Cost per Success, Quality per Euro

Cost Guardrails & Monitoring im Betrieb

• Logging-Standard: Tokens, Model, Cache Hit Rate, Latenz, Outcome
• Budgets, Limits, Alerts: Schutz vor „Cost Spikes“ und unbounded Loops
• Regelmäßige Cost Reviews: Regression erkennen wie bei Performance-Problemen

Wrap-Up & Cost Engineering Blueprint

• Typische Unterschiede zwischen PoC- und produktiven Kostenstrukturen
• Cost Playbook: Maßnahmen nach Impact und Umsetzungsaufwand priorisiert
• Nächste Schritte: Quick Wins für die eigenen Use Cases

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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