generiert Kosten. Wie viel Geld verschwenden Sie für wiederholtes KI-Reasoning? Die meisten LLM-Workflows haben einen Schwachpunkt: Sie improvisieren bei jedem Schritt – auf Ihre Kosten, in großem Maßstab und ohne Garantien. Pega legt die Logik bereits in der Designphase fest und gewährleistet so kontrollierte Ergebnisse zu einem Bruchteil der Kosten. Kostenrisiko berechnen So funktioniert‘s Die versteckten Kosten durch wiederholtes Reasoning LLM-Workflows rufen nicht nur Agenten auf – sie denken alle Prozesse jedes Mal neu durch. Um zu verstehen, wie sich Kosten summieren, beschreiben wir hier, wie die meisten agentenbasierten Workflows heute funktionieren – und wo ihre Schwachstellen liegen. 5-20× LLM-Workflows kosten pro Durchlauf 5- bis 20-mal mehr als die zielgerichtete Ausführung von Pega. Und diese Lücke vergrößert sich mit jedem weiteren Workflow-Schritt, da die Kontextfenster immer umfangreicher werden und der Token-Verbrauch zunimmt. Unabhängige Agenten Wo sich Kosten summieren Die meisten KI-Orchestrierungslösungen stützen sich auf LLMs, um Workflows zur Laufzeit zu verwalten. Jeder Schritt erfordert Inferenzen, um den Kontext zu interpretieren und den nächsten Schritt zu wählen – selbst wenn die Logik gleich bleibt. Mit zunehmendem Workflow-Umfang führen wiederholte Inferenzvorgänge zu höherem Token-Verbrauch und steigenden Kosten. Der koordinierte Pega-Ansatz Abrechnung pro Vorgang, nicht pro Token In der Pega-Plattform führt eine deterministische Orchestrierung den Workflow aus und ruft dabei KI-Agenten auf beliebigen Plattformen auf, um bestimmte Aufgaben auszuführen, wie die Bearbeitung von Dokumenten, die Durchführung von Recherchen oder die Erstellung von Inhalten. Sie zahlen einen Pauschalpreis pro Vorgang. Bei den von Pega verwalteten Modellen sind die Token bereits enthalten, sodass der Preis unabhängig davon gleich bleibt, ob ein Vorgang 5 oder 50 Schritte umfasst.
Gestalten Sie Ihren Workflow jetzt mit Pega Blueprint neu. Jetzt ausprobieren Die Wahrheit über KI-Kosten Wie viel geben Sie
heute aus? Konfigurieren Sie unten Ihr Workflow-Szenario für eine schnelle Schätzung oder wechseln Sie zu den erweiterten Optionen, um detaillierte Einstellungen für Token und Preise vorzunehmen. Einfache Schätzung Erweiterte Optionen Für Experten Beginnen Sie mit einem Szenario oder legen Sie unten Ihr eigenes fest Workflows pro Monat Workflows Schritte insgesamt pro Workflow Schritte KI-Agentenschritte Agentenschritte Meine jährlichen Einsparungen anzeigen Meine Einsparungen neu berechnen Workflow-Konfiguration KI-Agentenschritte Workflow-Schritte insgesamt Monatliches Volumen (Vorgänge) Pro Agentenaufruf – Zielgerichteter Pega-Schritt Eingabetoken (Pega-Schritt) Ausgabetoken (Pega-Schritt) Pro Schritt – LLM-Orchestrierung Kontextwachstum/Schritt Ausgabetoken/Schritt Token-Preis (€ pro einer Million Token) Eingabetoken-Preis Ausgabetoken-Preis Pega Agentic AI Preis pro Vorgang Preis pro Vorgang (€) Prompt-Caching auf die gemessene Schätzung anwenden: Aktivieren Sie das Prompt‑Caching für das Modell, bei dem wiederholt verwendeter Kontext nur mit etwa 10 % berechnet wird (also rund 90 % Rabatt auf zwischengespeicherte Eingaben). Dies ist die günstigste Annahme für die Token-basierte Preisgestaltung. Bitte beachten Sie, dass der Wert von Pega auch in diesem Fall aufgrund der ergebnisorientierten Preisgestaltung mit einem Pauschalpreis pro Workflow-Vorgang erhalten bleibt, unabhängig davon, wie viele Schritte oder Token ein Vorgang umfasst. Einsparungen berechnen Neu berechnen Ihre Schätzung So viel sparen Sie
