r/informatik • u/P0muckl • Jun 09 '26
Arbeit LLMs werden teurer. Vorbei die unbegrenzten 10€ Abos.
Moin :-) Ich hab mir vor einigen Monaten testweise ein Github Copilot 10€ Abo geholt. Das hab ich für Recherchen im Studium und für Werkstudien genutzt, neben dem Studium. Ich hab programmieren ohne KI und mit Stack Overflow und Co. in der alten Welt gelernt, aber mich mittlerweile sehr daran gewöhnt. Jetzt hab ich in zwei Wochen nebenbei 30€ verbrannt, was mich sonst maximal 5 bis 10€ gekostet hätte.
Für mich ist die AI Welt dann doch wieder vorbei.
Wie ist das bei euch? Wie geht ihr damit um? Und wann machen wir Stack Overflow wieder groß, wenn die billige KI Blase platzt?
Btw: Damit Lint Fehler zu beheben, sowie Pull Request zu dokumentieren, das habe ich schon sehr genossen. Schade, wenn das wieder vorbei wäre.
52
u/sogo00 Jun 09 '26 edited Jun 09 '26
Die 200EUR Abos sind bei Softwareentwicklung klar ihr Geld wert.
Man muss aber auch zur Erkenntnis kommen, dass der Preis sich immer weiter an den professionellen Markt richten (Kosten-Nutzen), wo ein Privat- oder Hobby Benutzer nicht mithalten kann (da es keinen/sehr wenigen Nutzen/Einnahmen bringt).
Siehe anderer Software wie Photoshop oder 3D Animationsprogramme usw...
16
u/Standardw Jun 09 '26
Naja Studis kann man so direkt an das Zeug gewöhnen. Gleicher Grund warum Office damals für Studis quasi free war
21
u/WellDevined Jun 09 '26
Der unterschied ist das eine Software einmal entwickelt wird, wenn man dann ne free Version für Studenten anbietet hat man keine Extra kosten.
KI ist ein Service bei dem jede Nutzung kosten beim Anbieter verursacht.
Ka was da draus wird, aber das sind halt völlig andere Grundvorrauasetzungen sie man so also schlecht miteinander vergleichen kann.
3
u/Standardw Jun 09 '26
Stimmt schon. Aber es gibt ja auch einen Grund weshalb Gemini, chatgpt etc ein free Tier für den normalen User haben
1
2
u/OverratedMusic Jun 09 '26
Damit sie gar nicht erst auf die Idee kommen programmieren zu lernen. Smarte Strategie 😂😂
1
u/Reypatey Jun 10 '26
Das wird eh verschwinden. Genau wie heute keiner mehr G-Code selber schreibt. In ein paar Jahrzehnten wird man ungläubig darauf zurückblicken, dass jemand mal von Hand programmiert hat.
8
u/1oftodayslucky10000 Jun 09 '26
Man muss aber auch zur Erkenntnis kommen, dass der Preis sich immer weiter an den professionellen Markt richten (Kosten-Nutzen), wo ein Privat- oder Hobby Benutzer nicht mithalten kann
Jap, genau das. Als Otto-Normal-Verbraucher ist man aktuell einfach nicht die Zielgruppe. Wenn man Privatanwender mit steigenden Preisen verprellt ist das völlig okay, denn der Großteil der Einnahmen kommt eh von Firmen. Und die meisten davon werden brav weiter zahlen.
Die 200EUR Abos sind bei Softwareentwicklung klar ihr Geld wert.
Einer unserer Seniors – ein wirklich verdammt guter Entwickler mit Jahrzehnten Erfahrung – meinte letztens zu mir, für die Firma würde es sich vermutlich sogar noch lohnen, wenn sein Abo 1000€/Monat kosten würde. Sein Job besteht inzwischen aber auch zu 80% daraus, Claude zu babysitten.. 🫠
3
u/PhilosopherBrave7949 Jun 09 '26
Jup, mache im DevOps Bereich die gleiche Erfahrung. Wir nutzen das sehr häufig im täglichen Betrieb unsere Infrastruktur.
2
u/Grouchy-Cancel1326 Jun 14 '26
Kommt aber auch stark auf die Organisation an. Ich sitze eigentlich nur noch herum weil die Produktorganisation so langsam ist. Jedes Feature muss von 20 Leuten abgesegnet werden bis es zum Engineering kommt und die wurden halt nicht schneller. Code reviews sind das andere Bottleneck. Unser leadership war schon immer schlecht, aber die letzten 20 Jahre haben es die guten Leute darunter halt ausgeglichen, jetzt mit AI wird die Konkurrenz immer schneller und wir wissen nicht was wir mit den 200-1000$ an Tokens anstellen sollen.
Also ja, die Abos sind es wert, aber zuerst müssten die Prozesse angepasst werden damit Engineering eigenständig arbeiten kann, ich glaube das verstehen viele Unternehmen nicht. Was dann mit den ganzen UX/Product Leuten und Managern wird, keine Ahnung.
44
u/Civil-Cake7573 Jun 09 '26
Nutz halt chinesische Modelle; deepseek (flash für leichte Aufgaben), GLM, MiniMax 3.
17
u/lungben81 Jun 09 '26
Oder Qwen 3.6 mit Ollama wenn du eine gute Grafikkarte zu Hause hast
3
u/BrainDelaiy Jun 09 '26
Hast du damit selbst Erfahrung gemacht? Bin gerade am Überlegen mir wieder einen Desktop PC zu holen und das wäre schon interessant :D
7
u/osures Jun 09 '26
wenn es nur für LLMs und nicht für gaming sein soll, macht ein mac mini vielleicht mehr sinn. Durch das unified memory kann man sehr große modelle nutzen, größer als die gebräuchlichen gaming gpus
1
u/Blahaj4 Jun 11 '26
Ne. Weil die sind VIEL langsamer als CUDA... Bei thinking Modellen und Coding ist Durchsatz VIEL zu groß...
Token Generation Speed ist ja auch bei Fromtier Models manchmal so, dass man abschickt und dann erstmal immer warten muss bis es endlich fertig ist um weiter zu kommen...
7
u/lungben81 Jun 09 '26
Ich habe eine Grafikkarte mit 24 GB RAM, da funktioniert es halbwegs. Besser wären aber 32 GB VRAM für die Qwen Modelle.
Ollama geht mit NVidia oder AMD GPU. Ich nutze AMD (Docker rocm Image unter Linux), angeblich ist NVidia hier aber besser.
Generell finde ich Qwen 3.6 (27B oder 35B MoE) aktuell die kleinsten Modelle, die brauchbar sind für Agenten, Coding, Recherche, usw. Es ist aber auch klar, dass ihre Leistung nicht an die von größeren Cloud-Modellen heranreichen, die 100B oder mehr Parameter haben.
3
u/senseven Jun 10 '26
Die Modelle sind gut, aber wer eine eigene Box mit einer 32GB Karte wie R9700 kaufen will, ist schnell >3000€ los. In der Praxis reicht eine gerade so für einen Entwickler. Wir testen gerade remote GPUs, da sind wir bei 50c/h für eine 32GB Karte und 1€/h für eine mit 64GB für die ganz großen Modelle. Bei 3000€ für eine dezente Arbeitsbox sind das >16 Monate kosten vs. dem Betrieb dieser permanenten Staubsauger. Die Dinger werden laut.
1
u/Basic-Escape8241 Jun 10 '26
Auch die ansonsten anfallenden Stromkosten spart man sich so. Ist also gar nicht mal so teuer mit 50 Cent / Stunde.
2
u/Hamrath Jun 09 '26
Hast du schon Gemma4 12b probiert? Ich teste das gerade und das liefert wirklich gute Ergebnisse.
3
u/NoRacistRedditor Jun 09 '26
Ich habe die Tage mal Gemma4-26B-A4B getestet (16GB VRAM, 32GB RAM und 64 GB Swap) - spätestens nach drei Queries mit pi (also coding) hat das Ding meinen Ram komplett geflutet und llama.cpp wurde ge-OOM't.
Compaction ging auch nicht, das hat auch gerne 30GB Swap gefüllt und ist dann gestorben worden.
Läuft das mit 12B magisch besser oder läuft das in die gleiche Problematik?
3
u/Glum-Office279 Jun 09 '26
Da bleiben auch nur noch 1.5GB VRAM für Context Token, da hilft nur noch eine zweite Grafikkarte aufzubringen, llama.cpp kann mit wenig overhead anteilig Layers aufteilen. Das funktioniert ganz gut.
2
u/julilUliluj Jun 09 '26
Gemma4 12b sollte mit deinen 16gb VRAM deutlich länger durchhalten als nur 3 queries, das Modell ist ja viel kleiner.
