Googles neu veröffentlichtes Gemini 3.5 Flash übertrifft seinen Vorgänger in der Leistung deutlich, ist laut Benchmark-Tests aber auch 5,5-mal teurer im Betrieb. Besonders auffällig ist das Kostenverhalten bei Agenten-Aufgaben: Dort überschreiten die Gesamtkosten sogar den eigentlich teureren Gemini 3.1 Pro um 75 Prozent – weil das Modell mehr Interaktionsschritte benötigt als jeder andere im Test verglichene Konkurrent. Damit zahlt man für Agenten-Workflows nicht nur das höhere Token-Preismodell, sondern auch die strukturell erhöhte Schrittzahl. Google steht mit diesem Trend nicht allein: Auch Anthropic und OpenAI haben neuere Modellgenerationen zu signifikant höheren Preisen eingeführt. Als Hintergrund gilt der Druck, die massiven Investitionen in Infrastruktur und Training zu refinanzieren. Für AI-Builder bedeutet das, dass Kostenmodelle und Budgetplanungen für produktive Agenten-Pipelines grundlegend neu kalkuliert werden müssen.