mit Pega. Ohne Pega – jährliche Kosten Alle Schritte an Claude Sonnet gesendet (2,59 €/12,95 € pro 1 Mio.) Mit Pega – jährliche Kosten Pauschalpreis {platformCost}/Vorgang · Token inbegriffen · unter der Annahme einer Laufzeit von 3 Jahren bei ca. 1 Mio. Vorgängen/Jahr Pega-Plattform-Kosten auf 0 € festgelegt – nur Token-Kosten Geschätzte jährliche Einsparungen Basierend auf {volume} Workflows/Monat · {totalSteps} Schritte insgesamt · {agentSteps} Agentenschritte % gespart Hinter den Kosten: vorhersehbare Ergebnisse Die Vorhersehbarkeit der Kosten ist der Ausgangspunkt für Gespräche, nicht das Ende des Mehrwerts. Die oben genannten Einsparungen sind auf dieselbe Architektur zurückzuführen, mit der Ergebnisse von Pega vorhersehbar werden: deterministische Orchestrierung und Governance, die in die Pega-Plattform integriert sind und nicht erst nachträglich hinzugefügt wurden. Jede Aktion eines Agenten unterliegt von vornherein festgelegten Regeln, wird protokolliert und ist nachprüfbar. Wenn Sie KI unternehmensweit und in regulierten Workflows einsetzen, werden aus geringeren Kosten Ergebnisse, auf die sich Ihr Unternehmen, Ihre Wirtschaftsprüfer und Ihre Aufsichtsbehörden verlassen können. Mit einem Experten sprechen Daten anzeigen Pega-Kosten = ein pauschaler, vorgangsbasierter Preis (beispielhafter Standardpreis: 0,76 €/Vorgang; basiert auf einer Laufzeit von 3 Jahren bei ca. 1 Mio. Vorgängen pro Jahr; bitte an Ihre Geschäftsbedingungen anpassen). Bei von Pega verwalteten Modellen sind Token enthalten, sodass der Preis unabhängig von der Anzahl der Schritte gleich bleibt. KI-native Kosten = Σ(Schritt i)[2.000 + i × Kontextwachstum] Eingabetoken + Ausgabe bei jedem Schritt, berechnet nach dem Preismodell von Claude Sonnet: 2,59 €/Mio. Eingaben · 12,95 €/Mio. Ausgaben. Alle Einstellungen können im erweiterten Modus angepasst werden. Nur zur Veranschaulichung; keine Preisliste. Wiederholtes Reasoning im Laufe der Zeit Warum die Kosten für KI-native
Orchestrierung quadratisch steigen. Die Kosten für das orchestrierte Nachdenken steigen mit jedem Schritt und nehmen mit mehr Kontext noch schneller zu. Der deterministische Ansatz von Pega bei der Entwicklung und Orchestrierung von Workflows verursacht keinen solchen Mehraufwand, was im Laufe der Zeit zu erheblichen Einsparpotenzialen führt. Gesamtkosten pro Workflow-Durchlauf – Schritt für Schritt Die verbrauchsabhängigen KI-Kosten summieren sich mit jedem Schritt (vor Berücksichtigung von Caching-Rabatten). Pega-Kosten bleiben pro Vorgang unverändert. Pega: Pauschalpreis pro Vorgang (Token inbegriffen) KI-nativ (Re-Reasoning bei jedem Schritt) Schritt Pega (zielgerichtete Agenten) LLM-orchestriert So haben wir dies berechnet – vollständige Annahmen und Methodik Vollständiges Modell – Annahmen, Token-Berechnungen und Formelmethodik Alle Werte spiegeln Ihre aktuellen Eingaben im Rechner wider. Die Anzeige wird dynamisch aktualisiert, sobald Sie die obigen Einstellungen anpassen. CSV herunterladen PDF drucken/speichern Eingabeannahmen Berechnete Ergebnisse Vergleich pro Durchlauf. Multiplizieren Sie diesen Wert mit dem monatlichen Volumen, um die Gesamtkosten zu ermitteln. Berechnungsmethode Füllen Sie den Rechner oben aus und klicken Sie auf „Meine jährlichen