KI-Agenten verbrauchen 5-mal mehr Token als Menschen – das ist der Grund

Ein Paradigmenwechsel in der KI-Nutzung

Die Art und Weise, wie Künstliche Intelligenz genutzt wird, befindet sich in einem fundamentalen Wandel. Während KI-Modelle in der Anfangsphase primär durch direkte menschliche Interaktion – etwa über Chatbots – gesteuert wurden, gewinnen zunehmend autonome KI-Agenten an Bedeutung. Diese Systeme agieren selbstständig und führen komplexe Aufgaben in mehreren Schritten aus, wobei sie kontinuierlich eigene Anfragen an KI-Modelle senden. Aktuelle Daten von Openrouter belegen nun eine signifikante Verschiebung im Ressourcenverbrauch: KI-Agenten benötigen inzwischen fast fünfmal so viele Tokens wie menschliche Anwender. Dieser Trend, der sich seit Februar 2026 massiv beschleunigt hat, hat weitreichende Konsequenzen für die Kostenkalkulation von KI-Diensten, den globalen Speicherbedarf in Rechenzentren und die Dynamik auf dem Markt für Automatisierungslösungen. Laut Andreessen Horowitz ist die agentische Nutzung seit Februar um das 14-Fache angestiegen, was verdeutlicht, dass wir uns an einem Wendepunkt befinden, an dem nicht mehr der Mensch, sondern die Maschine zum Haupttreiber des Token-Verbrauchs geworden ist.

Die Analyse der Verbrauchsdaten

Die Grundlage für diese Erkenntnisse bildet eine umfangreiche Auswertung von Openrouter, die mehr als 450 Billionen Tokens aus den eigenen Request-Logs zwischen dem 1. Januar und dem 14. Juni 2026 umfasst. Um zwischen menschlichen Anwendern und KI-Agenten zu differenzieren, nutzt Openrouter ein System, das auf sieben spezifischen Signalen basiert. Dazu gehören unter anderem die Anzahl der Gesprächsschritte, die zeitlichen Abstände zwischen den einzelnen Anfragen sowie das Auftreten von sogenannten Tool-Calls. Im Sieben-Tage-Durchschnitt liegt der Verbrauch von KI-Agenten derzeit bei beeindruckenden 7,3 Billionen Tokens. Wichtig ist hierbei die Einordnung: Die hohen Zahlen bedeuten nicht zwangsläufig, dass es absolut gesehen mehr Agenten als Menschen gibt. Vielmehr liegt es in der Natur der agentischen Arbeitsweise, dass bereits wenige Einheiten durch ihre iterative Vorgehensweise – also das wiederholte Senden von Anfragen für eine einzige Aufgabe – ein enormes Volumen an Tokens generieren. Eine einzelne agentische Anfrage verbraucht im Schnitt etwa 15-mal so viele Tokens wie eine klassische menschliche Anfrage, da Kontext und Antwortlänge bei automatisierten Prozessen deutlich umfangreicher ausfallen.

Der Hintergrund der technologischen Entwicklung

Warum steigt der Token-Verbrauch bei Agenten so rasant an? Der Kern liegt in der Arbeitsweise: Ein KI-Agent erledigt eine komplexe Aufgabe nicht in einem einzigen Schritt. Stattdessen arbeitet er sich durch eine Kette von logischen Schritten, wobei er für jeden dieser Schritte auf den bisherigen Kontext zugreifen muss. Dies führt dazu, dass bei jeder Anfrage das gesamte bisherige Wissen erneut verarbeitet werden müsste, was den Rechenaufwand und die Kosten massiv in die Höhe treibt. Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat sich das sogenannte Caching von Tokens als entscheidende Lösung etabliert. Dabei werden bereits verarbeitete Teile des Kontexts zwischengespeichert und bei nachfolgenden Modellaufrufen wiederverwendet. Der Agent muss somit nicht bei jedem Arbeitsschritt von vorne beginnen. Diese Technologie hat sich als essenziell erwiesen, um die Kosten für die agentische Nutzung in einem wirtschaftlich vertretbaren Rahmen zu halten. Die Daten zeigen, dass mittlerweile 86 Prozent des Token-Verbrauchs von Agenten auf solche gecachten Tokens entfallen, während dieser Wert bei menschlichen Anfragen lediglich bei 29 Prozent liegt.

