KI-Agenten überholen Menschen: 14-mal mehr Tokens

Auf OpenRouter, einem der grössten Modell-Gateways der Welt, verbrauchen KI-Agenten seit Anfang Februar 2026 mehr Tokens als Menschen. Seither ist ihr Verbrauch von 0,51 auf 7,3 Billionen Tokens gestiegen – rund das 14-Fache. Die menschliche Nutzung wuchs im selben Zeitraum nur um den Faktor 2,8. Das meldet OpenRouter-Analyst Peter Walker, aufgegriffen von The Decoder. Kurz gesagt: KI ist zum grössten Kunden von KI geworden.

Anfang Februar kippte die Kurve

OpenRouter kann das messen, weil die Plattform ihren Datenverkehr in drei Klassen sortiert: agentisch, gemischt, menschlich. Die Zuordnung läuft über einen gewichteten Score aus sieben Signalen – darunter die Tool-Call-Rate (wie oft ein Modell externe Werkzeuge aufruft), die Zahl der Gesprächsrunden und die zeitlichen Abstände zwischen Anfragen. In seiner eigenen Auswertung datiert OpenRouter den Kipppunkt auf «rund den 1. Februar». Ein Vorbehalt gehört dazu: Klassifiziert wird pro API-Schlüssel, nicht pro Anfrage – ein gemischt genutzter Schlüssel landet ganz im dominanten Muster.

15-mal mehr Tokens pro Auftrag

Der Grund für die Explosion ist keine höhere Nachfrage, sondern die Bauweise von Agenten. Ein menschlicher Chat-Turn ist kurz. Ein agentischer Turn schleppt Werkzeug-Definitionen, MCP-Konfigurationen, Skill-Beschreibungen und mehrere Reasoning-Runden mit, bevor überhaupt eine Antwort zurückkommt. Laut OpenRouter-Daten verbraucht eine agentische Anfrage deshalb rund 15-mal mehr Tokens als eine typische menschliche Interaktion.

Chris Clark, COO und Mitgründer von OpenRouter, hat das in einem Gespräch mit SaaStr auf den Punkt gebracht: Etliche grosse Unternehmen hätten ihr Jahresbudget für KI bereits vorzeitig aufgebraucht – weil sie die Rechnung für Chat kalkuliert und dann Agenten bekommen hätten.

Der Cache dämpft die Rechnung

Die gute Nachricht: Fast 70 Prozent der Agenten-Tokens stammen aus zwischengespeicherten Prompts, die deutlich günstiger abgerechnet werden. Die Kosten steigen also spürbar langsamer als die Token-Zahlen. Und ein Bias bleibt: OpenRouter ist stark bei offenen Modellen, die weniger token-effizient sind als jene von OpenAI oder Anthropic.

So planst du dein Agenten-Budget

Drei Dinge, die sich aus den Daten ableiten lassen:

• Nach Vielfachen budgetieren, nicht nach Aufschlägen. Agentische Ausgaben sind ein Mehrfaches der bisherigen Chat-Nutzung, keine Fortschreibung davon.
• Das Modell schlägt die Menge. DeepSeek V4 Flash kostet 0.09 Dollar pro Million Input-Tokens, GPT-5.5 verlangt dafür 5 Dollar – rund 55-mal so viel bei identischer Tokenzahl.
• Limiten setzen, bevor es weh tut. OpenRouter fand im eigenen Konto ein Modell, das rund 6'200 Dollar pro Monat verbrannte – zum 25-fachen des durchschnittlichen Preises pro Million Tokens. 98 Prozent davon liefen über einen einzigen Batch-Pipeline-Schlüssel.

Wer Agenten im Dauerbetrieb laufen lässt, zahlt doppelt: an Tokens und am Strom. Beides gehört ab jetzt in die Planung.