Cloud vs. On-Premise: die Modellrechnung
Cloud-KI heißt mieten, On-Premise heißt besitzen. Verschieben Sie die Regler und sehen Sie, ab wann sich eigene Hardware rechnet — und wie hoch die Ersparnis über drei Jahre ausfällt.
= 3.000.000.000 Tokens pro Monat
Nach rund 22 Monaten ist On-Premise günstiger.
Ersparnis über 36 Monate: 20.400 €
Illustrative Modellrechnung — keine Preisaussage. Alle Werte sind frei anpassbar; reale Kosten hängen von Hardware, Auslastung und Tarifen ab. On-Premise-Kosten werden als Hardware (einmalig) plus laufender Betrieb modelliert, Cloud rein nutzungsbasiert.
›Grundlage der Voreinstellungen
Die Startwerte sind keine Quinta-Preise, sondern öffentlich einsehbare Marktanker — bewusst konservativ gewählt und jederzeit mit den Reglern überschreibbar:
- •Cloud-Tarif 0,60 € je 1 Mio. Tokens — angelehnt an die Listenpreise günstiger API-Modelle. OpenAI nennt für GPT-4o mini 0,15 $ (Eingabe) bzw. 0,60 $ (Ausgabe) je 1 Mio. Tokens; leistungsstärkere Modelle liegen um ein Vielfaches darüber. openai.com
- •Auch GitHub Copilot rechnet seit dem 1. Juni 2026 tokenbasiert ab: Input-, Output- und Cache-Tokens werden zu den API-Raten des jeweiligen Modells in AI Credits umgerechnet (1 Credit = 0,01 $), Basisrate 0,80 $ je 1 Mio. Input- und 3,20 $ je 1 Mio. Output-Tokens — zusätzlich zu einem festen monatlichen Credit-Guthaben je Sitz (Business ab 19 $, Enterprise ab 39 $). Das liegt nahe am Nutzungsmodell, das dieser Rechner abbildet. docs.github.com
- •Hardware (30.000 €) und Betrieb (400 € / Monat) sind illustrative Annahmen für einen kleinen Inferenz-Server der DGX-Klasse; reale Werte hängen von Ausstattung, Strompreis und Auslastung ab.
Stand der Referenzpreise: Juli 2026, in US-Dollar ausgewiesen. Anbieterpreise können sich jederzeit ändern.
Mehr zum Thema im Fachartikel „On-Premise vs. Cloud-KI: die ehrliche Kostenrechnung“.
Rechnen wir Ihren echten Fall gemeinsam durch.
In der Demo schauen wir auf Ihr Volumen, Ihre Hardware und Ihre Anwendungsfälle — mit belastbaren Zahlen statt Schätzern.