Durch gezielte Einbindung präziser Unternehmensinformationen in generative KI sinkt der Token-Verbrauch bei gleichzeitig höherer Antwortqualität und geringeren Kosten.
Mindbreeze, ein weltweit führender Anbieter von KI-basierten Wissensmanagementlösungen, reduziert mit Mindbreeze InSpire das sogenannte Token Maxxing.
Bei Token Maxxing handelt es sich um den kostspieligen übermäßigen Verbrauch von Tokens bei der Nutzung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), der zunehmend die KI-Budgets vieler Unternehmen belastet. Mindbreeze InSpire identifiziert die relevanten Informationen aus den Unternehmensdaten und übergibt ausschließlich diese verifizierten Fakten an das Sprachmodell. Dadurch sinkt die Anzahl der benötigten Tokens pro Antwort, während gleichzeitig die Qualität der generierten Ergebnisse steigt. Damit eröffnet Mindbreeze InSpire Unternehmen einen Weg zu skalierbarer KI mit planbaren Kosten.
Token Maxxing entwickelt sich zunehmend zu einem der meistunterschätzten Kostenrisiken beim Einsatz generativer KI im Unternehmen. Organisationen stellen ihren KI-Systemen bei jeder Anfrage große Mengen unterschiedlichster Informationen zur Verfügung. Häufig unabhängig davon, ob diese für die jeweilige Fragestellung tatsächlich relevant sind. Dieser Prozess wiederholt sich über Tausende von Abfragen und treibt den Token-Verbrauch erheblich in die Höhe. Branchenanalysen zeigen, dass Tokens inzwischen zur eigentlichen Kostenwährung generativer KI geworden sind. Nutzungsabhängige und nicht linear steigende Ausgaben erschweren die Budgetplanung und können die Wirtschaftlichkeit von KI-Projekten erheblich beeinträchtigen. Das eigentliche Problem liegt dabei meist nicht im Sprachmodell selbst, sondern in der Menge und Qualität der Informationen, die es verarbeiten muss.
Genau an diesem Punkt entscheidet die Qualität der Informationsbereitstellung über Kosten und Ergebnisqualität. Laut Gartner erzielen aktuelle KI-Assistenten und -Agenten auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) bei der Verarbeitung heterogener Unternehmensinformationen häufig nicht die gewünschte Leistung. Hauptursachen sind eine unzureichende Qualität der Datenquellen sowie Mechanismen zur Informationsgewinnung, die relevante Inhalte nicht zuverlässig identifizieren.
Genau hier setzt Mindbreeze InSpire an. Anstatt den gesamten Datenbestand an das Sprachmodell zu übergeben, kombiniert die Lösung Hybrid Search, Semantic Understanding und Knowledge Extraction, um die relevanten Informationen für die jeweilige Anfrage zu identifizieren. Dadurch erhält das Sprachmodell einen kompakten, hochrelevanten Kontext statt umfangreicher und oft unnötiger Datenmengen. Das Ergebnis ist ein deutlich geringerer Token-Verbrauch pro Antwort, höhere Relevanz der Ergebnisse, eine lückenlose Nachvollziehbarkeit der Quellen sowie die konsequente Einhaltung von Dokumenten- und Zugriffsrechten. Flexible Betriebsmodelle wie On-Premises oder Cloud-Installationen ermöglichen den Einsatz selbst in Unternehmen mit hohen Anforderungen an Datenschutz und Datensouveränität.
Gartner erklärt: "Etablieren Sie eine robuste Governance, indem Sie klare Richtlinien für das Management von Unternehmensinformationen festlegen und eine umfassende Anreicherung sowie strukturierte Aufbereitung von Metadaten systematisch anwenden, um sicherzustellen, dass Informationen präzise, relevant und vertrauenswürdig (APT Accurate, Pertinent, Trusted) sind."
"Unternehmen wurde vermittelt, dass mehr Tokens für mehr Intelligenz stehen. Tatsächlich ist das Gegenteil der Fall", erklärt Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer von Mindbreeze. "Wie viele Tokens verbraucht werden, sagt nichts über den Wert aus. Sondern es ist entscheidend, dem Sprachmodell die richtigen Informationen dann bereitzustellen, wenn sie benötigt werden. Je präziser und fundierter das Retrieval, also der Abruf der Informationen, erfolgt, desto geringer sind die Kosten und desto größer ist das Vertrauen in die Antworten. Damit skaliert die KI endlich so, wie Unternehmen es erwarten."
Für IT- und Technologieverantwortliche bedeutet dieser Ansatz einen grundlegenden Perspektivenwechsel: Statt den Ressourcenverbrauch in den Mittelpunkt zu stellen, rücken messbare Geschäftsergebnisse in den Fokus. Die Reduzierung von Token Maxxing senkt die Gesamtbetriebskosten (Total Cost of Ownership), macht KI-Ausgaben besser planbar und erhöht zugleich Qualität und Vertrauenswürdigkeit KI-gestützter Entscheidungen. Gleichzeitig etabliert sich Enterprise AI Search als zentrale Grundlage für KI-Assistenten und KI-Agenten und nicht als nachträglich hinzugefügter Kostenfaktor.
Quelle: Gartner Report, Market Guide for Enterprise AI Search, By Tim Nelms, Stephen Emmott, etc., September 2025. Gartner is a trademark of Gartner, Inc. and/or its affiliates.
Über Mindbreeze
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