LLM-Kostenengineering auf SAP — AI Units, Token-Budgets, Caching

Wo Kostenengineering neben Kostenzuordnung steht

„KI-Kostenzuordnung in SAP AI Core — Tokens, Capacity Units und Resource Groups“ behandelt, wie SAP-AI-Core-Ausgaben zugeordnet werden — Token zu GenAI-Token zu Kapazitätseinheiten, Resource-Group-Granularität, die Labels, die Sie für die Kostenverrechnung hinzufügen. „SAP AI Units und das kommerzielle Modell von SAP Business AI“ behandelt die kommerziellen Schichten, in denen Joule und eingebettete KI stehen — AI Units, Preise pro Agent-Aktion. Keine der beiden handelt davon, die Rechnung selbst zu senken; das ist Aufgabe dieser Seite. Die von beiden Karten beschriebene Abrechnungskette bleibt der Ausgangspunkt: Eingabe- und Ausgabe-Token (Ausgabe etwas teurer) werden zu modellabhängigen Sätzen, die SAP in SAP-Hinweis 3437766 dokumentiert, in GenAI-Token umgerechnet, und GenAI-Token werden zu den Kapazitätseinheiten auf der Rechnung. Jeder Hebel unten wirkt irgendwo auf dieser Kette — indem er Token ganz vermeidet (Caching), die synchrone Prämie vermeidet (Batching) oder die Token begrenzt, die ein Aufruf ausgeben darf (Budgets und Limits).

Warum es zählt

• Eine RAG-Pipeline mit einem langen, statischen System-Prompt ohne cache_control zahlt bei jedem einzelnen Aufruf den vollen Preis für dieses Präfix — bei Claude- oder Nova-Modellen ist das ein komplett liegengelassener Rabatt.
• Einen nächtlichen Massen-Klassifizierungsjob über die Orchestrierung statt über Batch Consumption laufen zu lassen, kostet laut SAPs eigener Dokumentation sowohl mehr als auch fügt clientseitiges Rate-Limit-Handling hinzu, das Batch Consumption nicht braucht.
• Ein ungesetztes max_completion_tokens ist kein sicherer Standard — es autorisiert still das eigene Maximum des Modells, genau die Art Detail, die aus der Token-Schätzung eines Piloten eine böse Überraschung auf der Produktionsrechnung macht.

Kernpunkte

• Abrechnungskette (geteilt mit „KI-Kostenzuordnung in SAP AI Core — Tokens, Capacity Units und Resource Groups“): Eingabe-/Ausgabe-Token -> GenAI-Token (modellabhängiger Satz, SAP-Hinweis 3437766) -> abgerechnete Kapazitätseinheiten.
• Explizites Prompt Caching (cache_control) funktioniert nur bei Anthropic Claude (bis zu 4 Breakpoints: tools, system, messages) und Amazon Nova (system/messages, ~1 Breakpoint). OpenAI/Gemini erhalten nur implizites, nicht konfigurierbares Caching.
• Standard-Cache-TTL ist 5 Minuten; ausgewählte Anthropic-Modelle unterstützen eine optionale 1-Stunden-TTL.
• Batch Consumption ist als günstiger als synchrone Aufrufe dokumentiert, wiederholt automatisch und braucht kein clientseitiges Rate-Limit-Handling — unterstützt aber nur native LLM-Aufrufe, keine Orchestrierung (kein Grounding/Masking/Filtering).
• Batch Consumption ist auf EU/USA beschränkt, ohne prod-euonly und Sovereign Cloud, und braucht ein Object-Store-Secret (S3, Azure Blob, GCS, Alibaba OSS oder HANA Cloud Data Lake).
• RPM-Rate-Limits gelten pro Modell und Mandant; ein 429 kostet Latenz und Retry-Risiko, nicht per se zusätzliche Abrechnung — ein höheres Limit senkt die Ausgaben nicht.
• max_completion_tokens ist bei Anthropic-Modellen Pflicht; bei jedem anderen Modell ungesetzt, wendet die Orchestrierung dessen eigenes Maximum an.
• Fallback-Listen (config.modules als Array) behandeln 408/429/5xx bei Nicht-Streaming-Aufrufen durch Modellwechsel statt blindem Wiederholen.

Begriffe auf dieser Seite

GenAI-Token

Eine virtuelle Zähleinheit, die modellabhängige Token-Nutzung darstellt und zur Berechnung der Kapazitätseinheiten-Abrechnung dient (SAP-Hinweis 3437766).

cache_control

Das Orchestration-V2-Feld, das einen Prompt-Block als Cache-Breakpoint markiert, nur für Anthropic-Claude- und Amazon-Nova-Modelle unterstützt.

Implizites Caching

Standardmäßiges, nicht konfigurierbares Kontext-Caching für OpenAI- und Gemini-Modelle in der Orchestrierung.

Batch Consumption

Asynchrone Verarbeitung vieler nativer LLM-Anfragen aus einer Datei, dokumentiert als günstiger als synchrone Aufrufe, aber für Orchestrierungsanfragen nicht verfügbar.

RPM-Limit

Eine Obergrenze für Requests Per Minute pro Modell und Mandant; eine Überschreitung liefert HTTP 429.

Fallback-Liste

config.modules als Array übergeben, damit die Orchestrierung bei nicht unterstützter Region oder, ohne Streaming, bei 408/429/5xx das Modell wechselt.

Quellen

1. SAP AI Core docs (SAP-docs GitHub, Sep 2026) — Prompt Caching (cache_control, supported models, TTL, response fields)
2. SAP AI Core docs — Batch Consumption (native-LLM-only, regions, object store providers, documented cost reduction)
3. SAP AI Core docs — Rate Limit Management (RPM per model/tenant, 429, resource-group thresholds)
4. SAP AI Core docs — Metering and Pricing for Generative AI (tokens, GenAI tokens, capacity units, worked example)
5. SAP AI Core docs — Orchestration Workflow V2 (model block, max_completion_tokens, timeout, max_retries)
6. Anthropic — Prompt caching documentation (primary source behind SAP's Claude cache_control support)
7. AWS — Amazon Bedrock prompt caching user guide (primary source behind SAP's Amazon Nova cache_control support)
8. SAP Help Portal — Use a service key, SAP AI Core service guide
9. SAP Help Portal — Register your object store secret, SAP AI Core service guide (prerequisite for batch consumption)
10. GitHub SAP-docs — Prepare and upload your input file for a batch job (SAP-authored mirror)
11. GitHub SAP-docs — Create a batch job (SAP-authored mirror)
12. SAP Support Launchpad — SAP Note 3437766, model information, token conversion rates and rate limits
13. Prior Labs — TabPFN-3.5 changelog (50% discount on Prior Labs API and MCP, 15-29 Sep 2026)
14. SAP — Understanding SAP's Business AI Commercial Model, version 10.2026 (AI Units per action, p. 7)