Kostenmanagement

Workflow-Kosten verstehen

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

AI Agent-Nodes

Die größte Ausgabe in den meisten Workflows. Die Kosten hängen ab von:

Verwendetes Modell: Größere Modelle kosten mehr als kleinere
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

Weitere Nodes

Web-Search-Nodes: Kleine Gebühr pro Suche
Action-Nodes: Normalerweise kostenlos (keine KI beteiligt)
Code/Condition/Loop-Nodes: Kostenlos (nur Logik)
HTTP-Requests und Benachrichtigungen: Kostenlos

Nachrichten, die im Workflow Builder Chat gesendet werden, zählen zu den persönlichen Nutzungs-Limits, nicht zu den Workflow-Ausgabenlimits.

Kosten überwachen

Kosten pro Node

Nach einer Workflow-Ausführung zeigt jeder Node ein Kosten-Badge in seiner Fußzeile. Hover darüber, um zu sehen:

Gesamtkosten für diesen Node
Aufschlüsselung pro Modell mit Input/Output-Tokens
Kosten pro verwendetem Modell

Kosten pro Ausführung

Sieh dir Ausführungskosten im Runs-Tab an:

Klicke auf eine beliebige Ausführung in der Historie
Sieh dir die Gesamtkosten der Ausführung an
Klicke auf einzelne Nodes, um ihre Kostenaufschlüsselung zu sehen

Kosten auf Workflow-Ebene

Das Historie-Panel zeigt aggregierte Statistiken:

Gesamtausführungen
Ausgeführte Nodes
Gesamtkosten (insgesamt)
Durchschnittskosten pro Ausführung

Kostenlimits setzen

Schütze dich vor unerwarteten Kosten im Workflow-Einstellungen-Panel:

Monatliches Limit

Setze eine maximale Ausgabenobergrenze für den Workflow pro Monat:

Gehe zu den Workflow-Einstellungen
Setze Monatliches Limit (z.B. 100 €)
Neue Ausführungen werden blockiert, wenn das Limit erreicht wird
Fortschrittsbalken zeigt aktuelle Ausgaben vs. Limit

Limit pro Ausführung

Verhindere unkontrollierte Kosten durch eine einzelne Ausführung:

Setze Execution Limit (z.B. 5 € pro Lauf)
Die Ausführung stoppt, wenn sie diesen Betrag überschreitet
Nützlich zum Abfangen von Problemen mit Schleifen oder großen Daten

Stündliches Rate-Limit

Kontrolliere, wie oft der Workflow ausgeführt werden kann:

Setze Max. Ausführungen pro Stunde
Verhindert, dass Trigger-Fluten dein Budget überwältigen
Nützlich für Webhook-getriggerte Workflows

Alert-Schwellenwerte

Lass dich benachrichtigen, bevor du Limits erreichst:

Füge benutzerdefinierte Alert-Beträge hinzu (z.B. 25 €, 50 €)
Erhalte E-Mail-Benachrichtigungen beim Überschreiten jeder Schwelle
Eingebaute Alerts bei 50% und 90% des monatlichen Limits

Wenn ein Workflow sein Monatslimit erreicht, können keine neuen Ausführungen starten. Geplante Workflows und Workflows mit Polling werden deaktiviert, wenn sie nach Erreichen dieses Limits ausgeführt werden sollen.

Kostenlimit-Hierarchie

Kostenlimits werden auf mehreren Ebenen durchgesetzt. Höhere Ebenen haben Vorrang:

Workspace-Level Limits (Admin)

Admins können workspace-weite Limits in Einstellungen → Produkte → Workflows setzen:

Einstellung	Beschreibung
Workspace-Ausgabenlimit	Maximale Gesamtausgaben für Workflows. Gilt in Test-Workspaces für die Gesamtnutzung und sonst für den aktuellen Kalendermonat (Standard: 500 €)
Max. monatliches Limit pro Workflow	Begrenzt, was User als Workflow-Monatslimit setzen können
Monatliches Ausführungslimit	Maximale Workflow-Ausführungen pro Monat (planbasiert)

Wenn ein Workspace-Level-Limit erreicht wird, stoppen Workflow-Ausführungen unabhängig von ihren individuellen Einstellungen.

Workflow-Level Limits (User)

User können Limits pro Workflow setzen (innerhalb der Admin-Vorgaben):

Einstellung	Beschreibung
Monatliches Limit	Begrenzt durch Admin-Einstellung “Max. monatliches Limit pro Workflow”
Limit pro Ausführung	Stoppt einen einzelnen Lauf, wenn dieser Betrag überschritten wird
Stündliches Rate-Limit	Maximale Ausführungen pro Stunde

Das monatliche Workflow-Limit kann das vom Admin konfigurierte Maximum nicht überschreiten. Wenn ein Admin das Maximum auf 50 € setzt, können User ihr Workflow-Limit nicht höher setzen.