Einsparungen anzeigen“, um Ihre Schätzung anzuzeigen. Die Token-Preise stammen aus der API-Dokumentation des Anbieters vom April 2026 und spiegeln die kostenpflichtige, KI-native Seite wider, die das Modell von Pega umgeht (Claude Sonnet: 2,59 €/Mio. Eingaben · 12,95 €/Mio. Ausgaben). Bei KI-nativen Orchestrierungs-Kostenmodellen wird der Kontext als arithmetische Reihe akkumuliert, quadratisch zur Workflow-Länge. Bei den Token-Preisen handelt es sich um Listenpreise vor Berücksichtigung von Prompt-Caching oder Mengenrabatten (durch Caching lassen sich die Kosten für wiederholte Eingaben im wiederholten Kontext um bis zu ~90 % senken) und der AI-native Wert bezieht sich ausschließlich auf die reinen Token-Ausgaben, ohne Berücksichtigung der Kosten für Plattform, Entwicklung, Governance und operatives Geschäft, die ein Kunde ebenfalls zu tragen hätte. Die Kosten bei Pega basieren auf einem Pauschalpreis pro Vorgang (Beispiel: 0,76 € pro Vorgang; unter der Annahme einer Laufzeit von 3 Jahren bei ca. 1 Mio. Vorgängen pro Jahr), wobei die Token in den von Pega verwalteten Modellen enthalten sind. Alle Annahmen sind anpassbar. Nur zur Veranschaulichung; keine Pega-Preisliste.
Dieser ROI-Rechner liefert lediglich Schätzwerte und soll Ihnen dabei helfen, anhand von Beispielinformationen mögliche Ergebnisse zu sehen. Die Berechnungen basieren auf Annahmen und Durchschnittswerten, die erheblich von Ihren tatsächlichen Erfahrungen abweichen können. Die Ergebnisse ersetzen keine professionelle Analyse und Pega gibt keine ausdrücklichen oder stillschweigenden Zusicherungen oder Gewährleistungen hinsichtlich der Richtigkeit, Vollständigkeit oder Zuverlässigkeit der Ergebnisse. Vergangene oder geschätzte Kosten bzw. Performance sind kein verlässlicher Indikator für zukünftige Ergebnisse. Was zählt als Workflow?
Ein durchgängiger Prozess, den Ihre KI abwickelt – ein Vorgang im Kundenservice, ein Kreditantrag, eine Onboarding-Anfrage, die Prüfung eines Schadensfalls.
Grobe Schätzung: Wenn Ihr Team täglich etwa 200 Vorgänge bearbeitet, sind das rund 4.000 pro Monat. Schritte insgesamt im gesamten Prozess
Jede Aktion im Workflow zählt – Datenabfragen, Entscheidungen, Statusaktualisierungen, asynchrone Wartezeiten und Aufrufe von KI-Agenten. In einem KI-nativen System liest der Orchestrator bei jedem dieser Schritte den gesamten Verlauf erneut ein.
Üblicher Umfang: Einfacher Prozess ≈ 10-20 · Unternehmens-Vorgang ≈ 30-60 Schritte, die eine KI-Beurteilung erfordern
Wie viele Ihrer gesamten Workflow-Schritte erfordern wirklich ein LLM, also für Klassifizierung, Dokumentenanalyse Entwürfe oder Entscheidungsfindung? Der Rest wird von Pega deterministisch und nahezu ohne Token-Kosten abgewickelt.
Grober Leitfaden: In der Regel 20-40 % der Schritte insgesamt · Ein 40-stufiger Workflow könnte 10-15 echte KI-Agentenschritte umfassen Was sind KI-Agentenschritte? Die Anzahl der Schritte innerhalb Ihres Workflows, bei denen tatsächlich ein LLM aufgerufen wird – Entscheidungen, Klassifizierungen, Entwürfe. Schritte ohne KI-Anwendung, wie Datenbankabfragen oder Regelprüfungen, zählen nicht.
Tipp: Wenn 28 Ihrer 40 Workflow-Schritte KI-basiertes Reasoning beinhalten, setzen Sie diesen Wert auf 28. Schritte insgesamt im Vergleich zu den Agentenschritten Die Gesamtlänge Ihres Workflows von Anfang bis Ende, einschließlich Nicht-KI-Schritten wie Datenabruf, Regelauswertung und Systemaufrufen.