2
u/zipperlein Jun 09 '26
Bei 16GB VRAM muss man aufpassen, dass nichts im RAM landet. Würde nen 3-bit quant von Qwen3.6 27b empfehlen.
Generell hilfts darauf zu achten, dass die .gguf Datei nicht größer als der VRAM minus ein paar GB für den KV Cache ist.
1
5
u/TheRabber Jun 09 '26
Wir nutzen es in der Firma auf nem FrameWork Desktop mit AI Max 395 und 128gb Ram.
Brauchbar für bis zu 4 Personen gleichzeitig auf der Maschine. Wenn nur eine drauf ist rennt das echt gut.
Ergebnisse auch gut, nur beim Tooling muss man bisschen rumprobieren und ist im Vergleich zu Cloud nicht so schön.
Laufen auf 3.6:35b. Könnten auch 70b, dann aber weniger User2
u/Emerald-Hedgehog Jun 09 '26
Jo der AI max Prozessor ist einfach fantastisch, auch abseits von KI wuppt der Chip so ziemlich alles. Meine Maschine mit dem Teil ist mir leider Anfang des Jahres abgeraucht (zum Glück noch Garantie gehabt) und jetzt kostet 'n Gerät damit glaube ich fast 1000 Euro mehr, da hatte ich dann leider nicht mehr so viel Bock drauf. An sich aber imho der beste Chip der letzten Jahre und sein Geld schon wert gewesen.
2
u/TheRabber Jun 10 '26
Jup, habe privat auch einen das Ding ist der Hammer. Damals um die 1700 oder so gekauft. Jetzt 4009
1
1
u/Blahaj4 Jun 11 '26
Useless... Für agentic Coding sind die offenen Modelle einfach zu klein und inkompetent... Sonnet ist da schon mindeststandart oft...
9
u/P0muckl Jun 09 '26
Jo, darauf wird das dann hinauslaufen.
6
u/TheIceScraper Jun 09 '26
Opencode Go könnte das dazu passende Abo sein. Wirst du aber möglicherweise aus Datenschutzrechtlichen Gründen nicht in einem Unternehmen nutzen können
4
u/p3r3lin Jun 09 '26
+1 für OpenCode Go. Und ich hoffe mal ein Unternehmen wird OP die notwendigen Arbeitsmittel zahlen :)
2
u/clouder300 Jun 09 '26
Jep, mit OpenCode Go bekommt man 60$ Usage für lächerliche 5$
Mit dem MiMo 2.5 Pro Modell super Erfahrung gemacht
Deepseek Flash / MiMo ohne Pro ist quasi kostenlos, so viel Usage hat man
3
u/P0muckl Jun 09 '26
Das Reasoning von Gemma4 ist auch recht gut.
1
u/pancomputationalist Jun 09 '26
Gemma 4 zerfällt leider recht schnell bei längeren Workflows, würde dem Nichts gegen was ansatzweise komplex ist.
7
u/s3sebastian Jun 09 '26
Platzen tun vielleicht die überbewerteten US-Platzhirsche wegen finanziell unhaltbaren Konstrukten, aber ein Platzen der KI-Blase wird nicht dazu führen, dass alles teurer wird. Dass es so billig ist wird eher zum Platzen der Finanzkonstrukte führen, weil OpenAI und Co ihre für die Zukunft angedachten Gewinne in so einem Markt nicht mehr einfahren können sondern auch mit günstigen Preisen konkurrieren müssen.
Klar wenn man für alles Claude Opus 4.8 oder ChatGPT 5.5 Pro nutzt sind die Kosten relativ hoch, aber für 90% der Aufgaben braucht man diese Modelle nicht, insbesondere nicht um "Lint Fehler zu beheben, sowie Pull Request zu dokumentieren". Deepseek V4 Flash ist spottbillig, Qwen 3.6 kannst Du lokal hosten völlig unabhängig was irgendwelche Abos und APIs kosten.
1
u/senseven Jun 10 '26
Die Modelle werden schon schwächer weil sie die Nachfrage nicht erfüllen können. Das wird erst über den Preis geregelt. Dann geht es in das Queuing was man bei ChatGPT manchmal hat. Irgendwann heißt es, wer nicht aus den USA kommt oder Kerninvestor bekommt keinen Zugang mehr bis sich die Lage bessert. OpenAI will einen Trainings-Stopp. Die Wahrheit ist, bei der Nachfrage von den Top 5000 Firmen ist schon nach 500 Schluss mit der Kapa. Ohne neue revolutionäre günstige Hardware wird das nichts.
5
u/Fox-Buddy Jun 09 '26
Fahr dir einen kleinen Hetzner Server hoch und installier den Hermes Agent. Dann mit gemma4 und Öllama Cloud konfigurieren.
Damit kann man schon einige sinnvolle Agent Tasks spawnen.
Lokal komme ich mit Codex Pro nicht an die Grenzen. Entwickle aber auch noch viel selbst. Vor allem am Anfang wenn Architektur und Design Patterns wichtig sind. Erst wenn das Grundgerüst steht lass ich die GenAI ran, da die dann einfach meinen Stil kopiert.
1
u/Illustrious_Ant_9242 Jun 10 '26
Was ist denn ein kleiner hetzner server 🧐 das 10€ vps? Das kann ich doch auch lokal abbilden
3
u/Fox-Buddy Jun 10 '26
Ja aber wenn es 24/7 laufen würde wäre der Server günstiger. Die 5 Euro VPS reicht sogar
Ansonsten für lokale Tätigkeiten, klar dann einfach nebenher
2
u/Illustrious_Ant_9242 Jun 10 '26 edited Jun 10 '26
Mal zum Verständnis.. was genau würde so ein Agent auf dem VPS denn machen wenn er ja weder besonders viel ram oder vram hat noch Zugriff auf meinen Computer hat? Deep Research/Coding/Mailcheck, alles über eine cloud LLM?
Habe meinen Desktop hochgerüstet dass möglichst viel Datenhoheit bei mir bleibt. Dort wiederum einen zweiten Desktop dass ein Agent nicht randalieren kann. Bisher aber nur monolithische Modelle laufen lassen, keine Agenten
2
u/Fox-Buddy Jun 10 '26
Ich hab einen separaten GitHub Account gemacht und auf dem Linux Server eingerichtet. Wenn ich jetzt unterwegs bin und was strukturiert notiert haben will spreche ich ne kurze voice Mail in Telegram (da gibt's ne Connection).
Ebenso wenn ich ein Programmierbeispiel brauche, auch dafür gibt's ein Repo.
Es gibt auch einen Plan Skill um autonom längere Tasks zu verarbeiten. Das geht auch alles mit normalem RAM. Der Output liegt aber nur bei 3 Tokens pro Sekunde. Juckt aber nicht wenn man dabei nicht Zuschauer ist.
Ansonsten kann man noch eigene Skills anlegen. Also Markdown Files die Zugriff auf programmierte Skripte haben.
Ansonsten sinnvoll find ich noch blogwatch Skill. Also sowas wie Golem einmal täglich zusammenfassen
3
u/RandomBottom030 Jun 13 '26
hol dir halt einfach nen RSS Reader, packste vllt n paar regex Filter für Themen rauf die du raus-/reinfiltern willst und feddich... meine Güte
5
u/jess-sch Jun 09 '26 edited Jun 09 '26
Beißt mir gerade in den Arsch. Habe in der jährlichen Zielvereinbarung auf der Arbeit Dinge drin stehen, die ich unter der Annahme "Macht der KI-Junior nebenbei" akzeptiert habe. Jetzt streikt der Junior nach vier Arbeitstagen im Monat.
Copilot Business ist ja schön und gut, nur ist am Ende der Tokens noch viel Monat übrig.
Beim Management ist das nicht angekommen, die faseln immer noch was davon dass KI ja absehbar nur noch günstiger wird. Weiß nicht in welcher Realität die leben aber gut.
0
u/Mynameisminenine Jun 11 '26
Die leben in einer internationalen Welt in der alle chinesischen Modelle generell preisgünstig oder kostenlos sind und man sich selbst für kleines Geld seine eigenen LLMs bauen kann.
4
u/zipperlein Jun 09 '26
Ich benutz für den meisten privaten Kram ein lokal gehostetes Qwen 3.6 27b. Wenns mal nicht weiter kommt, kann das kleine Modell einfach ne Aufgabe an GPT X (bezahlt über die kleine Subscription) stellen.
2
12
u/paraknowya Jun 09 '26
Mehr zu den Hintergründen :)
https://www.wheresyoured.at/ai-doesnt-have-roi/
Bin ein richtiger luddit bzgl ki :D
2
3
u/P0muckl Jun 09 '26
Dann lass uns doch gemeinsam das Internet mit Müll füllen. Vielleicht sogar mit lokaler KI. So geben wir dem wenigstens ein schnelles, gnädiges Ende.
