Wir haben KI-Agenten für mehr Produktivität frei herumlaufen lassen, und die Token-Rechnung wurde zur Horrorgeschichte
Früher dachte ich, eine riesige Token-Rechnung müsse bedeuten, dass der KI-Stack ernsthafte Arbeit leistet. Mehr Aufrufe, mehr Denkarbeit, mehr Automatisierung, mehr Wert. Das war die Fantasie. Die Realität ist hässlicher. In vielen Agent-Setups sind explodierende Token-Kosten kein Beweis für Intelligenz. Sie sind der Beweis, dass das System in Schleifen hängt, erneut versucht, an sich selbst zweifelt, Kontext neu lädt und im Hintergrund still Geld verbrennt, während alle so tun, als bedeute das Dashboard Fortschritt. Wirklich faul fühlte sich das an, als ich sah, wie manche Teams inzwischen darüber reden. Größere Token-Runs. Größere Kontextfenster. Größere Agent-Trace-Logs. Größere interne Ranglisten. Größere Budgets. Aber wenn ein Agent ein Labyrinth aus Tool-Aufrufen, Retries, Validatoren und Selbstreflexionsschleifen braucht, um etwas abzuschließen, das eigentlich simpel sein sollte, dann ist das keine Produktivität. Das ist Verschwendung mit besserem Branding.