Source: Deutsche Nachrichten
Die Kosten für Sprachmodelle in Unternehmen fallen, obwohl mehr Firmen dafür bezahlen. Der Zahlungsdienstleister Ramp hat am 9. September 2026 seinen monatlichen AI Index vorgelegt, der auf den Kartenumsätzen von Unternehmen in den Vereinigten Staaten (USA) beruht. Laut dieser Auswertung sank im August 2026 der mittlere KI-Aufwand je Beschäftigtem und Monat beim obersten Prozent der Firmen um 9,7 Prozent von 7.976 auf 7.205 US-Dollar. Der effektive Preis je Million Tokens, also je Million verarbeiteter Textbausteine, lag Anfang September 2026 bei 0,68 US-Dollar und damit 41 Prozent unter dem Jahreshoch vom März. Für mittelständische Unternehmen in Deutschland stellt sich parallel die Frage, wo ihre Daten liegen; ein Beitrag beschreibt die Datenresidenz für ChatGPT Business im Mittelstand.
Woran Ramp den Rückgang der Ausgaben im August 2026 festmacht
Der Index misst nicht Umfragen, sondern tatsächliche Zahlungen. Nach Angaben von Ramp erfasst die Auswertung, welche Unternehmen für Abonnements oder Tokens bei den Modellanbietern bezahlen und wie viel davon auf einen Beschäftigten entfällt. Die Gruppe des obersten Prozents ist klein, weshalb der Wert dort laut Ramp stärker schwankt als der Median; den Juliwert dieser Gruppe hat Ramp nachträglich von rund 7.400 auf rund 8.000 US-Dollar angehoben.
Fünf Messgrößen nennt der Index vom 9. September 2026:
- 43,8 Prozent der Unternehmen in den USA zahlten für Abonnements oder Tokens von Anthropic, ein Plus von 0,34 Prozentpunkten zum Vormonat.
- 39,8 Prozent zahlten für Angebote von OpenAI, ein Plus von 0,09 Prozentpunkten.
- Der Aufwand je Beschäftigtem beim obersten Prozent sank um 9,7 Prozent auf 7.205 US-Dollar im Monat.
- Der effektive Preis je Million Tokens lag Anfang September bei 0,68 US-Dollar, nach einem Jahreshoch von 1,15 US-Dollar im März 2026.
- Spitzenmodelle wie Opus, Fable und Sol trugen Anfang September 45 Prozent des Tokenvolumens, nach einem Höchstwert von 53 Prozent im August.
Ramp nennt für den Rückgang zunächst eine harmlose Erklärung: Im August machen viele Entwickler Urlaub, und ähnliche Dellen hat der Index in den Monaten November und Dezember beobachtet. Der Ökonom Ara Kharazian, der den Index verantwortet, sieht darüber hinaus aber zwei Faktoren, die alle Firmen betreffen.
Wie sich der Preis je Million Tokens seit März 2026 entwickelt hat
Der erste Faktor ist der Preis. Laut Ramp haben OpenAI und Anthropic im Monat vor dem 9. September 2026 mehrere Preissenkungen angekündigt. Der von Ramp berechnete effektive Preis je Million Tokens fiel seit dem Jahreshoch von 1,15 US-Dollar im März 2026 um 41 Prozent auf 0,68 US-Dollar. Ein Unternehmen, das dieselbe Textmenge verarbeitet wie im Frühjahr, zahlt dafür im Herbst 2026 deutlich weniger.
Der zweite Faktor ist die Modellwahl. Nach Angaben von Ramp treiben günstige Standardmodelle das Mengenwachstum, während der Anteil der teuren Spitzenmodelle am Tokenvolumen vom Höchstwert von 53 Prozent im August auf 45 Prozent Anfang September zurückging. Ramp berichtet von Unternehmen, die firmenweit ein Standardmodell als Voreinstellung festlegen, weil es für die meisten Aufgaben ausreicht und weniger kostet.
Offene Modelle spielen dabei laut Index eine Nebenrolle. Nur 6,4 Prozent der Unternehmen mit KI-Ausgaben nutzten im August 2026 Plattformen, über die offene oder in China entwickelte Modelle erreichbar sind; bezogen auf alle Unternehmen waren es 3,6 Prozent. Da diese Plattformen auch geschlossene Modelle vermitteln, dürfte die tatsächliche Nutzung offener Modelle noch darunter liegen.
