{"id":68485,"date":"2026-07-21T11:00:40","date_gmt":"2026-07-21T09:00:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/?p=68485"},"modified":"2026-08-26T16:03:58","modified_gmt":"2026-08-26T14:03:58","slug":"was-kostet-ki-wirklich-vom-versuch-die-emissionen-sichtbar-zu-machen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/was-kostet-ki-wirklich-vom-versuch-die-emissionen-sichtbar-zu-machen\/","title":{"rendered":"Was kostet KI wirklich? Vom Versuch, die Emissionen sichtbar zu machen"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Was kostet KI wirklich? Nicht im Sinne von Abo-Modellen oder API-Preisen, sondern mit Blick auf Stromverbrauch, CO\u2082-Emissionen und Wasserbedarf.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Frage wollten wir nachgehen, mit dem, was wir gut k\u00f6nnen: Anwendungen konzipieren und entwickeln. Die Idee: Ein LLM Sustainability Calculator, der die \u00f6kologischen Auswirkungen der Nutzung gro\u00dfer Sprachmodelle greifbarer macht.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Denn KI wirkt im Alltag oft immateriell: ein Prompt, eine Antwort, ein paar Sekunden Wartezeit. Dahinter stehen aber reale Infrastrukturen: Rechenzentren, Server, Chips, Stromversorgung und K\u00fchlung.<\/span><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_86 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/was-kostet-ki-wirklich-vom-versuch-die-emissionen-sichtbar-zu-machen\/#Die-Idee-Umweltwirkungen-verstaendlich-machen\" >Die Idee: Umweltwirkungen verst\u00e4ndlich machen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/was-kostet-ki-wirklich-vom-versuch-die-emissionen-sichtbar-zu-machen\/#Der-Prototyp-Eine-App-zur-Orientierung\" >Der Prototyp: Eine App zur Orientierung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/was-kostet-ki-wirklich-vom-versuch-die-emissionen-sichtbar-zu-machen\/#Die-zentrale-Huerde-Fehlende-Transparenz-bei-neuen-Modellen\" >Die zentrale H\u00fcrde: Fehlende Transparenz bei neuen Modellen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/was-kostet-ki-wirklich-vom-versuch-die-emissionen-sichtbar-zu-machen\/#Warum-wir-die-App-nicht-veroeffentlicht-haben\" >Warum wir die App nicht ver\u00f6ffentlicht haben<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/was-kostet-ki-wirklich-vom-versuch-die-emissionen-sichtbar-zu-machen\/#Was-wir-aus-der-Arbeit-gelernt-haben\" >Was wir aus der Arbeit gelernt haben<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/was-kostet-ki-wirklich-vom-versuch-die-emissionen-sichtbar-zu-machen\/#Was-Nutzer-trotzdem-tun-koennen\" >Was Nutzer trotzdem tun k\u00f6nnen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/was-kostet-ki-wirklich-vom-versuch-die-emissionen-sichtbar-zu-machen\/#Fazit\" >Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Die-Idee-Umweltwirkungen-verstaendlich-machen\"><\/span>Die Idee: Umweltwirkungen verst\u00e4ndlich machen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Grundidee der App war einfach: Nutzer geben eine Anzahl von Tokens ein, w\u00e4hlen ein KI-Modell aus und erhalten anschlie\u00dfend eine Sch\u00e4tzung zu drei Umweltwerten:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li>CO\u2082-Emissionen<\/li>\n<li>Wasserverbrauch<\/li>\n<li>Stromverbrauch<\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zus\u00e4tzlich \u00fcbersetzt der Rechner diese Werte in verst\u00e4ndliche Alltagsvergleiche. Zum Beispiel: Wie oft k\u00f6nnte man damit ein Smartphone laden? Wie lange k\u00f6nnte eine LED-Lampe leuchten? Wie weit k\u00f6nnte ein Auto fahren?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">So werden abstrakte Zahlen greifbarer.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Der-Prototyp-Eine-App-zur-Orientierung\"><\/span>Der Prototyp: Eine App zur Orientierung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p class=\"PDq2pG_selectionAnchorContainer\" data-start=\"106\" data-end=\"187\">Aus der Idee entstand ein erster Prototyp: der <strong data-start=\"153\" data-end=\"186\">LLM Sustainability Calculator<\/strong>.