Workflow-Kosten basieren ausschließlich auf dem tatsächlichen KI-Ressourcenverbrauch. Es gibt keine Gebühr pro Ausführung, keine Kosten pro Node und kein Abonnement-Tier, das die Anzahl der Workflow-Ausführungen begrenzt.
Der Workflow-Assistent (Chat)
Der Chat-Assistent im Workflow-Builder, der Ihren Workflow aus natürlichsprachlichen Anweisungen erstellt und bearbeitet, wird nutzungsbasiert (Pay-as-you-go) abgerechnet. Er läuft auf genau derselben Grundlage wie Ihre Workflow-Ausführungen: Sie zahlen für die tatsächlich verbrauchten KI-Token, und für nichts sonst.
Volle Transparenz, von Grund auf:
- Sie sehen die Kosten in Echtzeit. Die laufende Summe des aktuellen Chats wird direkt unter dem Chat-Eingabefeld angezeigt und nach jeder Runde aktualisiert. Keine Schätzungen, keine Überraschungen am Monatsende.
- Keine versteckten oder pauschalen Gebühren. Es gibt keine Gebühr pro Nachricht, keine Platzgebühr und kein separates „Assistent“-Abonnement. Abgerechnet wird ausschließlich die Modellnutzung, über denselben Workspace-Guthabenpool wie alles andere.
- Sie behalten die Kontrolle. Wählen Sie ein leichteres Modell für kleine Änderungen und ein stärkeres nur dann, wenn Sie es brauchen. Die Ausgabenlimits und Benachrichtigungen bei niedrigem Guthaben Ihres Workspace gelten auch hier.
Warum nutzungsbasiert und nicht zum Festpreis? Der Assistent arbeitet agentisch: Bei einer komplexen Anfrage prüft er womöglich Ihren Workflow, nimmt eine Änderung vor, führt einen Test aus, liest das Ergebnis und bessert über mehrere Schritte nach, während eine kleine Änderung vielleicht nur einen Schritt braucht. Eine Pauschale würde die kleinen Anfragen zu teuer machen, um die großen quer zu subventionieren. Nutzungsbasierte Abrechnung bleibt fair: Jede Anfrage kostet das, was sie tatsächlich kostet. Eine einzige Anweisung kann viel manuelles Klicken ersetzen, Sie zahlen aber immer nur für die Arbeit, die das Modell wirklich geleistet hat.
Tipp: Über die Modellauswahl im Chat wägen Sie pro Aufgabe Kosten gegen Leistungsfähigkeit ab. Wählen Sie ein leichteres Modell für Routine-Änderungen und ein Frontier-Modell, wenn der Assistent etwas Komplexes planen oder bauen soll.
Was Kosten verursacht
| Ressource | Abrechnungsgrundlage |
|---|---|
| KI-Agenten-Node | Vom LLM über alle Agentenschritte verbrauchte Token |
| Bildgenerierungs-Node | Pro generiertem Bild (variiert je nach Modell und Auflösung) |
| KI-gestützte Bedingungsauswertung | Token, die verbraucht werden, wenn eine Bedingung KI zur Auflösung ihres Ausdrucks nutzt |
| KI-Eingabeauflösung | Token, die verbraucht werden, wenn ein Node-Eingang den „KI-Prompt"-Modus zur Wertgenerierung nutzt |
Kostenlos (kein KI-Verbrauch):
- HTTP-Anfrage, Web-Suche, RSS-Feed, Eigener Code
- Bedingung (nur mit manuellen Ausdrücken)
- Schleife, Subworkflow-Aufruf
- Alle Integrationsaktionen (Slack, Jira, Gmail usw.)
- Datentabellen-Operationen
- Der Trigger selbst
In der Praxis ist der KI-Agenten-Node der Hauptkostentreiber in den meisten Workflows.
Wie Kosten berechnet werden
Jeder KI-Aufruf erfasst die Anzahl der verbrauchten Eingabe- und Ausgabe-Token. Die Kosten berechnen sich wie folgt:
Kosten = (Eingabe-Token × Preis pro Eingabe-Token) + (Ausgabe-Token × Preis pro Ausgabe-Token)
Token-Preise hängen vom verwendeten Modell ab. Verschiedene Modelle haben unterschiedliche Token-Preise: Leistungsfähigere Modelle (z. B. Claude Opus, GPT-4o) kosten mehr pro Token als schnellere, leichtgewichtigere Modelle (z. B. Claude Haiku, GPT-4o mini).