Welche Anbieter bei zahlenden Unternehmen vorn liegen
Der Abstand zwischen den beiden größten Anbietern wächst langsam. Laut Ramp bezahlten im August 2026 43,8 Prozent der Unternehmen in den USA für Anthropic und 39,8 Prozent für OpenAI. Beide Werte stiegen, aber Anthropic legte mit 0,34 Prozentpunkten schneller zu als OpenAI mit 0,09 Prozentpunkten. Die Gesamtverbreitung wächst laut Index weiter, das Tempo lässt jedoch nach. Vorn liegen technische Branchen wie Information, Finanzen und freiberufliche Dienstleistungen.
Für den Einkauf bedeutet das eine neue Lage. Wer im Jahr 2025 einen Anbieter gewählt hat, kann im Jahr 2026 zwischen mehreren Anbietern und mehreren Preisstufen desselben Anbieters wählen. Die Frage lautet dann nicht mehr, welches Modell das beste ist, sondern welches Modell für welche Aufgabe genügt.
„Die Rechnung für Sprachmodelle wird nicht mehr vom besten Modell bestimmt, sondern von der Voreinstellung. Wer im Unternehmen festlegt, welches Modell standardmäßig antwortet, entscheidet über den größten Teil der Kosten, ohne dass ein einziger Nutzer davon etwas bemerkt“, sagt Alexander Weipprecht, Geschäftsführer der Provimedia GmbH.
Wer ein Sprachmodell in bestehende Systeme einbindet, legt diese Voreinstellung technisch fest. Die Schritte zur Integration eines Chatbots in bestehende Systeme beschreibt ein Beitrag, von der Schnittstelle bis zur Anbindung an vorhandene Datenquellen.
Warum nur ein Viertel der Konzerne seine laufenden Kosten kennt
Sinkende Preise nützen nur, wenn ein Unternehmen seine Kosten überhaupt sieht. Laut der Quartalsumfrage AI Pulse der Prüfungsgesellschaft KPMG vom 24. Juni 2026 verfügen nur 26 Prozent der befragten Organisationen über eine vollständige Echtzeitsicht darauf, was der Betrieb ihrer KI-Systeme kostet. Befragt wurden zwischen dem 28. April und dem 25. Mai 2026 insgesamt 204 Führungskräfte aus Unternehmen in den USA mit mindestens einer Milliarde US-Dollar Jahresumsatz.
Die Kontrolle hinkt der Nutzung hinterher. Nach Angaben von KPMG haben 66 Prozent der Organisationen Überwachungstafeln und 61 Prozent Freigabeprozesse eingerichtet, aber nur 36 Prozent steuern den Verbrauch direkt auf der Ebene von Tokens oder Nutzung. 35 Prozent der Führungskräfte nennen das Verständnis nutzungsabhängiger Preismodelle, also von Token- und Inferenzkosten, als Hürde. Für die kommenden zwölf Monate planen die Befragten laut KPMG im gewichteten Mittel Investitionen von 202 Millionen US-Dollar, nach 207 Millionen im Vorquartal.
Beide Auswertungen beschreiben denselben Widerspruch aus zwei Richtungen. Ramp misst, dass der Preis je Einheit fällt und die Nutzer auf günstigere Modelle ausweichen; KPMG misst, dass drei Viertel der Konzerne diesen Effekt in ihren eigenen Zahlen nicht laufend erkennen können.
Was die Zahlen für die Budgetplanung 2027 bedeuten
Ein Budget für Sprachmodelle lässt sich im Herbst 2026 nicht mehr aus dem Vorjahr fortschreiben. Der Preis je Million Tokens ist laut Ramp innerhalb von sechs Monaten um 41 Prozent gefallen, und die Verlagerung auf Standardmodelle senkt den Durchschnittspreis zusätzlich. Ein Unternehmen, das für 2027 mit den Sätzen vom März 2026 rechnet, plant zu hoch; ein Unternehmen, das auf weiter fallende Preise setzt, plant ohne Beleg.
Ramp weist selbst darauf hin, dass die Werte des obersten Prozents mit weiteren Buchungen nachträglich korrigiert werden. Der nächste monatliche Index ist im Oktober 2026 zu erwarten; er wird zeigen, ob der Augustrückgang eine Urlaubsdelle war oder der Beginn einer Entwicklung, in der Volumen und Preis gegeneinander laufen.