<\/p>\n<p class=\"PDq2pG_selectionAnchorContainer\" data-start=\"127\" data-end=\"435\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die App macht die Umweltwirkung von LLM-Nutzung visuell greifbar. Nach Eingabe von Tokenanzahl und Modell zeigt die App, welche Auswirkungen eine Anfrage ungef\u00e4hr haben kann: <strong>CO\u2082-Emissionen, Wasserverbrauch und Stromverbrauch<\/strong>. <\/span><\/p>\n<p data-start=\"127\" data-end=\"435\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-68489\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-02.jpg\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"527\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-02.jpg 844w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-02-284x300.jpg 284w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-02-768x810.jpg 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-02-400x422.jpg 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-02-360x380.jpg 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><\/p>\n<p data-start=\"437\" data-end=\"764\"><span style=\"font-weight: 400;\">Um die Ergebnisse schnell einordnen zu k\u00f6nnen, arbeitet die App mit einem einfachen Ampelsystem: <strong>Gr\u00fcn<\/strong> steht f\u00fcr niedrige, <strong>Gelb<\/strong> f\u00fcr mittlere und <strong>Rot<\/strong> f\u00fcr hohe Auswirkungen. So wird auf einen Blick sichtbar, ob eine Anfrage eher gering ausf\u00e4llt oder ob Modellwahl und Tokenmenge einen deutlich gr\u00f6\u00dferen Einfluss haben.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"437\" data-end=\"764\">\u00a0<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-68498 size-large aligncenter\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-05-1024x341.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"213\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-05-1024x341.jpg 1024w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-05-300x100.jpg 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-05-768x256.jpg 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-05-400x133.jpg 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-05-360x120.jpg 360w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-05.jpg 1196w\" sizes=\"auto, (max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/><\/p>\n<p data-start=\"766\" data-end=\"987\"><span style=\"font-weight: 400;\">Zus\u00e4tzlich \u00fcbersetzt die App die Werte in Alltagsvergleiche: Smartphone-Ladungen, LED-Leuchtdauer, Autokilometer oder Google-Suchen. Dadurch werden abstrakte Angaben wie Gramm CO\u2082 oder Wattstunden verst\u00e4ndlicher.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"766\" data-end=\"987\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-68496 size-full aligncenter\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-06.jpg\" alt=\"\" width=\"891\" height=\"348\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-06.jpg 891w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-06-300x117.jpg 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-06-768x300.jpg 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-06-400x156.jpg 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/inovex-llm-Sustainability-Calculator-06-360x141.jpg 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 891px) 100vw, 891px\" \/><\/p>\n<p data-start=\"989\" data-end=\"1379\" data-is-last-node=\"\" data-is-only-node=\"\"><span style=\"font-weight: 400;\">Auch die Gestaltung der Ergebnisgrafik folgt dieser Idee: Je nach berechnetem Impact ver\u00e4ndert sich die visuelle Stimmung der Illustration. Von gr\u00fcn und sauber bis hin zu rot und belastet. Der Rechner schafft damit ein <strong>Gef\u00fchl daf\u00fcr, dass KI-Nutzung nicht unsichtbar ist, sondern auf reale Infrastruktur angewiesen ist:<\/strong> Strom, Wasser, K\u00fchlung, Server und Rechenzentren.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"989\" data-end=\"1379\" data-is-last-node=\"\" data-is-only-node=\"\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ein zus\u00e4tzlicher Infobereich macht sichtbar, welche Datenquellen, Annahmen und Berechnungsschritte hinter den Ergebnissen stehen.<\/span><\/p>\n<h2 data-section-id=\"1h0x91\" data-start=\"800\" data-end=\"821\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Die-zentrale-Huerde-Fehlende-Transparenz-bei-neuen-Modellen\"><\/span>Die zentrale H\u00fcrde: Fehlende Transparenz bei neuen Modellen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p class=\"PDq2pG_selectionAnchorContainer\" data-start=\"3556\" data-end=\"3693\"><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend der Arbeit wurde schnell klar: Eine grobe Orientierung ist m\u00f6glich. Eine wirklich belastbare Berechnung scheitert aber nicht nur daran, dass einzelne Werte ungenau sind. Das gr\u00f6\u00dfere Problem ist, dass zentrale Informationen bei vielen neuen Modellen gar nicht mehr ver\u00f6ffentlicht werden.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"3695\" data-end=\"3761\"><span style=\"font-weight: 400;\">Besonders wichtig w\u00e4re die Modellgr\u00f6\u00dfe. Die Anzahl der Parameter hat gro\u00dfen Einfluss auf den Verbrauch, wird bei aktuellen Modellen aber h\u00e4ufig nicht mehr offengelegt. Damit fehlt eine entscheidende Grundlage, um verschiedene Modelle sinnvoll zu vergleichen.