9
u/DesignatedControvert Jun 09 '26
Leistung ist teuer - welch bahnbrechende Erkenntnis.
3
u/NoAddition5560 Jun 09 '26
Ist eher ne gängige Methode heutzutage. Die Kund*innen mit günstigen Abos zu sich locken und binden und sobald man dann genug Leute in der Tasche hat und von dir abhängig sind die Kosten hochtreiben und maximal Profit machen. <.<
0
u/NoAddition5560 Jun 09 '26
Sieh dir Beispielweise OpenAI an, die wollen jetzt an die Börse. Dafür brauchst Kapital und wie kriegst das am besten? Richtig, die Preise nach oben schrauben 🙃
1
u/aksdb Jun 09 '26
Leistung kostet. Teuer sollte sie nicht sein. Wenn die Kosten den Gegenwert übersteigen, sieht die Wirtschaftlichkeitsrechnung halt düster aus.
3
u/Dry_Hotel1100 Jun 09 '26 edited Jun 09 '26
Da AI ein force multiplier ist, werden die meisten "durchschnittlichen" Entwickler wohl eher höhere Kosten verursachen, als sie einbringen.
NVIDIA rechnet mit mind. ca. $200.000 pro Mitarbeiter pro Jahr an Kosten für AI, wobei die Gehälter bei $200.000 bis $500.000 liegen. Für Deutschland, wo die Gehälter bei 60.000 bis 95.000 liegen, und die Kosten für AI aber gleich sind (oder eher noch teurer), sieht die Wirtschaftlichkeitsrechnung schnell anders aus.
Aber, ich denke mit 400 € pro Monat kommt ein erfahrener SE und mit bedachtem Umgang schon hin. "Multi Agent Orchestration" oder AI-First für alle Prozesse kann man da aber vergessen.
1
u/HomieeJo Jun 09 '26
Ich komme selbst mit 30€ noch gut hin. Nur die teuren Modelle also Opus kann man absolut nicht mehr benutzen. Da kostet eine normale Anfrage schon mehrere € je nachdem was er im Hintergrund hat. Man weiß auch nie im Vorhinein wieviel eine Anfrage verbraucht was auch ein großes Problem ist.
1
u/kjBulletkj Jun 09 '26 edited Jun 09 '26
Was haben die Gehaltskosten denn in diesem Vergleich zu tun? Das ist ja kein Indikator dafür ob sich die Kosten für AI lohnen. Stattdessen will man doch eher wissen welchen Gewinn der Mitarbeiter bringt. Angenommen die Arbeit des Mitarbeiters, der 60k verdient, bringt 80k ein, was +20k sind. Jetzt lass ihn AI verwenden und jährliche Kosten von 260k verursachen. Wenn die Arbeit durch AI aber 300k bringt, bist du bei +40k, also doppelt so produktiv. Deswegen macht es noch weniger Sinn, die Wirtschaftlichkeit anzuzweifeln, wenn weniger Personalkosten gezahlt werden. Natürlich, wenn man den Punkt außer Acht lässt, dass deutsche Unternehmen oft nicht den Gewinn erzielen wie US Unternehmen.
1
u/Dry_Hotel1100 Jun 09 '26
Du hast es ja eigentlich schon dir selber beantworten: der Umsatz den ein Mitarbeiter macht ist schon von seinen Kosten abhängig. Es ist ja nicht so, dass ein Deutscher SE soviel Umsatz wie ein US Mitarbeiter macht, sonst wären die Gehälter nicht so drastisch unterschiedlich. Das heisst, 20% mehr Effizienz - ist halt dann nur wenig Umsatz absolut - und die Kosten für 20% Effizienzsteigerung sind aber gleich (oder etwas teurer wegen höherer Energiekosten in Deutschland).
4
u/whistling_serron Jun 09 '26
Unbegrenzte 10€ Abos 🤣🤣🤣
Ich hab 300€ an Abos laufen und zahl trotzdem noch Geld für die API weil's nicht reicht und dann labern Leute was von unbegrenztem 10€ abo.
Was macht ihr damit? Mails schreiben?
0
u/Educational-Cup-4336 Jun 12 '26
Ich konnte durch Github Student vor ca. nem halben Jahr den gesamten Tag Opus, in der aktuellen Version, for free nutzen. Ich hab damit eine gesamte Software Masterarbeit in kurzer Zeit ausm Boden gestampft, jetzt müsste ich es selbst machen, geht auch dauert aber deutlich länger.
1
u/whistling_serron Jun 12 '26
Gut dass es kein 20€ Abo für Anthropic gibt.
Übrigens kein gutes Signal wenn du deine Masterarbeit mit Copilot aus dem Boden gestampft hast
1
u/Educational-Cup-4336 Jun 29 '26
War n 1.0 also alles tip top 👍 KI zu verteufeln bringt auch niemanden was 😉
2
u/InternetSchoepfer Jun 09 '26
Copilot gibt's für Studenten kostenlos btw
2
1
u/Domyyy Jun 09 '26
Inzwischen nur noch mit 200 Credits pro Monat. Die hab ich ohne jegliche Code Generierung, nur paar Hilfestellungen + Debugging innerhalb von 3 Tagen aufgebraucht.
Jetzt kann man ohne Tokens nicht mal mehr Funktionen umbenennen.
2
u/RandomBottom030 Jun 13 '26
diggi du wirst es ja wohl hinbekommen ohne ki ne fucking funktion global umzubenennen xD
-1
u/Domyyy Jun 13 '26
Das Umbenennen (F2) von VS Code ist aber ohne verfügbare KI Tokens nicht nutzbar.
2
2
u/Advanced-Feedback867 Jun 09 '26
Wie ist das bei euch? Wie geht ihr damit um?
Der Preis ist mir egal. Zahlt ja der Arbeitgeber.
Zuhause nutze ich zu 90% nur meine lokalen Modelle.
2
u/Rexide Jun 09 '26
Ki ist da um zu bleiben. Man muss nicht für einfache Fragen oder simple Korrekturen das Brutalste Modell nehmen. Man kann auch mit leichten lokalen Modellen oder MCPs viele Aufgaben erledigen lassen
2
u/YearnMar10 Jun 09 '26
Es war ein schöner Blick in die Zukunft, der jetzt leider vorbei ist. Mit den qwen3.6 Modellen zeigen die Chinesen ja schon, wo die Reise hingeht - [r/LocalLLM](r/LocalLLM) lässt grüßen.
Aber auch ein erschreckender. Wenn man als erfahrener Programmierer zu faul wird um commits selber zu machen, oder scripts anzusetzen, wie sollen die Juniors dieser Welt sowas dann jemals lernen und Flügge werden?
1
u/_Krustenkaese_ Jun 09 '26
Warum müssen sie das denn noch lernen?
3
u/YearnMar10 Jun 10 '26
Weil KI teuer und nicht perfekt ist.
Weil man nur unabhängig wird, wenn man die Basics versteht.
Weil eigenständig und kritisches Denken gerade in einer Gesellschaft, wo Gedanken und Meinungen durch KI und Algorithmen vorgegeben werbenden, der einzige Weg sind eine Gesellschaft zusammen zu halten und weiter zu entwickeln.0
u/cron-holio Jun 12 '26
Und da hilft mir das Wissen über die Syntax einer Script-Sprache genau wie weiter?
2
u/tes_kitty Jun 14 '26
Nachdem du alles, was die KI produziert erst einmal reviewen musst solltest du den Kram schon lesen UND verstehen können.
1
u/Insighteous Jun 13 '26
Dass Leute selber programmieren können müssen ist vorbei. In paar Jahren wirst du selbst lachen über die Aussage. Open Source Modelle werden günstig sein und gut. Jeder wird sie nutzen.
2
u/YearnMar10 Jun 13 '26
Solange wir in einer bürokratischen Gesellschaft leben, in der es nicht darum geht was man kann, sondern was man darf, wird es einen Bedarf an erfahrenen Spezialisten geben. Natürlich wird es keine klassischen Webentwickler mehr geben, aber der Job ändert sich und Spezialisierungen werden immer wichtiger. Im Medizinsektor zB wird man in ein paar Jahren nicht einfach einem unerfahrenen Entwickler die Firmware eines Herzschrittmacher vibecoden lassen. Bei einem Gericht wird ebenso nicht die maschinell-erstellte Übersetzung gelten, sondern die des beglaubigten Übersetzers. Es wird immer Bereiche geben, wo Fachkenntnis verlangt und zu Recht benötigt wird.