Alle Kosten werden in EUR ausgewiesen.
Subworkflow-Kostenzurechnung
Wenn ein Workflow einen Subworkflow aufruft, werden die im Subworkflow anfallenden Kosten der übergeordneten Ausführung zugerechnet. Die Gesamtkosten der übergeordneten Ausführung umfassen alle Kosten aus allen verschachtelten Subworkflow-Aufrufen. Dadurch bleibt die Kostenabrechnung auf der obersten Ausführungsebene übersichtlich.
Kosten einsehen
Pro Ausführung
Öffnen Sie eine beliebige Ausführung im Ausführungsverlauf, um deren geschätzte Gesamtkosten zu sehen. Klicken Sie auf einen bestimmten Node, um dessen individuelle Token-Nutzung einzusehen.
Workflow-Statistiken
Öffnen Sie den Tab Statistiken eines Workflows, um Folgendes zu sehen:
- Gesamtkosten über einen ausgewählten Datumsbereich
- Kosten aufgeschlüsselt nach Ausführungsstatus (abgeschlossen, fehlgeschlagen)
- Token-Nutzung nach Modell: welche Modelle verwendet wurden, wie viele Eingabe- und Ausgabe-Token jedes verbraucht hat und die daraus resultierenden Kosten
Workspace-Nutzung
Gehen Sie zu Workflows → Nutzung, um eine aggregierte Übersicht über alle Workflows zu sehen:
- Gesamtkosten pro Workflow
- Trend über die Zeit
- Kostenaufschlüsselung nach Modell
Budgetkontrollen
Ihr Workspace-Administrator kann Ausgabenlimits und Benachrichtigungen unter Einstellungen → Enterprise → Allgemein konfigurieren:
| Kontrolle | Beschreibung |
|---|---|
| Monatliches Ausgabenlimit | Begrenzt die gesamten KI-Ausgaben für Workflows pro Kalendermonat. Ausführungen, die das Limit überschreiten würden, werden mit einem Fehler abgelehnt. |
| Benachrichtigung bei niedrigem Guthaben | Eine Benachrichtigung erhalten, wenn das Workspace-Guthaben unter einen festgelegten Schwellenwert fällt. |
| Automatisches Aufladen | Automatisch zusätzliche Credits kaufen, wenn das Guthaben unter einen Schwellenwert fällt. |
Sobald ein monatliches Ausgabenlimit erreicht ist, schlagen alle Workflow-Ausführungen mit KI-Nodes fehl, bis der nächste Kalendermonat beginnt oder das Limit angehoben wird. Nicht-KI-Nodes im selben Workflow sind nicht betroffen: nur die Nodes, die KI-Token verbrauchen würden.
Tipps zur Kostenoptimierung
Das richtige Modell für die Aufgabe wählen. Ein schnelles, günstigeres Modell (Claude Haiku, GPT-4o mini) reicht oft für Klassifizierungs-, Extraktions- oder Routing-Aufgaben aus. Behalten Sie große Frontier-Modelle für Aufgaben vor, die deren Fähigkeiten wirklich erfordern.
Agentenschritte begrenzen. Die Einstellung Max. Schritte des KI-Agenten-Nodes begrenzt, wie oft der Agent schleifen kann. Reduzieren Sie diesen Wert für einfachere Aufgaben, um unkontrollierten Token-Verbrauch zu verhindern.
Angeheftete Daten beim Testen verwenden. Im Test-Panel können Sie die Ausgabe teurer Nodes (wie KI-Agenten) anheften, damit sie bei wiederholten Testläufen nicht erneut ausgeführt werden. Stattdessen wird die angeheftete Ausgabe wiedergegeben.
Eigenen Code für deterministische Logik verwenden. Wenn eine Aufgabe als JavaScript ausgedrückt werden kann (Filtern, Sortieren, Zeichenkettenmanipulation, Mathematik), verwenden Sie den Node „Eigener Code" statt eines KI-Agenten. Code-Ausführung ist kostenlos.
Ergebnisse in Datentabellen zwischenspeichern. Wenn ein Workflow wiederholt dieselben externen Daten abfragt oder dieselbe KI-Analyse für dieselbe Eingabe ausführt, speichern Sie das Ergebnis in einer Datentabelle und prüfen Sie zuerst den Cache, bevor Sie den KI-Aufruf erneut ausführen.