Teure Agenten-Teams, billige Tokens: 71,5 % Open Weight & Anthropics IPO-Kurs

Die Zahl der Woche lautet 71,5 Prozent. So hoch ist der Anteil offener Modelle an allen Tokens, die über das AI Gateway von Vercel laufen. Beim Umsatz kommen dieselben Modelle nur auf 23 Prozent: Sie erledigen die Masse der Arbeit, erhalten aber nur knapp jeden vierten Dollar. Fast jedes dritte Team hat im September zudem sein wichtigstes KI-Labor gewechselt. Michael Witzenleiter und Jean-Luc Winkler nehmen diese Zahl zum Anlass für eine Folge über die Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten und ordnen anschließend die wichtigsten Updates der großen Anbieter ein.

Effizienz statt Masse: Was KI-Agenten wirklich kosten

Eine Untersuchung von Vals.ai stellt eine verbreitete Annahme infrage. Agenten-Teams aus GPT-6 Sol oder Claude Opus 5.5 kosteten auf dem Vibe Code Bench das 1,8- bis 5,1-fache eines einzelnen Agenten. Signifikant bessere Ergebnisse lieferten sie fast nie. Mehr Denkzeit für einen einzelnen Agenten war häufig die bessere Investition. Auch Anthropics neue Dynamic Workflows zeigen das Muster: mehr Details, aber deutlich höhere Kosten. Hinzu kommt ein Konstruktionsfehler, denn das laufende Modell kennt das gesetzte Budget nicht. Code ist billig geworden, teuer bleiben Koordination und Prüfung. Für Business Cases heißt das: Gemessen werden müssen Kosten pro Ergebnis, nicht pro Aufruf.

Decision Models, Router und der Preiskampf bei der Inferenz

Parallel entsteht eine neue Modellklasse. Decision Models wie Microsoft-Decision-1, Cloudflares Clef oder Liquid AIs d1-ultra treffen schnelle Ja/Nein-Entscheidungen für Bruchteile eines Cents. In einem Test sanken so die API-Kosten eines Agenten um 26,6 Prozent und die Latenz um 19,7 Prozent. Router verteilen Anfragen automatisch auf das passende Modell. Google positioniert seinen neuen Gemini Agent genau dort: als Dirigent, der auch Claude und offene Modelle einbindet und Ausgabenlimits in Echtzeit setzt. Gleichzeitig fallen die Preise für die Rechenarbeit. DeepSeek verarbeitet nach eigenen Angaben 155 Billionen Tokens pro Tag und Cluster bei 38 Dollar Umsatz pro GPU-Stunde. Die Kontrolle verschiebt sich damit vom einzelnen Modell zur Plattform, die das Routing übernimmt.

Big Player Updates

Auch bei den großen Anbietern war die Woche dicht:

• OpenAI bringt GPT-6 mit interaktiver Intelligent UI zu allen 1,2 Milliarden ChatGPT-Nutzern.
• Anthropic meldet laut FT und Reuters 16,8 Milliarden Dollar Quartalsumsatz und plant offenbar einen Börsengang mit rund zwei Billionen Dollar Bewertung.
• Google gibt Gemini 4 Argon für App, Cloud und API frei.
• Meta meldet sich mit Muse Wonder und einem aktiven Gedächtnis im Spitzenfeld zurück.
• xAI integriert Claude, Midjourney und Suno in Grok.
• Apple bringt den Bildschirm HomeView, vorerst aber nicht nach Deutschland.

Quick News 1: Anthropic stellt kaum noch Berufseinsteiger ein

Der Anteil der Berufseinsteiger an Anthropics technischen Neueinstellungen ist seit Anfang 2025 von 27 auf 9 Prozent gesunken. Die Mitarbeitenden berichten von Produktivitätsgewinnen durch Claude. Ihre Arbeit verlagert sich aber zunehmend auf die Überwachung von Agenten. Menschliche Aufmerksamkeit wird zum Engpass. Langfristig droht eine Lücke bei genau den Fachkräften, die Agenten später steuern sollen.

Quick News 2: Die Schulungslücke bei Frauen

Eine Studie des Shorenstein Centers der Harvard Kennedy School mit mehr als 5.400 Befragten zeigt: 64 Prozent der berufstätigen Frauen in den USA haben keine KI-Schulung am Arbeitsplatz erhalten, bei Männern sind es 49 Prozent. Männer beantworten mehr Wissensfragen richtig, behaupten aber auch häufiger, erfundene KI-Persönlichkeiten zu kennen. Für Unternehmen ist das ein klarer Auftrag. KI-Kompetenz entsteht nicht von allein.

Quick News 3: Gratis-Handwerker gegen Trainingsdaten

Das KI-Labor HUMXN bezahlt in Minneapolis, Chicago und Miami Reparaturen von Klempnern, Elektrikern und Heizungsbauern. Im Gegenzug tragen die Handwerker Kameras und zeichnen ihre Arbeit in echten Wohnungen auf. Die Aufnahmen dienen als Trainingsdaten für Roboter. Das Modell zeigt, wie knapp Daten aus der physischen Welt sind. Datenschutzfragen bleiben offen.

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