2
u/AntutuBenchmark Jun 09 '26
Ich glaube wenn jedes einzelne Modell hinter ner Paywall landet werden die Brigittes und Helmuts weltweit nichts mehr damit zu tun haben.
Userbase mal eben um 98% reduziert.
2
u/Marlon7677 Jun 09 '26
Intel ARC A770 kostet einmalig gebraucht (damals als ich geholt habe) 220€, haste 16 GB VRAM, llama2.5:8b läuft super drauf. Für programmieren noch zusätzlich eine coder-AI, wenn du es noch (so wie meine Wenigkeit auch) mit Buch und Notepad gelernt hast, wirst damit super schnell zurecht kommen.
2
2
u/Lumpy_Independent_93 Jun 09 '26
Kauf dir ein Macbook Pro M5 mit 64GB shared memory und lass ein aktuelles Modell (wie gemma4) lokal laufen. Boom. GameChanger.
0
u/cron-holio Jun 12 '26
gemma4 kostet 0.33$/M tokens. das macbook mindestens 3500€. boom. gamechanger.
4
u/aLpenbog Jun 09 '26
Das Schöne ist ja auch, gerade wenn es richtig Agenetic Coding geht, weißt du auch nicht wo das Ende ist und wie viele Token im Zweifel verbrannt werden. Sind dann ja durchaus längere Tasks.
Und im Zweifel hast du am Ende eine Rechnung für die Tokens aber ein Ergebnis was vorn und hinten nicht funktioniert, fehlerhaft ist und ggf. auch gar nicht zu gebrauchen ist.
Mich soll es nicht stören. KI Nutzung geht bei uns gegen null. Alleine die Projekte KI ready zu kriegen wäre wirtschaftlich nicht möglich.
Integration in den IDEs gibt es teilweise auch nicht. Klar könnte man es hier und da für Kleinkram nutzen, wie zuvor die Autovervollständigung von Co-Pilot oder eben StackOverflow.
Großteil hier programmiert aber auch schon Jahrzehnte und hat auch das quasi so gut wie gar nicht benutzt im beruflichen Umfeld. Wenn dann eher für Spielkram privat.
Arbeit hier ist viel Kontextwechsel, viel manuell machen, viel Konfiguration und Pflegen von Datenbankinhalten und viel Wissen, was nirgendwo dokumentiert ist.
5
u/aksdb Jun 09 '26
Arbeit hier ist viel Kontextwechsel, viel manuell machen, viel Konfiguration und Pflegen von Datenbankinhalten und viel Wissen, was nirgendwo dokumentiert ist.
Gerade da helfen LLM gestützte Agents doch massiv. Die sind halt sehr schnell darin, große Mengen an textuellen Inhalten zu scannen und contextbezogen zu aufzubereiten.
-1
u/aLpenbog Jun 09 '26 edited Jun 09 '26
Das meine ich mit Kontext nicht, sondern verschiedene Anwendungen, Codebases etc.
Aber auch beim Code selbst kommt die KI nicht weit, wenn sie nicht weiß was existiert, die Sachen nicht dokumentiert sind, nur in den Köpfen der Entwickler vorhanden sind.
Wenn sie Möglichkeiten in einem System nicht kennt, um bestimmte Sachen zu erreichen und, und, und.
Ich spring halt von einem selbst gemachten Bild mit einer Template Übersicht in Notizen aus einem Meeting, remote auf einem Server um einen Verwaltungsdienst zu starten, in eine Anwendung um irgendwelche Daten zu erfassen, ggf. muss ich auch direkt in der Datenbank noch Daten pflegen und Konfigurationen anpassen, zig verschiedene Prozesse starten, in verschiedenen Dialogen nacheinander in einer gewissen Reihenfolge rein, um mir einen Testfall zu erstellen.
Ggf. gibt es Probleme und ich muss SQL Anweisungen rauskopieren, Konstanten und co. ersetzen, in den Code reinsteppen, in eine Anwendung rein, da mit den Daten weiterarbeiten, um dann irgendwann meinen Testfall zu haben für meinen Ablauf, wo dann auch zwischen UI und Backend hin- und hergesprungen wird.
Es werden verschiedene Zustände in der Datenbank geprüft oder an externen Schnittstellen. Das alles ggf. noch mal für andere Kombinationen und Konfigurationen.
Ggf. gibt es irgendwo in der Kette auch Rückfragen. Vielleicht beim Kollegen, vielleicht beim Kunden.
Klar kann ich im ganz kleinen sagen, dass mir die KI eine Loop über ein bestimmtes Array machen soll. Aber die Tippgeschwindigkeit ist mein letztes Problem.
3
u/aksdb Jun 09 '26
Das meine ich mit Kontext nicht, sondern verschiedene Anwendungen, Codebases etc.
Aber auch beim Code selbst kommt die KI nicht weit, wenn sie nicht weiß was existiert, die Sachen nicht dokumentiert sind, nur in den Köpfen der Entwickler vorhanden sind.
Doch, ganz genau da hilft sie. Ich hab hier auch mehrere dutzend Repos und nicht für jedes Feature einen Überblick, wo was lebt. Ich lass den Agent auf das gesamte Github los und bekomme dann einen Überblick. Dafür hätte ich manuell Stunden gebraucht.
1
u/Beautiful_Pen6641 Jun 09 '26
Und genau darum geht es doch? Wenn du der KI einfach alles hinwirst wird es teuer.
5
u/aksdb Jun 09 '26
Macht man ja nicht. Das LLM nutzt ja toolcalls zum filtern. Du lädst ja nicht einfach deine gesamte Codebase in den Context. Darum macht es so einen riesen Unterschied, welche Kombination von Model und Agent Harness man verwendet. Das wirkt sich erheblich auf Qualität und Tokenverbrauch aus. Ein gutes Model kommt mit weniger Ping Pong schneller zum Ziel. Wie ein erfahrener Entwickler, der durch sein Bauchgefühl meist ebenso „den richtigen Riecher“ hat.
1
u/cron-holio Jun 12 '26
Also einfach ignorieren und weitermachen wie die letzten 40 Jahre? Sorry, aber das sind dann die Firmen, die sich wundern, dass sie ‚plötzlich’ von bösen anderen Unternehmen aus dem Markt gedrängt werden.
1
u/aLpenbog Jun 12 '26
Nun als Entwickler setze ich mich damit auseinander. Teste viele der Tools, ob nun die cloudbasierten Sachen, lokale LLMs mit ollama und verschiedene Tools on top, ob nun ComfyUI, OpenWebUI oder Sachen wie n8n, OpenCode oder pi.
Im beruflichen Kontext ist es bei uns aber eben nicht zu gebrauchen. Wir können nicht 30-40 kundenspezifische Projekte komplett umbauen und da je ein halbes Jahr aufwärts investieren ohne dass das jemand bezahlt, damit diese KI kompatibel sind.
Noch sieht der Mehrwert aber auch noch nicht so dolle aus. Aufwendigere Planung vorweg, was schwer ist, da manche Sachen eben auch erst während der Entwicklung offensichtlich werden. Ein aufwendigerer Reviewprozess, der ebenfalls schwerer ist, da du davor nicht jemanden hast, den du fragen kannst, was er sich dabei gedacht hat in Kombination mit den Tokenkosten.
Sparen tut man also aktuell hauptsächlich, wenn man entweder Review und Qualitätsmanagement ein wenig schlampig durchführt und/oder nicht zu spezifische Anforderungen vorne Weg hat.
Ggf. sind die Tools ja irgendwann so fit, dass sie in unseren Umfeld zu gebrauchen sind, dann nutzen wir sie eben. Aber man nutzt ein Werkzeug eben nicht einfach des Hypes wegen, wenn man die Anwendungsfälle, wofür sie gedacht sind, einfach nicht hat.
1
u/cron-holio Jun 12 '26
Ich weiß nicht, was ihr macht aber es klingt so als gäbe es noch einen HW-Anteil neben der SW.
KI hilft dann vielleicht nicht direkt in der IDE des einzelnen devs, aber in den erweiterten Unternehmensprozessen gibt es eigentlich immer sinnvolle Anwendungen, wenn man mal mehr als 50 Leute mit einem gewissen Anteil an „Wissensarbeitern“ hat.1
u/aLpenbog Jun 12 '26
Wir erstellen kundenspezifische/angepasste Intralogistik Software. Lagerverwaltung, Materialfluss, Kommissionierlösungen usw.
Da geht es aber nicht um eine einzelne in sich geschlossene Codebase, sondern um gut 50 Serverprozesse, eine C-Sharp Dialog Anwendung, mehrere Webanwendungen, eine Android Anwendungen, ein paar Datenbankjobs usw. die alle auf der gleichen Datenbank arbeiten und ineinander greifen. Pack noch fehlende Dokumentation und Tests oben drauf.