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"3695\" data-end=\"3761\"><span style=\"font-weight: 400;\">Hinzu kommen weitere Faktoren, die f\u00fcr Nutzerinnen und Nutzer meist nicht sichtbar sind:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-start=\"3763\" data-end=\"4054\">Welches Modell wurde genutzt?<\/li>\n<li data-start=\"3763\" data-end=\"4054\">Wie viele Tokens wurden verarbeitet oder ausgegeben?<\/li>\n<li data-start=\"3763\" data-end=\"4054\">Wie viele Parameter hat das Modell?<\/li>\n<li data-start=\"3763\" data-end=\"4054\">Wie lange dauert die Inferenz?<\/li>\n<li data-start=\"3763\" data-end=\"4054\">In welchem Rechenzentrum wurde die Anfrage verarbeitet?<\/li>\n<li data-start=\"3763\" data-end=\"4054\">Welcher Strommix wird dort verwendet?<\/li>\n<li data-start=\"3763\" data-end=\"4054\">Wie wird das Rechenzentrum gek\u00fchlt?<\/li>\n<\/ul>\n<p data-start=\"4056\" data-end=\"4160\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Anfrage an ein LLM wird irgendwo verarbeitet, aber meist wei\u00df man nicht, in welchem Rechenzentrum, in welchem Land oder mit welchem Strommix. Auch die genaue Anzahl der Output-Tokens wird je nach Oberfl\u00e4che nicht immer angezeigt. Besonders bei Anwendungen wie Inline-Code-Completion ist schwer nachzuvollziehen, wie viel tats\u00e4chlich generiert wurde.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"4162\" data-end=\"4520\"><span style=\"font-weight: 400;\">Damit geht es nicht nur um &#8222;ein bisschen Ungenauigkeit&#8220;. Es fehlen grundlegende Daten, die f\u00fcr eine belastbare Berechnung notwendig w\u00e4ren.<\/span><\/p>\n<h2 class=\"PDq2pG_selectionAnchorContainer\" data-section-id=\"9g9kqe\" data-start=\"5867\" data-end=\"5914\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Warum-wir-die-App-nicht-veroeffentlicht-haben\"><\/span>Warum wir die App nicht ver\u00f6ffentlicht haben<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p data-start=\"5916\" data-end=\"6155\"><span style=\"font-weight: 400;\">Am Ende standen wir vor einer wichtigen Entscheidung: Ver\u00f6ffentlichen wir einen Rechner, der Orientierung gibt, aber an zentralen Stellen mit Annahmen arbeiten muss? Oder verzichten wir darauf, weil die Ergebnisse genauer wirken k\u00f6nnten, als sie tats\u00e4chlich sind?<\/span><\/p>\n<p data-start=\"6157\" data-end=\"6223\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wir haben uns gegen eine Ver\u00f6ffentlichung als Rechner entschieden.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"6225\" data-end=\"6397\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der Grund: Werte wie &#8222;6,9 Gramm CO\u2082&#8220; oder &#8222;272 Milliliter Wasser&#8220; wirken sehr pr\u00e4zise. Wenn dahinter aber nicht nur kleine Ungenauigkeiten, sondern fehlende Grunddaten stehen, entsteht schnell eine Scheingenauigkeit.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"6399\" data-end=\"6565\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das w\u00e4re gerade bei Nachhaltigkeit problematisch. Denn hier geht es nicht nur darum, \u00fcberhaupt Zahlen zu zeigen. Es geht darum, Zahlen verantwortungsvoll einzuordnen.<\/span><\/p>\n<h2 class=\"PDq2pG_selectionAnchorContainer\" data-section-id=\"so8502\" data-start=\"0\" data-end=\"39\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was-wir-aus-der-Arbeit-gelernt-haben\"><\/span>Was wir aus der Arbeit gelernt haben<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p data-start=\"41\" data-end=\"134\"><span style=\"font-weight: 400;\">Auch wenn der Rechner am Ende nicht ver\u00f6ffentlicht wurde, war die Arbeit daran sehr wertvoll.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"136\" data-end=\"511\"><span style=\"font-weight: 400;\">Erst durch die Kombination aus <strong>App-Entwicklung, Recherche und Datenanalyse<\/strong> wurde sichtbar, wie komplex das Thema wirklich ist. Auf den ersten Blick wirkt die Idee einfach: Tokens eingeben, Modell ausw\u00e4hlen, Verbrauch berechnen. In der Praxis h\u00e4ngt das Ergebnis aber von vielen Faktoren ab, die Nutzer meist nicht kennen und Anbieter oft nicht vollst\u00e4ndig ver\u00f6ffentlichen.