Beispiel: Ein Workflow zur Schadensbearbeitung umfasst möglicherweise insgesamt 40 Schritte, von denen jedoch nur 28 ein LLM aufrufen. Wie viele Vorgänge pro Monat? Die Gesamtzahl der Ausführungen dieses Workflows pro Monat für alle Benutzer oder Kunden.
Grobe Schätzung: 200 Vorgänge/Tag × 22 Arbeitstage ≈ 4.400/Monat. Eingabetoken pro Pega-Agenten-Aufruf Die Anzahl der Token, die für jeden zielgerichteten Pega-Agenten-Schritt an das Modell gesendet werden. Da Pega den Kontext vor der Ausführung festlegt, bleibt dieser klein und unveränderlich – in der Regel umfasst er lediglich den Aufgaben-Prompt und die relevanten Daten.
Üblicher Umfang: 500-3.000 Token pro Aufruf. Ausgabetoken pro Pega-Agenten-Aufruf Die Anzahl der Token, die das Modell für jeden gezielten Agentenschritt zurückgibt. Die strukturierten Ausgaben von Pega sind prägnant, in der Regel handelt es sich um eine Klassifizierung, eine kurze Entscheidung oder einen strukturierten JSON-Blob.
Üblicher Umfang: 100-800 Token pro Aufruf. Warum wächst der Kontext? In Workflows, die von LLMs orchestriert werden, wächst der Konversationsverlauf des Modells mit jedem Schritt – jede vorherige Aktion, jedes Tool-Ergebnis und jede Antwort wird angehängt. Dadurch summieren sich die Kosten.
Beispiel: Wenn jeder Schritt etwa 2.000 Token an Verlaufsdaten hinzufügt, senden Sie bei Schritt 20 allein für Kontext bereits 40.000 Token. Ausgabetoken pro LLM-Schritt Wie viele Token das LLM bei jedem Orchestrierungsschritt als Antwort generiert. Dieser Wert bleibt pro Schritt relativ konstant, wird jedoch bei jedem Schritt berechnet – im Gegensatz zu Pega, wo nur bei Agentenschritten Ausgabekosten anfallen.
Typischer Bereich: 200-1.500 Token/Schritt. Was ist ein Eingabetoken-Preis? Das ist der Betrag, den Sie pro einer Million an das Modell gesendeter Token zahlen (Ihre Prompts, Ihr Kontext, Ihre Daten). Eingabetoken sind stets günstiger als Ausgabetoken.
Richtpreise (April 2026): GPT-4o ~2,15 € · Claude Sonnet ~2,58 € · Claude Opus ~12,92 € · Haiku ~0,22 € – jeweils pro einer Million Token. Was ist ein Ausgabetoken-Preis? Das ist der Betrag, den Sie pro Million Token zahlen, die das Modell für die Antwort generiert. Ausgabetoken kosten 3- bis 5-mal so viel wie Eingabetoken, da die Textgenerierung rechenintensiver ist.
Richtpreise (April 2026): GPT-4o ~8,61 € · Claude Sonnet ~12,92 € · Claude Opus ~64,61 € · Haiku ~1,08 € – jeweils pro einer Million Token. Pega Agentic AI – Preis pro Vorgang Ein pauschaler Gesamtpreis pro Vorgang, der Orchestrierung, Routing, Prüfpfade, Governance und GenAI-Funktionen umfasst, einschließlich Token für von Pega verwaltete Modelle. Dies ändert sich nicht mit der Anzahl der Schritte.