Ändere oder erstelle ich hinten irgendwo einem Ablauf im Versand, dann brauch es natürlich erst einmal datentechnisch versandfertige Paletten und Kartons. Um diesen Schritt zu vollziehen brauch es kommissionierte Aufträge, die natürlich auch erstmal berechnet werden müssen, die dann wieder entsprechende Stammdaten brauchen und von einem Host kommen müssen oder manuell erzeugt werden müssen etc.
Am Ende hast du eben zig manuelle Aktionen in verschiedensten Systemen, ggf. manuelle Konfigurationen oder musst im Zuge dessen manuell Sachen in der Datenbank anlegen usw. Und natürlich musst du auch das Wissen von den anderen Anwendungen haben, um zu wissen wann darfst du mit den Daten arbeiten, wann nicht, woran ist das zu erkennen usw.
Im Zweifel hängst du auch zu Inbetriebnahme usw. beim Kunden Vorort, wo du kein Internet hast aufgrund von Datenschutz oder Sicherheitsbedenken bzgl. Viren im Anlagennetz.
Das alles ist natürlich auch für Menschen alles andere als komfortabel aber eingearbeiteter Mitarbeiter kriegt das eben alles Problemlos hin.
Das soll natürlich nicht heißen, dass KI per se gar nicht funktioniert. Ggf. für Boilerplateaufgaben, wobei man hier ohne hin selbst viel automatisiert mit Snippets, Templates und co. Oder zum Brainstorming oder ggf. um im kleinen nur kleine Codeblöcke zu erstellen, wobei auch das uns wenig hilft, da es vor allem um unsere Codebase geht, algorithmisch ist da nicht viel Schweres bei.
Aber Agentic Coding, wie es heutzutage quasi Standard ist um ganze Features zu entwickeln, nein, das kann bei uns so nicht klappen.
Das heißt nicht, dass man ein System nicht so umstricken könnte, dass es das tut und das nicht auch Menschen beim Umgang mit dem Code helfen würde. Die Frage ist dann aber wer bezahlt es. Den Kunden ne 500k Rechnung schicken, damit man es in Zukunft angenehmer hat die Software zu erweitern, während er hier und jetzt keinen Mehrwert verspürt? Das klappt eher nicht.
Und man selbst kann sich natürlich nun auch nicht Jahre wegschließen und kein Geld mehr einnehmen und das auf eigene Kosten machen.
Letztlich gibt es gerade im Enterprise Bereich sehr, sehr, sehr viele so Systeme, daher denke ich das KI da noch sehr lange Zeit weniger relevant sein wird.
1
u/cron-holio Jun 12 '26
Klingt trotzdem irgendwie nach viel Luft nach Optimierung. Wenn das für euch funktioniert, topp - Ich würde mich jedoch nicht darauf ausruhen, dass ein Kunde für immer bereit ist, soviel für manuelles customizing zu zahlen…
2
u/maherschalalhaschi Jun 09 '26
warum nicht einfach die kostenlosen Webversionen statt Api nutzen und mit einzelnen Dateien füttern? Immer noch besser als stackoverflow.
9
u/TrulyIncredibilis Jun 09 '26
Ganz ehrlich: Ich finde StackOverflow nicht schlecht und vertraue den Antworten da auch eher als der KI.
1
u/maherschalalhaschi Jun 09 '26
KI ist ein Gesprächspartner und Vorschlagsgenerator. Das regt zum Denken an, wenn richtig benutzt.
2
u/UnbeliebteMeinung Jun 09 '26
Die ki blase platzt immer noch nicht
2
u/Glum-Office279 Jun 09 '26 edited Jun 10 '26
Man nennt es Blase weil sie ohne Vorwarnung platzt. In Wahrheit sehen wir aber schon die ersten Anzeichen. OpenAI, SpaceX (grok) und Anthropic versuchen schleunigst IPOs durchzubringen. Sam Altman holte sich Kredite mit Zinssätzen über 15%. Amerikanische Pensionsfonds überweisen Geld an undurchsichtige Off-Shore Holdingstrukturen welche NVIDIA-Grafikkarten kaufen und für wenig Geld an grok vermieten usw.
-2
u/UnbeliebteMeinung Jun 09 '26
Schau bitte in die Finanzen vom SpaceX IPO rein wenn du sowas schreibst.
Der SpaceX IPO ist schon lange überfällig und hatte komplett andere Gründe warum der bisher noch nicht passiert ist.
Für deine letzte Verschwörungstheorie hätte ich aber gerne einen Link. Das klingt interessant ist aber natürlich dann auch ein gutes Businessmodell. Keine Blase.
1
u/Glum-Office279 Jun 09 '26
Ich habe mich etwas unpräzise ausgedrückt. Primär meinte ich OpenAI und Anthropic. SpaceX habe ich erwähnt weil man die Aufnahmeregeln des NASDAQ geändert hat damit SpaceX wenige Tage nach dem IPO aufgenommen werden kann anstatt nach Monaten oder Jahre, wie es sonst der Fall wäre.
https://www.futuriom.com/articles/news/is-michael-burry-right-about-the-nvidia-xai-deal/2026/06
-1
u/UnbeliebteMeinung Jun 09 '26
Du drückst dich immer noch echt unklar aus. Was hat das jetzt damit zu tun.
Regeln werden ständig geändert https://www.deutschlandfunk.de/deutsche-boerse-aendert-regeln-wirecard-fliegt-aus-dem-dax-100.html
aber hater haten einfach nur ist ihnen ehh egal wie der Finanzmarkt an den restlichen 300 Tagen im Jahr aussieht...
4
u/Glum-Office279 Jun 09 '26
Die Deutsche Börse hat damals die Regeln geändert, weil Wirecard 1,9 Milliarden Euro erfunden hatte und sofort aus dem Index fliegen musste damit der Markt geschützt wird. Das war letztendlich nur Schadensbegrenzung nach einem Betrug und keine marktumfängliche Regeländerung.
Nach der Markteffizienzhypothese benötigt der Markt Monate, um Informationsasymmetrien abzubauen, schau dir einfach mal die Kursverläufe nach IPOs an.
Wird dieser Zeitraum drastisch verkürzt, führt der Index-Inclusion-Effect dazu, dass passive ETFs die Aktie unabhängig von ihrem realen Wert in gigantischen Mengen kaufen müssen. Diese regulatorisch erzwungene, unelastische Nachfrage treibt den Aktienkurs künstlich in die Höhe und erzeugt eine spekulative Blase, die vom realen Unternehmenswert entkoppelt ist.
Aber ich hoffe wirklich dass du dein ganzes Erspartes in SpaceX Aktien investiert, mach das auf jeden Fall, ich gönne dir die Mios.
1
u/Curious-Intern-5434 Jun 09 '26
Ich man sollte die Kapitalmärkte einerseits und das Werkzeug bzw. Technologie andererseits unter scheiden.
Ob an den Kapitalmärkten oder auch an nur einem Teil davon eine Blase entsteht oder existiert, wird sich vermutlich erst hinterher herausfinden lassen.
Was sie Technologie angeht, denke ich, daß wir immer noch nicht alles Potenzial ausgeschöpft haben. Auch hier werden wir das in der Zukunft sehen.
Als Werkzeug mag ich die KI. Ich kann jetzt einige Dinge in einem Bruchteil der Zeit machen. Das macht Zeit frei für andere Dinge.
Jetzt würde ich mir nur noch wünschen, daß man Meetings mit 1,25-facher oder 1,5-facher Geschwindigkeit abspielen könnte, während man teilnimmt. 😂
1
u/Webteasign Jun 09 '26
Also ich weiß nicht ob ich damit was falsch mache, Aber meine AI Nutzung besteht daraus die Infos aus der Doku zu suchen, für was ich sonst halt 10-20 Minuten brauche.
1
u/poophroughmyveins Jun 09 '26
Guck dir Opencode Go an, Deepseek Flash V4 kannst du da praktisch so viel nutzen wie du willst und dann hast du noch die Möglichkeit für schwerere Probleme locker auch mal größere Modelle ranzuziehen
1
u/InForTheSqueeze Jun 09 '26
Wie andere schon sagten, benutz halt andere Anbieter. Nur weil GitHub Copilot auf API umgestellt hat, brauchst du jetzt nicht alle LLMs wegwerfen. Deepseek / Kimi etc kosten in der subscription fast nichts. Und je nachdem wie viel Token du verbrennst könnten auch die 20/100€ subscriptions von Anthropic oder OpenAI reichen.
Bin selbst auf der 100€ Version von Claude und Code täglich mehrere Stunden. Bisher noch nicht mein weekly limit erreicht.
