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Workflow-Kosten verstehen

Workflows verbrauchen KI-Credits basierend auf dem, was sie tun. Die Hauptkostentreiber sind:

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AI Agent-Nodes

Die größte Ausgabe in den meisten Workflows. Die Kosten hängen ab von:
  • Verwendetes Modell: GPT-4 kostet mehr als GPT-3.5, Claude Opus mehr als Haiku
  • Input-Länge: Wie viele Daten du an den Agenten sendest
  • Output-Länge: Wie viel der Agent generiert
  • Tool-Nutzung: Web-Suchen, Code-Ausführung und Integrationen verursachen zusätzliche Kosten

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Action-Nodes

Generell niedrige Kosten oder kostenlos:
  • Integrations-Aktionen: Normalerweise kostenlos (keine KI beteiligt)
  • HTTP-Requests: Kostenlos innerhalb deiner Workflow-Ausführung
  • Benachrichtigungen: Kostenlos

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Weitere Kosten

  • Web-Search-Nodes: Kleine Gebühr pro Suche
  • Code-Nodes: Kostenlos (keine KI-Nutzung)
  • Condition/Loop-Nodes: Kostenlos (nur Logik)
Du kannst die exakten Kosten für jeden Node nach einem Testlauf sehen. Klicke auf den Node und überprüfe den Usage-Tab.

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Kosten überwachen

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Kosten pro Ausführung

Per-Run Costs Nach jeder Workflow-Ausführung kannst du sehen:
  1. Gehe zum Runs-Tab
  2. Klicke auf eine beliebige Ausführung
  3. Sieh dir die Gesamtkosten und die Aufschlüsselung pro Node an
  4. Prüfe, welche Nodes die meisten Credits verbraucht haben

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Kosten auf Workflow-Ebene

Verfolge Ausgaben über die Zeit:
  1. Gehe zu den Workflow-Einstellungen
  2. Sieh dir den Usage-Bereich an
  3. Schau dir täglich, wöchentliche und monatliche Kosten an
  4. Lade detaillierte Usage-Reports herunter

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Kostenlimits setzen

Per-Run Costs Schütze dich vor unerwarteten Kosten, indem du Ausgabenlimits setzt:

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Monatliches Limit

Setze eine maximale Ausgabenobergrenze für den gesamten Workflow:
  1. Gehe zu den Workflow-Einstellungen
  2. Setze Monatliches Limit (z.B. 100 €)
  3. Der Workflow pausiert automatisch, wenn das Limit erreicht wird
  4. Du erhältst Benachrichtigungen bei 50%, 75% und 90%

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Limit pro Ausführung

Verhindere unkontrollierte Kosten durch eine einzelne Ausführung:
  1. Setze Execution Limit (z.B. 5 € pro Lauf)
  2. Der Workflow stoppt, wenn eine einzelne Ausführung diesen Betrag überschreitet
  3. Nützlich zur Vermeidung von Problemen mit Schleifen oder Wiederholungen

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Alert-Schwellenwerte

Lass dich benachrichtigen, bevor du Limits erreichst:
  1. Füge benutzerdefinierte Alert-Beträge hinzu (z.B. 25 €, 50 €, 75 €)
  2. Erhalte Benachrichtigungen beim Überschreiten jeder Schwelle
  3. Teammitglieder können als Benachrichtigungsempfänger hinzugefügt werden
Wenn ein Workflow sein Ausgabenlimit erreicht, pausiert er automatisch. Du musst das Limit erhöhen oder bis zum nächsten Monat warten, um fortzufahren.

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Optimierungsstrategien

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Wähle das richtige Modell

Verwende keine Premium-Modelle für einfache Aufgaben: Überdimensioniert: 
Aufgabe: E-Mail aus Text extrahieren
Modell: Claude Sonnet 4.5 ❌ (teuer)
Richtig dimensioniert: 
Aufgabe: E-Mail aus Text extrahieren
Modell: GPT-4.1 mini ✅ (schnell und günstig)

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Optimiere Agent-Prompts

Kürzere, klarere Prompts kosten weniger und funktionieren besser: Effizient: 
Analysiere dieses Feedback. Gib zurück:
- Stimmung: positiv/neutral/negativ
- Dringlichkeit: niedrig/mittel/hoch
- Hauptproblem (1 Satz)

Feedback: {{trigger.message}}
Verwende strukturierte Outputs. Sie sind zuverlässiger und verhindern, dass das Modell unnötigen Erklärungstext generiert.

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Verwende Code für einfache Transformationen

Nutze keine KI für Aufgaben, die Code erledigen kann: Teuer: 
Agent: "Konvertiere dieses Datum ins Format JJJJ-MM-TT" ❌
Kostenlos: 
# Code-Node ✅
from datetime import datetime
date = datetime.strptime(trigger.date, "%m/%d/%Y")
return {"date": date.strftime("%Y-%m-%d")}
Wann Code statt KI verwenden:
  • Datums-/Zeitformatierung
  • Mathematische Berechnungen
  • Daten filtern und sortieren
  • String-Manipulation
  • JSON-Parsing/Formatierung

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Kosteneffiziente Muster

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Intelligentes Filtern

Filtere Daten, bevor du sie an KI sendest: 
Trigger (100 Items) → Code: Filtere relevante Items (20 Items)
                   → Agent: Verarbeite 20 Items (nicht 100)

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Progressive Verbesserung

Starte günstig, eskaliere nur bei Bedarf: 
Daten → Schneller Check (regex/code) → [EINFACH] → Fertig
                                → [KOMPLEX] → KI-Analyse

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Kosten vor dem Launch schätzen

Bevor du einen Workflow aktivierst, schätze die monatlichen Kosten:

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1. Erwartete Ausführungen zählen

Wie oft wird dieser Workflow getriggert?
  • Formulare: Erwartete Übermittlungen pro Monat
  • Geplant: Ausführungen pro Tag × 30
  • Webhooks: Events pro Monat von Integration

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2. Mit echten Daten testen

Führe 5-10 Tests mit realistischen Daten durch und prüfe die Kosten: 
Beispiel:
- Testlauf 1: 0,12 €
- Testlauf 2: 0,15 €
- Testlauf 3: 0,11 €
- Durchschnitt: 0,13 € pro Lauf

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3. Monatliche Schätzung berechnen

Durchschnittskosten pro Lauf: 0,13 €
Erwartete monatliche Läufe: 1.000
Geschätzte monatliche Kosten: 130 €

Füge 20% Puffer hinzu: 156 €

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4. Angemessene Limits setzen

Setze monatliches Limit: 200 € (inkl. Puffer)
Setze Limit pro Lauf: 1,00 € (fängt Anomalien ab)

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Kosten vs. Nutzen

Denk dran: Das Ziel ist nicht, null auszugeben – sondern maximalen Nutzen für deine Ausgaben zu erhalten.

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Wann es sich lohnt, mehr auszugeben

Es lohnt sich zu bezahlen für:
  • Zeitersparnis: Wenn es Stunden manueller Arbeit spart
  • Qualitätsverbesserungen: Bessere KI-Modelle für kritische Entscheidungen
  • Skalierbarkeit: Automatisierung von Aufgaben, die manuell nicht skalieren

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Nächste Schritte

Kernkonzepte

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Variablenverwendung

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Agent-Node

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