Die Akteure und die Hardware-Industrie

Die Verschiebung hin zu KI-Agenten betrifft nicht nur die Software-Entwickler, sondern greift tief in die Hardware-Lieferketten ein. Da Agenten kontinuierlich große Mengen an Kontext über mehrere Arbeitsschritte hinweg vorhalten müssen, steigt der Bedarf an hochleistungsfähigem Speicher in den KI-Rechenzentren drastisch an. Besonders gefragt ist hier der High Bandwidth Memory (HBM). Führende Hersteller wie SK hynix, Samsung und Micron reagieren auf diese Nachfrage, indem sie ihre Produktionskapazitäten für HBM massiv hochfahren. Dies erzeugt jedoch einen interessanten Nebeneffekt für den restlichen Hardware-Markt: Da Produktionskapazitäten bevorzugt in den margenstarken HBM-Bereich fließen, wird anderer Speicher knapper. Dies könnte langfristig zu einer Verteuerung von Endverbrauchergeräten wie PCs und Smartphones führen. Die Entscheidungsträger in diesen Unternehmen stehen somit vor der Herausforderung, die Balance zwischen der lukrativen KI-Infrastruktur und der Versorgung des breiten Konsumentenmarktes zu halten, während die Nachfrage nach agentischer Rechenleistung ungebrochen weiter wächst.

Einordnung der Marktentwicklung

Einzuordnen ist diese Entwicklung als eine Professionalisierung der KI-Nutzung. Während die breite Masse der Anwender KI noch eher punktuell und explorativ einsetzt, zielen KI-Agenten auf eine tiefgreifende Integration in bestehende Geschäftsprozesse ab. Die enorme Steigerung der gecachten Tokens von 65 auf 86 Prozent seit Januar verdeutlicht, dass die Effizienzsteigerung bei der Verarbeitung von Kontextdaten ein zentraler Wettbewerbsvorteil geworden ist. Den Berichten zufolge ist die Verdrängung etablierter Automatisierungstools durch diese Entwicklung jedoch noch nicht abgeschlossen. Zwar verzeichneten Anbieter wie n8n, Zapier und Make in einem Zeitraum von zwölf Wochen einen Rückgang des Website-Traffics um zwölf bis 14 Prozent, doch dies ist nur ein Indikator. Es bedeutet nicht zwingend einen Rückgang der Nutzung, da diese Plattformen selbst verstärkt KI- und Agenten-Funktionen in ihre Systeme integrieren. Dennoch ist der Aufstieg von AI-nativen Unternehmen wie Gumloop, die innerhalb desselben Zeitraums ihren Traffic um 64 Prozent steigern konnten, ein deutliches Signal für den Wandel der Kundenbedürfnisse.

Offene Fragen zur Zukunft der Automatisierung

Obwohl die Daten von Openrouter und die Analysen von Andreessen Horowitz ein klares Bild des aktuellen Trends zeichnen, bleiben einige Fragen unbeantwortet. So lässt der Quelltext offen, wie sich die Kosten für die Endnutzer langfristig entwickeln werden, wenn die Hardware-Knappheit bei Standard-Speicher tatsächlich zu Preiserhöhungen bei Endgeräten führt. Zudem bleibt unklar, inwieweit die beobachteten Traffic-Rückgänge bei etablierten Automatisierungstools wie Zapier oder Make tatsächlich auf eine Abwanderung der Nutzer zu AI-nativen Lösungen zurückzuführen sind oder ob es sich lediglich um eine Konsolidierung handelt, bei der die Tools selbst im Hintergrund stärker auf KI-Agenten setzen. Auch die Frage, ab welchem Punkt die Effizienzgewinne durch Caching ihre Grenzen erreichen, wird nicht explizit thematisiert. Es bleibt abzuwarten, ob die technologische Entwicklung beim Caching ausreicht, um den stetig wachsenden Hunger der KI-Agenten nach Kontext und Rechenleistung dauerhaft zu stillen, ohne die Kosten für Unternehmen unkalkulierbar werden zu lassen.

Ausblick auf die kommenden Monate

Wie es weitergeht, hängt maßgeblich von der Skalierbarkeit der HBM-Produktion und der weiteren Optimierung der Agenten-Architekturen ab. Die Hersteller von Speicherkomponenten haben angekündigt, ihre Kapazitäten weiter zu erhöhen, um den Bedarf der Rechenzentren zu decken. Gleichzeitig ist zu erwarten, dass der Wettbewerb zwischen etablierten Automatisierungsplattformen und neuen, KI-nativen Anbietern wie Gumloop zunehmen wird. Die Branche wird genau beobachten, ob die Integration von Agenten-Funktionen in bestehende Workflows ausreicht, um die Marktanteile zu halten. Für die Anwender bedeutet dies, dass sie sich auf eine Phase einstellen müssen, in der die Kosten für KI-Dienste stärker von der Effizienz der genutzten Agenten abhängen als von der reinen Anzahl der Anfragen. Die Entwicklung zeigt, dass die Ära der einfachen Chatbots endet und eine Phase beginnt, in der die autonome, agentische Verarbeitung von Daten den Standard für die digitale Wertschöpfung setzt. Termine für weitere Marktanalysen wurden nicht genannt, doch die Dynamik der letzten Monate lässt eine Fortsetzung des Trends in der zweiten Jahreshälfte 2026 erwarten.