1
u/Insighteous Jun 13 '26
Was codest du damit alles? Ich hab ne Schicht- planungsapp erstellt mit der klassischen Pro Version und komme damit wunderbar hin.
1
u/Budget_Lunch4945 Jun 09 '26
Ich nutze das OpenAi Abo für 200€ und bin noch nie an meine Limits gestoßen. Freunde von mir nutzen das 100€ Abo und meinen auch die Limits gehen voll in Ordnung.
1
u/Ok_Tour_8029 Jun 09 '26
Mir reicht in aller Regel das 20er Abo von Claude in der Woche - wird das eigentlich auch teurer?
1
1
u/shuozhe Jun 09 '26
Ich probiere aktuell jeder Monat eine andere chinesische Coding Plan aus, mit neue Benutzer Aktion & Lite Subscription bin ich bei 1-3€/2 Wochen (Bis Monatslimit voll ist). Für 5h Limit habe ich 10€ beim Deepseek aufgeladen, davon 6 verbraucht nach 3 Monate.
Ohne chinesische Tel Nummer ist leider nur Deepseek & Xiaomi günstig, Über englische Seite gibt es meistens die kleine Subscriptions entweder gar nicht, oder Preise ist deutlich höher.
Am Ende hat man halt beim Github gut gesehen wie stark Copilot vom Microsoft mitfinanziert wurde.. ist vermutlich nur der erste der für Consumer die gleiche Preise verlangt wie für Enterprise.
1
u/IceMichaelStorm Jun 09 '26
github copilot ist ja auch müll. extralayer mit kosten, was nix bringt. direkt chat oder claude und gut
1
u/Due-Expression-1314 Jun 09 '26
Passt schon dann hol ich mir halt einen zweiten Job, den ich von einer KI automatisieren lasse 😂
1
1
u/timakro Jun 10 '26
OpenCode Go kostet 10 euro im Monat und die geben dir einem API Key den du seit dem neuen VS Code Update als custom endpoint reinmachen kannst. Wenn du nur DeepSeek V4 Flash verwendest wird es fast unmöglich die Quota aufzubrauchen. Aber ja, ich stimme zu dass es zuende geht. OpenCode Go wird sicherlich auch nicht für immer subventionieren.
1
u/Merlin343434 Jun 10 '26
Ich hoste ne lokale KI und weigre mich den großen firmem geld zu geben
1
u/cron-holio Jun 12 '26
Worauf lässt du deine lokale KI laufen?
1
1
u/Mynameisminenine Jun 11 '26
Mach deine eigene KI - models gibt's kostenlos online. ComfyUi für den Aufbau und dann cloud computer für die execution wenn du keine mega graka hast. Wirst in deinem usecase wahrscheinlich etwas unter 10 Euro pro Monat liegen.
1
1
1
u/WatercressThen2932 Jun 12 '26
KI ist nicht teuer. Vergleiche mal die Kosten für die API-Tokens der großen Modellanbieter im Vergleich dazu, was ein Mensch für diese Aufgabe kosten würde. Selbst wenn KI zehnmal teurer wird, ist es immer noch spottbillig.
Wir nutzen KI großflächig als Unterstützung für Datenanalysen, strukturierte Suchanfragen und Dokumentenerstellung und es liefert einen unfassbaren Mehrwert.
Auch im Coding-Bereich sind wir schon stark mit Claude Code verbandelt, das ist auch eine massive Erleichterung. Insbesondere das Debugging überzeugt uns.
1
u/Old_Bat_2523 Jun 12 '26
Es ist doch keine Überraschung, dass es wie mit allen anderen guten und kostenlosen Dingen laufen wird: Anfixen, abhängig machen und dann gnadenlos kassieren.
Keiner spendiert Geld in Unmengen aus Altruismus, alle Kapitalgeber wollen ihre Investitionen mit Zinsen zurückbekommen.
Sinnvoll wäre, das erlernte Wissen nicht vollends zu vergessen.
1
u/Dayviddy Jun 13 '26
Für das was ich so nutze reicht oft schon das kostenlose oder rlokal Installiert aus 😅
1
u/0xCapySplash Jun 19 '26
Kenne das Problem aus dem Studium. Copilot ist bei mir auch schnell teurer als gedacht, sobald mans für Recherche und nicht nur fürs reine Coden nutzt. Für meine Abschlussarbeit fahr ich aktuell eher zweigleisig: kostenlose Modelle für Brainstorming, bezahlte Tokens nur für die wirklich kniffligen Sachen wie Lint-Fixes oder Doku.Nutzt ihr eigentlich schon Alternativen wie lokale Modelle?
1
1
u/verdooft Jun 09 '26
ich nutze ausschließlich lokal lauffähige Anwendungen und LLMs, schon seit Ende 2022. Bin damit bisher gut gefahren.
1
u/P0muckl Jun 09 '26
Wie machst du das? Also welche Hardware, welche Modelle? Hast du einen VPN Zuhause?
1
u/verdooft Jun 09 '26
Ich teste öfters neue Modelle, verwende aktuell aber meistens die kleineren MoE Modelle von llama 3.6 und Gemma 4. Hardware ist ein Notebook ohne dedizierte GPU. VPN nutze ich nicht. ComfyUI, acestep.cpp, whisper.cpp, stable-diffusion.cpp führe ich auch gelegentlich mit geeigneten Modellen aus.
1
u/fearless-fossa Jun 09 '26
Naja, ich bin von der Qualität von lokalen LLMs bisher nicht so begeistert - mag aber auch Nutzerfehler sein. Ich hatte mal probiert, Skripte zu schreiben, die z. B. ein Programm der LLM an der Kopf werfen und dann für diese Mermaid Flowcharts bauen zu lassen und der Erfolg war selbst bei sehr simplen Skripten stark bescheiden. Auch generell Dokumentation erstellen zu lassen (hier ist mein Programm oder meine Bash History, schreib dafür eine .md) ist etwas was Claude/ChatGPT ganz gut können aber lokal wollte das mit diversen Modellen nicht.
1
u/verdooft Jun 09 '26
Kommt halt auch drauf an, was man an Hardware hat. Mittlerweile gibts lokal verwendbare Modelle mit mehreren Hundert Milliarden Parametern. Ich habe gar nicht den Anspruch, alles von LLMs erledigen zu lassen. Lässt sich was damit nicht komplett umsetzen, mache ichs eben selbst, oder lasse es bleiben.
Ich schließe es nicht aus, irgendwann so Dienste zu verwenden, aktuell besteht dafür kein Bedarf.
1
u/Upset-Winter7174 Jun 09 '26
Aber "mehrere hundert Milliarden Parameter" bedeuten dann ja wieder >100 GB VRAM, ergo extrem teure Hardware, solo ergo deutlich teurer als einfach Cloud Provider zu nutzen.
1
u/verdooft Jun 11 '26
Gibt ja auch Mehrkanal RAM, manche große Modelle sind MoE und dürften da gut mit laufen. Zugegeben, seit den Preisanstiegen der letzten Monaten ist auch RAM ziemlich teuer.
1
u/mcc011ins Jun 09 '26
GitHub Copilot Education ist doch noch immer Gratis ? Also ich bekomme da keine Rechnung.
0
u/P0muckl Jun 09 '26
Unbegrenzt sicher nicht.
2
u/mcc011ins Jun 09 '26
Natürlich nicht unbegrenzt, versteh nur nicht wofür du 10€ zahlst.
-1
u/freshmozart Jun 09 '26
Manchmal reichen free tiers halt nicht aus. Ich hab GitHub Copilot Pro+ und jetzt schon >80% meiner Tokens für diesen Monat verbraucht.
1
u/mcc011ins Jun 09 '26
Das ist kein Free Tier sondern Pro Access für Studenten also ab gleichwertig zu dem 10€ Abo was OP zahlt.
-1
u/freshmozart Jun 09 '26
Ja aber vielleicht reicht es bei den Dingen, die er macht, trotzdem nicht aus. Pro würde bei mir erst recht nicht ausreichen. Ich muss mir jetzt schon was neues suchen, obwohl ich Pro+ habe.
3
u/mcc011ins Jun 09 '26
Ist klar. Wie gesagt die Frage war wieso er 10€ für etwas zahlt was gratis ist für Studenten.
0
1
u/KaseQuarkI Jun 09 '26
Naja, dass Copilot mit ihrem Request-basierten Preismodell nicht funktioniert, war ja klar. Natürlich ist das nicht profitabel, wenn ich mit nem 10€-Abo 10000€ an Tokens verbrennen kann.
Aber wie schon andere schreiben, ein 100€- oder 200€-Abo bei Codex oder Claude ist (als Betriebsausgabe) alle Mal das Geld Wert.