Optimierungsstrategien

Wähle das richtige Modell

Verwende keine Premium-Modelle für einfache Aufgaben:

Aufgabe	Modellwahl
E-Mail aus Text extrahieren	Kleineres/schnelleres Modell ✅
Komplexes Reasoning	Größeres Modell ✅
Datumsformatierung	Code-Node (kostenlos) ✅

Optimiere Agent-Prompts

Kürzere, klarere Prompts kosten weniger und funktionieren besser:

Analysiere dieses Feedback. Gib zurück:
- Stimmung: positiv/neutral/negativ
- Dringlichkeit: niedrig/mittel/hoch
- Hauptproblem (1 Satz)

Feedback: {{trigger.output.message}}

Verwende strukturierte Outputs. Sie sind zuverlässiger und verhindern, dass das Modell unnötigen Erklärungstext generiert.

Verwende Code für einfache Transformationen

Nutze keine KI für Aufgaben, die Code erledigen kann: Kostenlos mit Code-Node:

const date = new Date(trigger.output.date);
return {
  formatted: date.toISOString().split('T')[0]  // YYYY-MM-DD
};

Wann Code statt KI verwenden:

Datums-/Zeitformatierung
Mathematische Berechnungen
Daten filtern und sortieren
String-Manipulation
JSON-Parsing/Formatierung

Kosteneffiziente Muster

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)

Progressive Verbesserung

Starte günstig, eskaliere nur bei Bedarf:

Daten → Schneller Check (Code) → [EINFACH] → Fertig
                               → [KOMPLEX] → KI-Analyse

Kosten vor dem Launch schätzen

1. Erwartete Ausführungen zählen

Formulare: Erwartete Übermittlungen pro Monat
Geplant: Ausführungen pro Tag × 30
Webhooks: Events pro Monat von Integration

2. Mit echten Daten testen

Führe 5-10 Tests durch und prüfe die Kosten-Badges:

Durchschnittskosten pro Lauf: 0,13 €
Erwartete monatliche Läufe: 1.000
Geschätzte monatliche Kosten: 130 €
Füge 20% Puffer hinzu: 156 €

3. Angemessene Limits setzen

Monatliches Limit: 200 € (inkl. Puffer)
Limit pro Lauf: 1,00 € (fängt Anomalien ab)
Stündliches Rate-Limit: Basierend auf erwarteter Trigger-Frequenz

Nächste Schritte

Agent-Node

Verstehe Agent-Node-Kosten und Optimierung

Code-Node

Verwende Code für kostenlose Transformationen

FAQ

Was bestimmt die Kosten eines Workflows?

Die Workflow-Kosten hängen von der Modellnutzung, der Anzahl der Läufe, den gewählten Modellen, der Input-Größe, der Output-Länge und KI-intensiven Nodes ab. Lange Prompts, wiederholte Schleifen und große abgerufene Dateien können die Kosten erhöhen.

Wie kann ich Workflow-Kosten senken?

Nutze das kleinste Modell, das funktioniert, halte Prompts fokussiert, vermeide unnötige Schleifen, begrenze das Abrufen großer Dateien oder Wissensinhalte und teste Workflows mit Beispieldaten, bevor du sie in großem Umfang laufen lässt.

​Workflow-Kosten verstehen

​AI Agent-Nodes

​Weitere Nodes

​Kosten überwachen

​Kosten pro Node

​Kosten pro Ausführung

​Kosten auf Workflow-Ebene

​Kostenlimits setzen

​Monatliches Limit

​Limit pro Ausführung

​Stündliches Rate-Limit

​Alert-Schwellenwerte

​Kostenlimit-Hierarchie

​Workspace-Level Limits (Admin)

​Workflow-Level Limits (User)

​Optimierungsstrategien

​Wähle das richtige Modell

​Optimiere Agent-Prompts

​Verwende Code für einfache Transformationen

​Kosteneffiziente Muster

​Intelligentes Filtern

​Progressive Verbesserung

​Kosten vor dem Launch schätzen

​1. Erwartete Ausführungen zählen

​2. Mit echten Daten testen

​3. Angemessene Limits setzen

​Nächste Schritte

Agent-Node

Code-Node

​FAQ

Workflow-Kosten verstehen

AI Agent-Nodes

Weitere Nodes

Kosten überwachen

Kosten pro Node

Kosten pro Ausführung

Kosten auf Workflow-Ebene

Kostenlimits setzen

Monatliches Limit

Limit pro Ausführung

Stündliches Rate-Limit

Alert-Schwellenwerte

Kostenlimit-Hierarchie

Workspace-Level Limits (Admin)

Workflow-Level Limits (User)

Optimierungsstrategien

Wähle das richtige Modell

Optimiere Agent-Prompts

Verwende Code für einfache Transformationen

Kosteneffiziente Muster

Intelligentes Filtern

Progressive Verbesserung

Kosten vor dem Launch schätzen

1. Erwartete Ausführungen zählen

2. Mit echten Daten testen

3. Angemessene Limits setzen

Nächste Schritte

FAQ