Tokenmaxxing: KI-Agenten verursachen monatliche Kosten von 1,3 Millionen Dollar

Tokenmaxxing hat sich in der Tech-Branche zu einer Art Statussymbol entwickelt. Wie teuer intensives Coding per KI sein kann, zeigt Openclaw-Gründer Peter Steinberger. Dessen monatliche Rechnung belief sich zuletzt auf 1,3 Millionen US-Dollar.

Ein möglichst hoher KI-Tokenverbrauch gilt Teilen der Tech-Branche aktuell als eine Art Gradmesser für Effizienz und Erfolg. Entwicklerinnen und Entwickler rühmen sich online mit dem sogenannten Tokenmaxxing. Dabei zeigen Analysen, dass ein hoher Verbrauch von KI-Token, etwa beim Programmieren, nicht automatisch eine höhere Produktivität bedeutet.

Entsprechend zwiespältig fallen auch die Reaktionen auf den Arbeitsnachweis aus, den Openclaw-Gründer Peter Steinberger bei X veröffentlicht hat. Demnach hat der mittlerweile bei OpenAI unter Vertrag stehende Open-Source-Entwickler innerhalb eines Zeitraums von 30 Tagen KI-Token im Wert von rund 1,3 Millionen Dollar verbraucht.

Die Internet-Community zeigte sich allerdings wenig beeindruckt, zum Teil sogar verärgert. Einige Nutzerinnen und Nutzer meinten, dass sich mit dem Geld ein eigenes Startup finanzieren oder mehrere menschliche Programmiererinnen und Programmierer einstellen ließen. Andere warfen Steinberger vor, das Geld nur so zum Fenster herauszuwerfen, ohne etwas Greifbares damit zu produzieren – was wiederum der Openclaw-Erfinder mit Verweis auf zahlreiche GitHub-Projekte nicht auf sich sitzen lassen wollte.

Freilich muss Steinberger diese hohe Rechnung nicht selbst zahlen, wie Businessinsider schreibt. „Natürlich nicht“, antwortete der Entwickler auf die entsprechenden Fragen von X-Nutzerinnen und -Nutzern. Der Großteil der Ressourcen sei in die Weiterentwicklung von Openclaw geflossen. Die Kosten übernimmt OpenAI.

Das Ganze solle auch zeigen, wie umfangreich man KI zum Coden verwenden könne, wenn es kein Token-Limit gebe. Steinberger lässt eigenen Angaben zufolge rund 100 KI-Agenten coden, Pull-Requests prüfen, Sicherheitslücken aufspüren und Fehler ausbessern. Außerdem lauschen KI-Agenten Meetings und starten daraus eigenständig die geforderten Arbeitsschritte.

„Dank der gesamten Automatisierung können wir dieses Projekt extrem schlank gestalten“, erklärte Steinberger dazu. Allerdings blieb auch diese Aussage nicht unwidersprochen. Einige Nutzerinnen und Nutzer meinten, dass ein so umfangreiches und teures Coding-Projekt kaum „extrem schlank“ genannt werden könne.

Zumal die 1,3 Millionen Dollar und gut 100 KI-Coding-Einheiten noch nicht einmal das ganze Projekt zu umfassen scheinen, an dem Steinberger derzeit bei OpenAI arbeitet. Denn auf die Frage, ob es sich bei der via X geteilten Statistik um seine eigenen Nutzungszahlen handele, schrieb Steinberger: „Yup, zumindest auf diesem Account“.

Tokenmaxxing, also der möglichst hohe Verbrauch von KI-Token, wird in vielen Tech-Unternehmen als Zeichen für Produktivität und technologische Vorreiterschaft gesehen. Doch Experten warnen davor, diesen Wert überzubewerten. Ein hoher Tokenverbrauch könne auch auf ineffiziente Nutzung oder mangelnde Optimierung hindeuten.

Peter Steinberger, Gründer des Open-Source-Projekts Openclaw, hat nun ein Beispiel geliefert, das die Diskussion neu entfacht. Seine monatliche Rechnung für KI-Token beläuft sich auf 1,3 Millionen Dollar – eine Summe, die selbst für große Tech-Unternehmen beachtlich ist.

