Reasoning-Modelle und Test-Time Compute: Warum Inferenz-Kosten explodieren
Artikel analysiert, wie Reasoning-Modelle durch erweiterte Test-Time Compute (Inferenz Scaling) deutlich höhere Token-Verbrauch, Latenz und Infrastruktur-Kosten verursachen und produktive Systeme teurer machen.
- Test-Time Compute bezeichnet die zusätzliche Rechenleistung, die Reasoning-Modelle während Inferenz (nicht Training) aufwenden, um komplexere Probleme zu lösen.
- Produktionssysteme sehen durch erweiterte Chain-of-Thought-Prozesse im Reasoning massiv höheren Token-Verbrauch pro Query gegenüber Standard-LLMs.
- Latenz und Durchsatzanforderungen verschärfen sich durch längere interne Denk-Prozesse, was Echtzeit-Anwendungen erschwert.
- Kostenmodelle müssen völlig neu kalibriert werden: Statt Trainingsgröße bestimmt nun Test-Time Compute den dominanten Kostenfaktor.
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