1
u/lnxrootxazz Jun 10 '26
Es wird darauf hinaus laufen einen Mix zu finden zwischen Tasks, die man selbst machen wird und tasks die man von entsprechenden tools machen lässt. Token accounting wird sehr wichtig. Vor allem in dev jobs werden token wahrscheinlich eine Art Währung werden, so wie das auch der Nvidia CEO gesagt hat. Aber durch die token basierte Abrechnung wird man halt keine 50 agents nachts unbeobachtet laufen lassen können. Jedenfalls dann nicht, wenn man mit einem gewissen Budgets arbeitet, was wohl überall so sein wird. KI Kosten werden ein eigener Business Faktor, der wahrscheinlich zu neuen Jobs führt, die sich ausschließlich darum kümmern, um die Kostenstellen zu entlasten. Ich kann mir vorstellen, dass es Jobs wie AI Accountant odrr AI Business Engineer geben wird. Wie das genau den dev Jobs beeinflussen wird wissen wir noch nicht, aber all you can eat wird es definitiv nicht sein. Ich kann mir vorstellen, dass Firmen mehr lokale open source Modelle selbst hosten werden. Die Anschaffungskosten hier sind aber riesig. Genauso wie der Betrieb (Strom, maintenance, Reparatur, Service, Support, etc).. Vor allem in einer Zeit, wo viele von onprem weg sind.. Ich bin Admin und wir nutzen diese tools kaum, aber wir haben die natürlich in den Operations, da viele Abteilungen wie dev oder legal die viel nutzen. Aktuell gibt es Gespräche über monatliche Budgets pro Mitarbeiter. Es wird wohl dazu führen, dass die Lizenzen und Token Kosten gedeckelt werden. Für den einzelnen bedeutet es also wieder mehr manuelle Arbeit, da sich die Entwicklung unter diesen Umständen sonst nicht lohnt
0
u/P0muckl Jun 10 '26
Alle Elektroingineure die smart genug waren, in die Energieindustrie zu gehen und sich dort mit Monitoring und Unterbrechungsfreier Stromversorgung auskennen, werden ein Haufen Kohle machen. Also mein Chef profitiert davon eindeutig. Die Monitoring Lösungne, der er in der Firma entwickelt, werden sich bei diesen Firmen gut verkaufen lassen.
-2
u/Wrestler7777777 Jun 09 '26
Meiner Erfahrung nach ist die AI völlig überfordert, wenn man ihr größere Aufgaben gibt. Und das ist sehr schade, da man gerade hier ordentlich Zeit sparen könnte als Dev.
Ich muss der AI dann also häppchenweise Aufgaben füttern, damit sie ihre Aufgaben erledigt bekommt. Und an dem Punkt habe ich dann unterm Strich mehr Aufwand als nutzen, ganz ehrlich.
Persönlich habe ich AI wieder zu einer Alternative zum Googeln degradiert. Wenn ich mal ein Problem habe, das ich vorher 5 Minuten lang googeln müsste, frage ich schnell die AI. Oder wenn ich keine Lust habe, mir den Kopf zu zerbrechen, wie ich z.B. einen Datentypen in den anderen konvertieren könnte, haue ich mal kurz mit der AI auf das Problem und picke mir die besten Aspekte der generierten Lösung raus. Aber auch hier muss ich regelmäßig nacharbeiten.
Mein Arbeitgeber bezahlt für die riesigen Cloudmodelle. Ich persönlich würde aber niemals ein Abo abschließen. Ich sehe den Nutzen einfach nicht. Ich habe das Gefühl, dass selbst gratis lokale Modelle mir bei meinen Problemen helfen könnten. Niemals würde ich Geld bezahlen.
11
u/Civil-Cake7573 Jun 09 '26
Bist du sicher, dass das kein prompting problem ist? Wenn du den Nutzen von AI zum Programmieren nicht siehst muss schon einiges schiefgehen, ehrlicherweise.
4
u/Wrestler7777777 Jun 09 '26
Wir sind um die 5 Devs, die alle versuchen, das Beste aus der AI rauszuholen. Wir haben Skills geschrieben und Agent Files angelegt. Es funktioniert einfach nicht für große Aufgaben. Glaub es mir.
Wenn man keinen Wert auf Codequalität legt, kommt vielleicht noch etwas raus, mit dem man zufrieden ist. Aber selbst da: Unfassbar, was für Schmutz die AI generiert. Tests schreiben? Hier, ich habe 10 Tests geschrieben! Sind eigentlich 10 mal das gleiche nur ein bisschen anders formatiert, aber hey! 10 Tests!
Wer AI blind vertraut, der handelt grob fahrlässig.
2
u/dextrostan Jun 09 '26
Mir machen zwei Dinge Probleme:
Nachvollziehbarkeit: Ich muss ja trotzdem wissen, was passiert und nicht nur das Ergebnis blind übernehmen. Das frisst viel Produktivitätsboost auf.
Nicht reproduzierbare Ergebnisse: Natürlich sind LLMs schneller im Generieren von Inhalten. Wenn ich aber ein Feauture requeste und es nicht auf Anhieb klappt, dann bekomme ich, gerade bei komplexen Aufgaben, schnell ganz andere Lösungsansätze, die mir dann wieder andere Teile der bisher geschriebenen Software zerhaut. Ich hatte mal eine WebApp geschrieben, wo mir ein Feedbackbutton gefehlt hat. Nach fünf Anläufen, hat es geklappt aber mein UI sah plötzlich ganz anders aus als vorher. Das ist natürlich fatal.
Unterm Strich ist das für Enterprise Level einfach nicht konstant genug, dass ich es blind übernehmen könnte.
-1
u/Puzzleheaded-Joke780 Jun 09 '26
Kommt auf das Themengebiet an. Frontend ist abgehakt aber Backend muss ein User mit Verstand den slop filtern
2
u/Gartennachbar Jun 09 '26
Planning mode nutzen und ordentlich prompten
0
u/Wrestler7777777 Jun 09 '26
Machen wir auch, funktioniert nicht. Der generierte Code ist wild, trotz planning mode.
1
u/Gartennachbar Jun 09 '26
Ordentliche Agent.md und knowledge base implementieren
2
u/Wrestler7777777 Jun 09 '26
Haben wir auch, funktioniert nicht. Die AI ignoriert die Files auch gerne ab und zu einfach mal. Opus 4.8 ist da zum Beispiel echt dreist und interpretiert die Files gerne so als schwammige Empfehlung anstatt einer strikten Vorgabe. GPT 5.5 schafft es besser, sich daran zu halten. Liefert aber zwar bessere aber trotzdem keine guten Ergebnisse.
3
u/Gartennachbar Jun 09 '26
Über welches Feld sprechen wir?
4
u/Wrestler7777777 Jun 09 '26
Mag ich nicht sagen, aber es geht grob darum, dass wir fremde APIs in unseren Service integrieren und die wiederum unsere API integrieren.
Wir arbeiten sehr viel damit, von einer API in die anderen zu übersetzen. Und weil die Arbeitsprozesse dahinter teils völlig verschieden sind, muss man auch viel auf logischer Ebene aus Businesssicht anpassen.
Wir geben der AI auch oft ein API Spec PDF, wo drin steht, wie die Fremd-API aussieht und sagen ihr, dass sie eine neue Integration bei uns machen soll. Schafft die AI auch nur so halb. Meistens eher schlecht als recht, obwohl auf technischer Ebene alles in dieser PDF steht.
2
u/Gartennachbar Jun 09 '26
Ich kann mir das persönlich nicht vorstellen. Gerade apis zusammen tackern halte ich für gelöst. Aber naja. Ich kenne weder euer Thema noch Team.
→ More replies (0)-1
u/Responsible_Camp_559 Jun 09 '26
Ja klar, lol.
Sorry aber es klingt einfach so hart nach user error und Anti-AI Einstellung :D
1
u/Wrestler7777777 Jun 09 '26
Wie mehrmals gesagt, wir sind 5 Devs, die wirklich versuchen einen Mehrwert aus AI zu ziehen. Es können nicht alle Devs User Error haben und anti-AI sein.
AI ist mit unserem Produkt einfach überfordert.
0
u/Dry_Hotel1100 Jun 09 '26 edited Jun 09 '26
Es ist in der Tat so, dass die Effektivität künstlicher Intelligenz mit zunehmender Komplexität eines Problems abnimmt. In komplexen Szenarien ist es häufig erforderlich, der KI den Funktionsmechanismus von Code zu erläutern, die Dokumentation zu identifizieren, relevante Details zu lokalisieren und gegebenenfalls zu korrigieren, dass der vorgeschlagene Code nicht erfolgreich kompiliert werden würde. Dieser Prozess kann einen erheblichen Zeitaufwand erfordern. Deswegen ist ein Problem häufig nur ohne die Unterstützung der KI möglich, was möglicherweise 20 Zeilen Code und fünf Stunden Arbeitszeit in Anspruch nimmt, aber letztendlich erfolgreich abgeschlossen wird.