Der Standardwert von 0,76 € pro Vorgang dient nur zur Veranschaulichung und basiert auf einer Laufzeit von drei Jahren bei etwa 1 Million Vorgängen pro Jahr. Passen Sie dies bitte an Ihre tatsächlichen Geschäftsbedingungen an. Abteilungsbetrieb 10.000 Vorgänge/Monat · komplexes Case Management · 40 Schritte insgesamt · 28 Agentenschritte Unternehmen 100.000 Vorgänge/Monat · systemübergreifende Orchestrierung · 50 Schritte insgesamt · 30 Agentenschritte Skalierte Volumina 300.000 Vorgänge/Monat · groß angelegte automatisierte Verarbeitung · 60 Schritte insgesamt · 35 Agentenschritte PARAMETER IHR WERT ANMERKUNGEN WORKFLOW TOKEN-PREISE PRO AGENTENAUFRUF (ZIELGERICHTETE PEGA-SCHRITTE) LLM-ORCHESTRIERUNG (KI-NATIV, PRO SCHRITT) KI-Agentenschritte Workflow-Schritte insgesamt Monatliches Volumen Eingabetoken-Preis Ausgabetoken-Preis Pega Agentic AI Preis/Vorgang Eingabetoken/Aufruf Ausgabetoken/Aufruf Kontextwachstum/Schritt Ausgabetoken/Schritt Schritte, in denen ein LLM tatsächlich aufgerufen wird (nur Pega) Alle Schritte durchgängig. KI-natives Re-Reasoning bei jedem Schritt Kosten skalieren linear bei beiden Architekturen Claude Sonnet ~2,59 € · GPT-4o ~2,16 € · Opus ~12,95 € In der Regel das Fünffache des Eingabepreises Prompt-Caching (KI-nativ) Ein Aus Wenn aktiviert, wird wiederverwendeter Orchestrierungs‑Kontext nur zu rund 10 % berechnet (aus dem Cache gelesen). Pega ist davon nicht betroffen: Pauschalpreis pro Vorgang. Pauschalpreis, alles inklusive: Orchestrierung, Governance, Nachprüfbarkeit, GenAI. 0,76 €/Vorgang (Beispiel: Laufzeit 3 Jahre, ca. 1 Mio. Vorgänge/Jahr); bitte an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen System-Prompt + Vorgangsdaten, die sich ausschließlich auf diesen Schritt beziehen Strukturiertes Ergebnis, Klassifizierung oder kurze Entscheidung Entscheidender Faktor – die angehängte Historie wächst quadratisch. Konservative Schätzung bei 2.000; reale Frameworks oft 4.000–8.000 Gedankengang + Entscheidung über den nächsten Schritt pro Master-Agent-Aufruf METRIK PEGA
(DETERMINISTISCH + AGENTEN) KI-NATIV
(RE-REASONING BEI JEDEM SCHRITT) EINSPARUNGEN MIT PEGA Eingabetoken/Durchlauf Ausgabetoken/Durchlauf Token insgesamt/ Durchlauf Token-Kosten/Durchlauf Pega-Preis/Vorgang (pauschal) Gesamtkosten/Durchlauf Monatliche Kosten Jährliche Kosten Kostenmultiplikator geringere Kosten Pega-Kosten pro Durchlauf = Pega Agentic AI Preis pro Vorgang (pauschal)
Standardwert 0,76 €/Vorgang, unabhängig von den Schritten Pega-Preise pro Vorgang. Ein Pauschalpreis deckt die Bereiche Orchestrierung, Case Management, Prüfpfad, Governance, Compliance und GenAI-Funktionen ab, unabhängig von der Komplexität des Workflows. Bei von Pega verwalteten Modellen sind die Token im Preis inbegriffen, sodass sich der Preis nicht ändert, wenn Agenten mehr Schritte ausführen. (0,76 €/Vorgang dient als Beispiel; dabei wird von einer Laufzeit von 3 Jahren bei ca. 1 Mio. Vorgängen pro Jahr ausgegangen; passen Sie dies bitte an Ihre Geschäftsbedingungen an.) KI-native Orchestrierungs-Eingabetoken pro Durchlauf = Σ (Schritt i = 0 bis N−1) [ 2.000 + i × Kontextwachstum pro Schritt ]
= N × 2.000 + Kontextwachstum × N × (N−1) / 2 Das ist eine arithmetische Reihe. Der Term N×(N−1)/2 bewirkt, dass die Kosten quadratisch und nicht linear mit der Länge des Workflows steigen. Das Orchestrieren eines doppelt so langen Workflows kostet etwa viermal so viel. In Schritt 20 liest der Master-Agent alles aus den Schritten 1 bis 19 erneut durch, nur um zu entscheiden, wie Schritt 20 aussehen soll. KI-native Gesamtkosten pro Durchlauf = (Orchestrator-Eingabetoken/1 Mio. × Eingabepreis)
+ (Schritte insgeamt × Ausgabetoken pro Schritt/1 Mio. × Ausgabepreis)
+ gleiche Kosten für zielgerichtete Agenten wie bei Pega Die Orchestrierungsebene stellt einen reinen Mehraufwand gegenüber den Agenten-Aufrufen dar, die beiden Architekturen gemeinsam sind. Die Lücke vergrößert sich mit jedem Schritt, der dem Workflow hinzugefügt wird. Schritte Token Vorgänge Vorgang