SAN FRANCISCO / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Kosten für den Betrieb von OpenAIs neuem o3-Modell könnten höher ausfallen als ursprünglich angenommen. Dies zeigt eine aktuelle Überarbeitung der Berechnungen durch die Arc Prize Foundation.
Die jüngsten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zeigen, dass die Kosten für den Betrieb hochentwickelter Modelle wie OpenAIs o3 erheblich sein können. Ursprünglich wurde angenommen, dass die Lösung eines einzelnen Problems mit dem o3-Modell etwa 3.000 US-Dollar kosten würde. Doch die Arc Prize Foundation, die für die Verwaltung des ARC-AGI-Benchmarks verantwortlich ist, hat diese Schätzung nun auf bis zu 30.000 US-Dollar pro Aufgabe korrigiert.
Diese Anpassung verdeutlicht die Herausforderungen, die mit der Nutzung fortschrittlicher KI-Modelle verbunden sind, insbesondere in der Anfangsphase ihrer Einführung. OpenAI hat bisher weder einen Preis für das o3-Modell festgelegt noch das Modell offiziell veröffentlicht. Die Arc Prize Foundation zieht jedoch die Preise des o1-pro-Modells als Vergleich heran, da dieses Modell bisher das teuerste von OpenAI ist.
Mike Knoop, Mitbegründer der Arc Prize Foundation, erklärte, dass o1-pro aufgrund der benötigten Rechenleistung ein geeigneter Vergleichspunkt für die Kosten des o3-Modells sei. Dennoch bleibt eine gewisse Unsicherheit bestehen, bis OpenAI offizielle Preise bekannt gibt. Die hohen Kosten des o3-Modells könnten auf den enormen Rechenaufwand zurückzuführen sein, den es benötigt. Berichten zufolge nutzt die leistungsstärkste Konfiguration des o3-Modells 172-mal mehr Rechenleistung als die niedrigste Konfiguration.
In der Branche kursieren bereits seit einiger Zeit Gerüchte über die hohen Preise, die OpenAI für spezialisierte KI-Agenten für Unternehmenskunden in Betracht zieht. So wurde im März berichtet, dass das Unternehmen möglicherweise plant, bis zu 20.000 US-Dollar pro Monat für spezialisierte KI-Agenten zu verlangen.
Einige Experten argumentieren, dass selbst die teuersten Modelle von OpenAI im Vergleich zu menschlichen Mitarbeitern kostengünstiger sein könnten. Allerdings weist der KI-Forscher Toby Ord darauf hin, dass die Effizienz dieser Modelle möglicherweise nicht so hoch ist. Beispielsweise benötigte das o3-Modell 1.024 Versuche pro Aufgabe im ARC-AGI, um seine beste Leistung zu erzielen.
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