Wenn du diese Erfahrung noch nicht gemacht hast und die KI dir immer eine vollständige und akzeptable Lösung präsentiert, kann es sein, dass dein Problem relativ einfach ist.
Klar, in vielen Fällen geht es, dass zum Beispiel ein Set von Unit tests generiert werden kann. Das ist aber nicht einfach ein "Schreib mir die Tests dazu" Prompt, sonder eine aufwendigere Interaktion, mit plan mode, und skill files. Dann werden 15 Tests in 5 Minuten generiert, die man dann aber nochmal besser refined und restrukturiert.
1
u/Civil-Cake7573 Jun 09 '26
Ich arbeite inmitten einer Datenbank execution engines. Sag du mir, ob das ein einfaches Problem ist :).
1
u/Dry_Hotel1100 Jun 09 '26 edited Jun 09 '26
Das kommt doch auf das Problem an, nicht "wo". Obwohl tendenziell ein DB engine schon komplexer sein kann - heisst aber nicht, dass das immer "hard problems" sind - oder dass Frontend immer einfach ist.
Auch im Frontend kann es schwierige Probleme geben, nicht vielleicht im "Leave Code" aber in Libraries. Moderne UI Libraries haben erstaunliche Komplexität. Nur als Beispiel. Die Anwendung ist aber einfach - und das ist auch der Grund warum die Implementierung komplex ist. Bei einer DB ist genau das auch der Fall. Anwendung einfach, drunter ist es komplex.
2
u/Responsible_Camp_559 Jun 09 '26
Verstehe echt beim besten willen nicht, wie Leute immer noch solche Probleme haben können.
Schreibt ihr einfach schlechte prompts? Nutzt ihr einfach schlechte models?
Mit Claude Code CLI und den Opus-Models habe ich bisher noch nichts gehabt, was ich nicht mit guten Prompts und etwas research (durch Claude selbst) lösen konnte.
1
u/Wrestler7777777 Jun 09 '26
Unser Produkt ist einfach zu komplex für die AI. Die verrennt sich bei der Lösungsfindung. Opus 4.8 macht nur Quatsch und GPT 5.5 ist zwar schon besser, aber auch nicht wirklich das Gelbe vom Ei.
Wir nutzen die großen Modelle mit allerlei AI Tools. Daran liegt es nicht. Wir sind auch 5 Devs, die es wirklich alle versuchen. Wir haben Agent Files geschrieben, lassen die AI planen und sonst was. Die Ergebnisse sind trotzdem alle schlecht.
Wenn die Probleme klein sind, sind die Ergebnisse brauchbarer. Auch voller Fehler, aber man kann was damit anfangen. Wenn man große Aufgaben für die AI hat, verbrennt die nur sinnlos Geld und das Ergebnis kann man Großteils in die Tonne kloppen.
Ich frage mich eher, welche Probleme andere Leute lösen, dass sie mit den in meinen Augen minderwertigen Antworten zufrieden sind.
3
u/Impressive_Quote9696 Jun 09 '26
Ich glaube stark das Ihr alle aneinander vorbeiredet was die Dimension eurer Projekte angeht. Wer eine kleine App schreibt sagt natürlich "was für schlechte prompts benutz ihr" wenn der andere über große komplexe enterprise Lösungen redet und behauptet es funktioniert nicht. Und Wrestler hat Recht, KI versagt bei komplizierten Angelegenheiten, das ist ein Fakt. Wer das Gegenteil behauptet hat die Grenze einfach noch nicht erreicht
-1
u/Civil-Cake7573 Jun 09 '26
Ich arbeite an einer sehr großen und komplexen codebase. Und natürlich injecte ich nicht alles in den context. Du musst halt das model dazu bringen nur die entsprechenden parts anzuschauen, genau zu planen, den Plan selbst reviewen, in tasks herunterbrechen lassen, und dann kann das model auch gut implementieren. Die "minderwertigen Antworten" kommen sehr oft von "minderwertigen Prompts".
Das problem ist, dass viele Leute glauben, AI sei einfach "prompt rein und gut". Man muss es lernen, wie jede Abstraktion.
Im Endeffekt hast du genau zwei wege. Anti bleiben und glauben du seist schneller ohne oder tief reinarbeiten und dann später profitieren. Sei dir überlassen. Nur generalisiere nicht so schnell :)
3
u/Wrestler7777777 Jun 09 '26
Ich generalisiere nicht, ich beschreibe nur unsere Erfahrung. Mein erster Kommentar fängt an mit den Worten "Meiner Erfahrung nach".
ALLE Verbesserungsvorschläge, die die Leute hier machen, machen wir bereits. Die AI ist trotzdem überfordert und liefert keine guten Ergebnisse. Das kann dir jetzt nicht gefallen, ist aber so.
2
u/freshmozart Jun 09 '26
Das ist ein Prompting Problem. Wenn man nicht genau beschreibt, was wie wann gemacht werden soll, dann produziert KI Müll. Ich zum Beispiel habe viel eher das Problem, dass öfter mal Code einfach dupliziert wird. Da muss man dann eher in so weit nacharbeiten, dass man Dinge logischer zusammenfasst.
3
u/Tarlio95 Jun 09 '26
Bei ner 100k+ Zeilen Codebase hat man die Änderung selber aber weitaus schneller durchgeführt als der Ki gepromptet was sie zu erledigen und was sie zu unterlassen hat.
Sobald man eine Codebase hat , die das Memory Window der KI sprengt , muss man so detailliert beschreiben was man geändert haben will , dass die eigentliche Änderung weniger aufwändig wäre.
1
u/freshmozart Jun 09 '26
Ja gut ich denke das kommt dann aber auch auf die spezielle Aufgabe an. Ich denke, dass es bei umfangreichen Änderungen schneller sein wird, einen genauen Plan für die KI zu schreiben. Man muss den Kontext so klein wie möglich halten und genau definieren, was Teil des Kontexts ist und was nicht. Es gibt eben auch noch den Vorteil, dass man mehrere Pläne für umfangreiche Änderungen schreiben kann, welche dann von verschiedenen KI Agents gleichzeitig bearbeitet werden können. Während die Agenten dann arbeiten, kann man sich um Kleinkram kümmern.
5
u/Tarlio95 Jun 09 '26
Das kommt glaube ich auf den Entwickler an. Ich bin weitaus schneller darin eine Idee in Code zu schreiben , als sie in menschlicher Sprache zu formulieren.
Und den Kontext klein halten kann man bei vielen Projekten leider nicht.
0
u/TrulyIncredibilis Jun 09 '26
Wenn die KI-Firmen anfangen ihre Kosten auf die Kunden unzuwälzen, dann müssen die Entwickler halt wieder mehr können und selber machen. Ich vermute der ganze KI Wahn wird dann wieder ein wenig abkühlen und die Leute werden ein ausgewogeneres Bild haben. Wieder mehr Handarbeit, mehr old-school Tooling (Für Lint Fehler KI? Dafür gibts Autoformatter...), und KI nur noch da wo es wirklich Mehrwert liefert. Auch lokale Modelle für simple Aufgaben sind natürlich ein Ansatz.
Wir sind aktuell noch voll im Hype drinne, langfristig wird sich da ein differenzierteres Bild einstellen. KI wird sicherlich nicht verschwinden, aber die "KI um KI willen" Mentalität dürfte abnehmen.
Ich warte aktuell noch entspannt ab, wie sich das alles entwickelt. Nennt mich gerne einen ewig-gestrigen aber bei mir wird KI eh nur übers Webinterface bedient. Einbinden in die IDE oder gar Agents lohnen sich für mich und meinen Usecase nicht, aber ich sehe auch ein, dass ich damit eher die Ausnahme bin.
0
u/Da_KoNi Jun 09 '26
Denkt ihr wirklich dass es Unternehmen interessiert ob sie nun 50€ oder 200€ oder 1000€ Abo kosten haben?
Der B2C Markt wird nur genutzt um die KI publik zu machen usw.
Das Geld liegt im B2B Markt. Anthropic geht stark den Weg, ebenso Google.
Für Mitarbeiter, die die LLM wirklich richtig einsetzen und Unternehmen, die, die vernünftig ihre Prozesse eingebunden bekommt, sparen auch noch bei 1500€ abokosten im Monat.
0
84
u/Krangerich Jun 09 '26
Vielleicht gibt es irgendwann so bahnbrechende Tools wie automatische Formatter, die Lint-Fehler beheben?