Ein Ingenieur von OpenAI verbrauchte 210 Milliarden Token in einer Woche, also das 33-Fache des gesamten Inhalts von Wikipedia. Bei Anthropic erzeugte ein Nutzer von Claude Code in einem einzigen Monat eine Rechnung über 150 000 Dollar. Zum Vergleich: eine Studentin, die mit KI einen Aufsatz schreibt, verbraucht etwa 10 000 Token.
Was ist Tokenmaxxing?
Der Begriff bezeichnet den Wettlauf um den größtmöglichen Verbrauch an KI-Token in Technologieunternehmen. Der Grundsatz: so viele Token wie möglich verwenden, so schnell wie möglich, und es zeigen.
Möglich wurde diese Praxis durch agentische Programmierwerkzeuge wie Claude Code und OpenClaw. Diese Systeme arbeiten stundenlang selbstständig, mit Agenten, die ihrerseits Unteragenten starten können. Manche laufen rund um die Uhr und verbrauchen fortlaufend Token.
Das Statusspiel im Unternehmen
Meta, Shopify und OpenAI verlangen eine intensive Nutzung der KI, die in die Leistungsbeurteilung eingeht. Führungskräfte belohnen die großen Verbraucher und mahnen jene, die die Technik nicht aufgreifen.
Tokenbudgets sind zu einer Sachleistung geworden, wie ein Essenszuschuss. Interne Ranglisten bewerten Ingenieure nach Verbrauch. Token sind keine Kennzahl der Infrastruktur mehr; sie sind eine Kennzahl beruflicher Leistung geworden.
Das Problem: Menge ist nicht Güte
Tokenmaxxing wiederholt den Präsentismus: früher lange im Büro bleiben, heute Token verbrennen. Ein selbstständiger Agent kann 10 000 Zeilen Code erzeugen, von denen nur 200 wirklich brauchbar sind.
Der gute Gebrauch der KI
Die eigentliche KI-Fähigkeit ist Genauigkeit, nicht Menge. Ein gut gebauter Prompt holt das richtige Ergebnis in 500 Token; ein vager verbraucht 50 000 für ein mittelmäßiges Ergebnis.
AS3P lehrt das Rahmenwerk C.A.R.T.E.L:
- Context, Kontext
- Audience, Publikum
- Rolle
- Task, Aufgabe
- Exempel, Beispiel
- Layout, Form
Die Berufstätigen, die Erfolg haben werden, sind nicht jene, die die meisten Token verbrauchen, sondern jene, die mit möglichst wenigen Token die besten Ergebnisse erzielen. Das ist der Unterschied zwischen KI benutzen und KI beherrschen.
Quellen: New York Times (20. März 2026), Economic Times HR, beide auf Englisch.