Google Cloud schlüsselt KI-Agenten-Kosten neu auf

Google Cloud stellt die Abrechnung für seine KI-Agenten-Plattform Vertex AI Agent Engine ab sofort auf ein detailliertes, nutzungsbasiertes Modell um. Die Änderung zwingt Entwickler zu einem schärferen Kostenmanagement, spiegelt aber auch den Reifegrad der Technologie wider.

Ab Mittwoch, dem 11. Februar 2026, werden drei bisher gebündelte Kernfunktionen einzeln abgerechnet: Sessions für Konversationsverlauf, Memory Bank für Langzeiterinnerung und Code Execution für das Ausführen von Aufgaben. Bisher waren diese Kosten im Pauschalpreis für die Laufzeitumgebung enthalten, die weiterhin nach verbrauchter Rechenleistung (vCPU) und Arbeitsspeicher (GiB) berechnet wird.

Was die neue Abrechnung für Entwickler bedeutet

Die Entbündelung bietet Chancen und Risiken. Einfache Test-Agenten könnten günstiger werden, da nur tatsächlich genutzte Funktionen bezahlt werden. Für komplexe Unternehmensanwendungen steigen dagegen die Kosten und der Planungsaufwand.

„Agenten, die lange Konversationen führen oder häufig Code ausführen, werden nun direkt und spürbar teurer“, analysiert ein Cloud-Experte. Entwicklerteams müssen ihre Anwendungen effizienter gestalten, um überflüssige Funktionsaufrufe oder Speichernutzung zu minimieren. Das stellt das noch junge Feld des AI-FinOps – die finanzielle Steuerung von KI-Projekten – vor eine Bewährungsprobe.

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Teil eines Branchentrends

Die Preisanpassung ist kein Einzelfall. Sie folgt einem klaren Muster in der Cloud- und KI-Branche. Bereits im Januar 2026 passten sowohl Google Cloud als auch Amazon Web Services (AWS) Preise für andere Dienste an. Die Begründung: die hohen Infrastrukturkosten, besonders für spezielle Hardware wie leistungsstarke GPUs, müssten fair auf die Nutzer umgelegt werden.

Das nutzungsbasierte Modell setzt sich als Standard für KI-Software-as-a-Service durch. Es bietet Kunden mehr Transparenz und Kontrolle über ihre Ausgaben, erfordert aber auch deutlich mehr finanzielle Disziplin. Die Ära, in der KI-Ressourcenverbrauch eine abstrakte Größe war, geht zu Ende.

Reifes Geschäft für komplexe Anwendungen

Die detaillierte Abrechnung ist ein Zeichen des Marktreifegrads. In der Frühphase neuer Technologien sind gebündelte Preise üblich, um die Akzeptanz zu fördern. Sobald Kunden jedoch vielfältige und anspruchsvolle Anwendungen entwickeln – vom simplen Chatbot bis zum autonomen Prozessmanager – stößt das Pauschalmodell an Grenzen.

Google demonstriert mit dem Schritt auch Vertrauen in den Wert seiner Plattform. Das Unternehmen geht davon aus, dass die nun einzeln berechneten Funktionen essenziell für leistungsfähige, nützliche Agenten sind und Entwickler bereit sind, dafür zu zahlen. Der Return-on-Investment werde künftig an der Automatisierung komplexer Abläufe gemessen – genau jener Fähigkeit, die Memory Bank und Code Execution ermöglichen.

Die Branche erwartet, dass diese granularen Preismodelle weiter zunehmen. Die Metriken könnten sich noch verfeinern, etwa hin zur Abrechnung nach Aufgabenschwierigkeit oder erfolgreichen Abschlüssen. Für Unternehmen wird die Kostenkontrolle bei KI-Projekten damit zur Schlüsselkompetenz.

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