Die Veröffentlichung dieser Zahl auf der Plattform X sorgte für gemischte Reaktionen. Während einige die Skaleneffizienz und den technologischen Fortschritt lobten, kritisierten andere den hohen Ressourceneinsatz. Ein Nutzer kommentierte: „Damit könnte man ein ganzes Entwicklerteam finanzieren.“

Steinberger selbst verteidigte den Aufwand. In seiner Antwort auf die Kritik betonte er, dass die Investitionen direkt in die Weiterentwicklung von Openclaw fließen. Er erklärte, dass die KI-Agenten nicht nur Code schreiben, sondern auch Tests durchführen, Sicherheitslücken schließen und sogar an Meetings teilnehmen.

Die Kostentragung ist für Steinberger kein Thema, da OpenAI die Rechnung übernimmt. Der Entwickler steht mittlerweile bei dem KI-Unternehmen unter Vertrag. Das Projekt dient offenbar als Demonstrator für die Leistungsfähigkeit der hauseigenen KI-Modelle bei komplexen Coding-Aufgaben.

Kritiker sehen dennoch ein Problem: Ohne Kostenbewusstsein drohe eine ineffiziente Nutzung von Ressourcen. „Tokenmaxxing ist kein Selbstzweck“, schrieb ein X-Nutzer. „Es geht darum, mit möglichst wenig Token möglichst viel zu erreichen.“

Steinberger hält dagegen: „Wir haben die Automatisierung so weit getrieben, dass das Projekt extrem schlank läuft.“ Er verweist auf die hohe Zahl an KI-Agenten, die parallel arbeiten, und die damit erzielte Produktivität. Seiner Ansicht nach ist der hohe Tokenverbrauch ein Zeichen für intensive Nutzung, nicht für Verschwendung.

Die Diskussion zeigt, wie tief die KI-Integration in der Softwareentwicklung bereits fortgeschritten ist. Unternehmen und Entwickler stehen vor der Herausforderung, den optimalen Grad der Automatisierung zu finden. Tokenmaxxing könnte dabei sowohl als Ziel als auch als Warnsignal dienen.

Ob der Ansatz von Steinberger zukunftsfähig ist, bleibt abzuwarten. Fakt ist: Die Kosten für KI-Dienstleistungen sinken tendenziell, während die Leistungsfähigkeit steigt. In einigen Jahren könnten solche Summen daher alltäglich sein – oder die Effizienzsteigerung macht sie überflüssig.

Die Community bleibt gespalten. Während einige Tokenmaxxing als Statussymbol und Treiber für Innovation sehen, betonen andere die Risiken: Abhängigkeit von einzelnen Anbietern, mangelnde Kostentransparenz und potenzielle Lock-in-Effekte. Klar ist: Die Diskussion um den richtigen Einsatz von KI wird noch lange andauern.

Für Steinberger steht dagegen jetzt schon fest: „Ohne KI-Agenten wäre dieses Projekt so nicht möglich.“ Er plant, den Ansatz weiterzuentwickeln und noch mehr Aufgaben zu automatisieren. Die 1,3 Millionen Dollar seien dabei nur der Anfang.

Der Fall zeigt auch, wie sich die Wahrnehmung von KI-Ausgaben verändert. Was früher als exzessiv galt, wird heute von manchen bereits als notwendiges Investment angesehen. Der technologische Fortschritt zwingt Unternehmen, neu über Kosten-Nutzen-Verhältnisse nachzudenken.

Abschließend bleibt festzuhalten: Tokenmaxxing ist mehr als nur ein Trend. Es ist ein Spiegel der aktuellen Tech-Kultur, in der Größe oft mit Erfolg gleichgesetzt wird. Ob das sinnvoll ist, muss jedes Unternehmen für sich selbst entscheiden. Das Beispiel Steinberger liefert dafür jedenfalls reichlich Diskussionsstoff.