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adresse: "https://qvestcon.com/dora-update-markus-junge/dora-informationsregister-versicherung_8e0542e8/"
titel: "Eigene KI-Infrastruktur: Kosten und…"
beschreibung: "Wer KI breit einsetzt, zahlt mehr und hängt stärker von externen Plattformbetreibern ab. Das schreibt Dr. Gerald…"
sprache: "de-DE"
stand: "2026-11-02"
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Qvestcon News

# Eigene KI-Infrastruktur: Kosten und Abhängigkeit prüfen

Wer KI breit einsetzt, zahlt mehr und hängt stärker von externen Platt­form­be­trei­bern ab. Das schreibt Dr. Gerald Bauer (handz.on) in einem Gastbeitrag im Bigdata-Insider vom 2026-10-29. Abgerechnet wird häufig nach Tokens, also nach Text­bau­stei­nen, die ein Modell verarbeitet oder erzeugt. Laut Beitrag kostet das chinesische Modell Kimi K3 für je eine Million Input- und Output-Tokens rund 18 US-Dollar, Claude Fable 5 dagegen 60 US-Dollar. Als dritten Weg nennt der Autor offene Modelle (Open-Weight-Modelle) auf eigener Infrastruktur. Das bedeutet eine einmalige Hard­ware­inves­ti­tion, die laufenden Kosten bestehen weitgehend aus Strom, und die Daten verlassen das Haus nicht. Bei günstigeren Anbietern seien Daten­ver­ar­bei­tungs­ort, Datenschutz und Compliance-Vorgaben vorab zu prüfen. Der Beitrag stammt von einem IT-Dienstleister mit eigenem KI-Angebot; die Preise sind Angaben des Autors. Für Banken und Versicherer ergibt sich daraus eine Entscheidung je Anwen­dungs­fall: Braucht die Anwendung ein Spitzenmodell, oder genügt ein kleineres? Wo dürfen die Daten verarbeitet werden? Wie gelingt ein Wechsel, wenn Preise oder Nut­zungs­be­din­gun­gen sich ändern? Aus unserer Erfahrung bei Kunden aus Versicherung und Bank hat sich bewährt, je KI-Anwendung drei Angaben im Infor­ma­ti­ons­re­gis­ter festzuhalten: monatliche Kosten, Datenstandort und Ausstiegsweg. So lassen sich Kostensprünge und Abhän­gig­kei­ten früh erkennen und in der Prü­fungs­pla­nung nachweisen. #Banken #Versicherer #Finanz­dienst­leis­ter #Prü­fungs­pla­nung #Qvestcon #MarkusJunge #KI #IKT

[Datenschutz](https://qvestcon.com/news/datenschutz-ki/)29.10.2026

Wer KI breit einsetzt, zahlt mehr und hängt stärker von externen Platt­form­be­trei­bern ab. Das schreibt Dr. Gerald Bauer (handz.on) in einem Gastbeitrag im Bigdata-Insider vom 2026-10-29. Abgerechnet wird häufig nach Tokens, also nach Text­bau­stei­nen, die ein Modell verarbeitet oder erzeugt. Laut Beitrag kostet das chinesische Modell Kimi K3 für je eine Million Input- und Output-Tokens rund 18 US-Dollar, Claude Fable 5 dagegen 60 US-Dollar. Als dritten Weg nennt der Autor offene Modelle (Open-Weight-Modelle) auf eigener Infrastruktur. Das bedeutet eine einmalige Hard­ware­inves­ti­tion, die laufenden Kosten bestehen weitgehend aus Strom, und die Daten verlassen das Haus nicht. Bei günstigeren Anbietern seien Daten­ver­ar­bei­tungs­ort, Datenschutz und Compliance-Vorgaben vorab zu prüfen. Der Beitrag stammt von einem IT-Dienstleister mit eigenem KI-Angebot; die Preise sind Angaben des Autors. Für Banken und Versicherer ergibt sich daraus eine Entscheidung je Anwen­dungs­fall: Braucht die Anwendung ein Spitzenmodell, oder genügt ein kleineres? Wo dürfen die Daten verarbeitet werden? Wie gelingt ein Wechsel, wenn Preise oder Nut­zungs­be­din­gun­gen sich ändern? Aus unserer Erfahrung bei Kunden aus Versicherung und Bank hat sich bewährt, je KI-Anwendung drei Angaben im Infor­ma­ti­ons­re­gis­ter festzuhalten: monatliche Kosten, Datenstandort und Ausstiegsweg. So lassen sich Kostensprünge und Abhän­gig­kei­ten früh erkennen und in der Prü­fungs­pla­nung nachweisen. #Banken #Versicherer #Finanz­dienst­leis­ter #Prü­fungs­pla­nung #Qvestcon #MarkusJunge #KI #IKT

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[Ori­gi­nal­quelle: Bigdata-Insider →](https://www.bigdata-insider.de/eigene-ki-infrastruktur-token-kosten-senken-a-89708f2030184bad3ea34f8cf70113aa/?cmp=nl-e1f43822-bd1a-4d77-b778-d0edb893992f&uuid=A3B680B6-862E-4C0F-9B9B-F6448A5D7486)

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