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"513\" data-end=\"805\"><span style=\"font-weight: 400;\">Besonders deutlich wurde: Eine gute Oberfl\u00e4che kann Orientierung schaffen, aber sie ersetzt keine belastbare Datengrundlage. Selbst ver\u00f6ffentlichte Werte einzelner Anbieter sind nur schwer vergleichbar, weil sie unterschiedlich erhoben werden und schnell veralten k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"807\" data-end=\"1024\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die wichtigste Erkenntnis war daher nicht eine einzelne Zahl, sondern ein besseres Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, welche Transparenz n\u00f6tig w\u00e4re, um KI-Emissionen wirklich verl\u00e4sslich einordnen zu k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<h2 data-section-id=\"1jqb5dc\" data-start=\"7185\" data-end=\"7218\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was-Nutzer-trotzdem-tun-koennen\"><\/span>Was Nutzer trotzdem tun k\u00f6nnen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p data-start=\"7220\" data-end=\"7340\">Auch wenn sich der genaue Verbrauch einzelner Anfragen aktuell nur schwer berechnen l\u00e4sst, gibt es sinnvolle Leitlinien.<\/p>\n<p data-start=\"7342\" data-end=\"7509\"><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr einfache Aufgaben reicht oft ein kleineres Modell. Nicht jede Zusammenfassung, Umformulierung oder kurze Recherche braucht das leistungsst\u00e4rkste verf\u00fcgbare Modell.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"7511\" data-end=\"7735\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bei komplexen Aufgaben kann ein gro\u00dfes Modell sinnvoll sein. Aber auch dann lohnt es sich, bewusst damit umzugehen: Gro\u00dfe Modelle f\u00fcr schwierige Denk- und Planungsaufgaben, kleinere Modelle f\u00fcr einfachere Umsetzungsschritte.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"7737\" data-end=\"7877\"><span style=\"font-weight: 400;\">Auch pr\u00e4zises Prompting hilft. Wer klarer fragt, muss weniger nachbessern. Weniger unn\u00f6tige Iterationen bedeuten auch weniger Rechenaufwand.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"7879\" data-end=\"8241\"><span style=\"font-weight: 400;\">Gerade bei KI-gest\u00fctzter Softwareentwicklung kommt noch ein weiterer Aspekt dazu: Nicht nur die Nutzung des Modells verbraucht Ressourcen. Auch der generierte Code kann sp\u00e4ter effizient oder ineffizient laufen. Es kann daher sinnvoll sein, KI-Tools explizit anzuweisen, auf effiziente Implementierung, kurze Laufzeiten und ressourcenschonende L\u00f6sungen zu achten.<\/span><\/p>\n<h2 data-section-id=\"x8o1ad\" data-start=\"8243\" data-end=\"8251\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fazit\"><\/span>Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p data-start=\"8253\" data-end=\"8337\"><span style=\"font-weight: 400;\">Unser LLM Sustainability Calculator ist am Ende nicht als App ver\u00f6ffentlicht worden.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"8339\" data-end=\"8502\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht, weil die \u00f6kologischen Kosten von KI unwichtig w\u00e4ren, sondern weil sie sich aktuell ohne zentrale Angaben der Provider nicht verl\u00e4sslich berechnen lassen.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"8504\" data-end=\"8696\"><span style=\"font-weight: 400;\">Aus unserer Sicht braucht es deshalb mehr Transparenz direkt von den Anbietern: Wie viel Energie, CO\u2082 und Wasser verursacht die Nutzung eines Modells bei der Inferenz? Nach welcher Methodik werden diese Werte berechnet? Und wie lassen sie sich mit anderen Modellen vergleichen?<\/span><\/p>\n<p data-start=\"8698\" data-end=\"8846\"><span style=\"font-weight: 400;\">Erst wenn solche Informationen offen und nachvollziehbar bereitstehen, k\u00f6nnen KI-Modelle nicht nur nach Qualit\u00e4t, Geschwindigkeit und Preis bewertet werden, sondern auch nach ihrer \u00f6kologischen Wirkung.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"8848\" data-end=\"8867\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bis dahin bleibt jede externe Berechnung eine Ann\u00e4herung. Genau deshalb haben wir uns entschieden, keine scheinbar exakten Werte zu ver\u00f6ffentlichen, sondern die Grenzen solcher Berechnungen klar zu benennen.<\/span><\/p>\n<p data-start=\"8869\" data-end=\"8974\" data-is-last-node=\"\" data-is-only-node=\"\"><strong data-start=\"8869\" data-end=\"8974\" data-is-last-node=\"\">Wir wollten KI-Emissionen berechnen und haben dabei gelernt, warum genau das noch so schwierig ist.<\/strong><\/p>\n<p data-start=\"989\" data-end=\"1379\" data-is-last-node=\"\" data-is-only-node=\"\">\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Was kostet KI wirklich? Nicht im Sinne von Abo-Modellen oder API-Preisen, sondern mit Blick auf Stromverbrauch, CO\u2082-Emissionen und Wasserbedarf. Dieser Frage wollten wir nachgehen, mit dem, was wir gut k\u00f6nnen: Anwendungen konzipieren und entwickeln. Die Idee: Ein LLM Sustainability Calculator, der die \u00f6kologischen Auswirkungen der Nutzung gro\u00dfer Sprachmodelle greifbarer macht. 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