KI: Cloud oder eigene Hardware?
Kaufen oder mieten? Ein interaktiver Rechner zeigt, wie Auslastung, Bedarfsspitzen und Leerlauf die Rechnung verändern.
Kaufen oder mieten? Probier’s aus.
Beispiel: tagsüber viele KI-Anfragen, nachts wenig. Beide Optionen liefern dieselbe angenommene Rechenleistung. Verschieb die Regler und beobachte, wie Bedarfsspitzen und Leerlauf die Kosten verändern.
Cloud
438 €/ Monat
15.779 € über 36 Monate
Eigene Hardware
522 €/ Monat
18.789 € über 36 Monate
Benötigte eigene Systeme: 1 · Einmaliger Kauf: 12.000 € · Strom pro Monat: 39 €.
Der Kauf würde sich gegenüber Miete nach ungefähr 48 Monaten ausgleichen.
Weitere Annahmen und Rechenweg
Monat = 730,5 Stunden. Kauf: Hardware für die Bedarfsspitze, über den Zeitraum verteilt, plus Strom und Wartung. Miete: aktive oder reservierte GPU-Stunden × Stundenpreis. Strom: aktive Stunden × Arbeitsleistung plus übrige Stunden × Leerlaufleistung. Preise sind veränderbare Beispielannahmen; Steuern, Finanzierung, Personal über den Wartungsbetrag hinaus, Netzkosten und Hardware-Wiederverkauf sind nicht berücksichtigt.
Erst den Bedarf verstehen
Stell dir vor, dein Team nutzt morgens und nachmittags viel KI, nachts kaum. Eine GPU kann eine bestimmte Menge Arbeit pro Stunde erledigen. 100 % Bedarf bedeutet hier: eine GPU wäre vollständig beschäftigt. 150 % braucht mehr als eine GPU. Der Rechner vergleicht dieselbe angenommene Rechenleistung auf beiden Seiten.
Kaufen: für die Spitze bezahlen
Eigene Hardware muss genug Kapazität für die stärkste Stunde haben. Brauchst du im Schnitt 30 % einer GPU, zahlst du trotzdem den ganzen Kaufpreis. Wenn die Spitze über 100 % steigt, kommt in diesem Beispiel ein zweites System dazu. Auch im Leerlauf fallen Strom und Betriebskosten an.
Mieten: das Abrechnungsmodell zählt
Bei aktiver Rechenzeit kosten gebündelte Jobs nur die benötigten GPU-Stunden. Bei einer dauerhaft laufenden Cloud-Instanz zahlst du auch nachts. Im Rechner kannst du zwischen diesen Annahmen umschalten. Automatische Skalierung, Mindestabrechnung, Ladezeiten und Latenz müssen in einem echten Angebot separat geprüft werden.
Was in die Rechnung gehört
Kaufkosten werden im Rechner über den gewählten Zeitraum verteilt. Dazu kommen Strom und monatliche Wartung. Für Strom zählen Arbeitsleistung und Leerlauf getrennt. Bei Miete werden GPU-Stunden mit dem Stundenpreis multipliziert. Der Amortisationspunkt vergleicht den einmaligen Kauf mit der Differenz zwischen Miete und laufendem Eigenbetrieb.
Ein Kostenmodell ist ein Ausgangspunkt
Die Regler sind Beispielannahmen, keine aktuellen Anbieterangebote. Hardware-Leistung hängt vom Modell, der Präzision, dem Speicher, der Batch-Größe und den Anforderungen an die Antwortzeit ab. Zusätzlich zählen Datenschutz, Verfügbarkeit, Personal, Netzwerke und Wartung. Verwende für eine konkrete Entscheidung eigene Messungen und Preise.
Entstehung: Kosten, Zeit und Fußabdruck
API-Kostenschätzung
Noch nicht erfasst
Erfasste Jobzeit
Noch nicht erfasst
CO₂e lokal, geschätzt
Noch nicht erfasst
Die Zahlen umfassen erfasste automatische Produktionsschritte dieser Sprache, inklusive beider Video-Themen. Joblaufzeiten werden addiert; parallele Jobs entsprechen nicht der verstrichenen Arbeitszeit. Textentwicklung, Programmierung, menschliche Arbeit, Hosting und nicht erfasste Versuche sind nicht enthalten.
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