Tokenmaxxing: Warum der Token-Verbrauch nichts über die KI-Kompetenz aussagt
KI-generiert mit ChatGPT
Ein Mitarbeiter des Fintech-Startups Slash hat 81.267 US-Dollar an KI-Credits verbrannt. Das Ergebnis war ein simples Browserspiel namens „Brainrot Shooter”. Der Fall ist das jüngste Beispiel für ein Phänomen, das im Silicon Valley einen Namen hat: Tokenmaxxing. Gemeint ist die Praxis, den Verbrauch von KI-Token als Maß für Produktivität oder Kompetenz zu behandeln. Wer mehr verbraucht, gilt als besser.
- Was beim Fintech Slash schiefging
- Wie aus Token-Verbrauch ein Statussymbol wurde
- Warum die Zahl in die Irre führt
- Wann hoher Verbrauch trotzdem Sinn ergibt
- Wie die Branche 2026 zurückrudert
- Häufige Fragen
- Was bedeutet Tokenmaxxing?
- Was ist ein Token bei KI-Modellen?
- Warum ist Token-Verbrauch kein gutes Produktivitätsmaß?
Diese Logik ist aus einem einfachen Grund Unsinn. Token messen den Aufwand, nicht den Nutzen. Sie zeigen, wie viel Text ein Modell verarbeitet, aber nicht, ob am Ende ein brauchbares Ergebnis entsteht.
Was beim Fintech Slash schiefging
Slash hatte seine Belegschaft kurz zuvor ermutigt, mehr auf Vibe Coding zu setzen. Beim Vibe Coding schreibt ein KI-Agent fast den gesamten Code. Der Mensch beschreibt nur noch in normaler Sprache, was er will.
Einer der Mitarbeiter nahm den Aufruf ernst. Nicolas Brilliante, bei Slash zuständig für strategische Geschäftsbereiche, baute in kurzer Zeit ein Spiel. Es zeigt eine klötzchenartige Welt im Stil von Minecraft, in der man Figuren aus viralen Internet-Memes abschießt.
Das Unternehmen machte den Vorfall selbst öffentlich. In einem Post auf X bezifferte Slash die Ausgabe auf 80.000 Dollar auf der Firmenkarte. Dazu kam die halb ironische Bitte an alle, das Spiel doch zu spielen. Wer mitspielt, verwandelt die Rechnung in eine Marketingausgabe.
Brilliante reagierte mit einem Screenshot seines Nutzungs-Dashboards. Es zeigte 81.267 Dollar. Dazu schrieb er: „This was a genuine accident, i underestimated my own ability.”
Genau dieser Satz entlarvt die Logik dahinter. Die hohe Rechnung war kein Beleg für Können. Sie war das Gegenteil. Wiederholt die gesamte Codebasis in das Modell zu laden, ließ den Verbrauch viel schneller steigen als nötig. Die 81.267 US-Dollar stehen für Ineffizienz, nicht für Leistung. Wer das als Bestwert feiert, verwechselt Leistung mit Verbrauch.
AnzeigeWie aus Token-Verbrauch ein Statussymbol wurde
Slash ist kein Einzelfall, sondern das sichtbare Ende eines Trends. Die „New York Times” berichtete im März 2026 über das Phänomen und prägte den Begriff. Seitdem konkurrieren Beschäftigte großer Technologiekonzerne auf internen Ranglisten darum, wer die meisten Token verbraucht.
Das prominenteste Beispiel lieferte Meta. Ein Mitarbeiter baute im Intranet ein Leaderboard, das laut „The Information” über 85.000 Beschäftigte nach Token-Verbrauch sortierte. Die Spitzenplätze trugen Titel wie „Token Legend” oder „Cache Wizard”. Intern hieß das Ganze „Claudeonomics”, benannt nach dem Modell Claude von Anthropic. Das beliebteste Werkzeug der eigenen Belegschaft kam von der Konkurrenz, weil Metas eigene Modelle intern nicht mehr mithalten konnten.
Die Zahlen waren gewaltig. In 30 Tagen verbrauchten Meta-Beschäftigte laut „The Information” 60,2 Billionen Token. Nach Listenpreisen von Anthropic entspräche dies rund 900 Millionen US-Dollar. Der Spitzenreiter allein kam laut „Fortune” auf 281 Milliarden Token. Weder Konzernchef Mark Zuckerberg noch Technikchef Andrew Bosworth tauchten in den Top 250 auf.
Eine besondere Rolle spielt dabei der quelloffene KI-Agent OpenClaw. Der Agent gibt einer KI weitreichenden Zugriff auf den Rechner und wurde so zum Symbol des Hypes um Vibe Coding.
Bei Meta sendet das Management hier widersprüchliche Signale. Intern verbietet der Konzern den Agenten auf Firmengeräten, während die Konzernführung hohen Token-Verbrauch zugleich öffentlich als Produktivitätszeichen lobt.
Inzwischen holt die Realität den Konzern ein. Weil Google die Nachfrage nach Gemini-Rechenkapazität nicht mehr decken konnte, wies Meta seine Teams an, sparsamer mit KI-Token umzugehen. Ausgerechnet der Konzern hinter dem „Claudeonomics”-Leaderboard rationiert also selbst.
Befeuert wird der Trend von ganz oben. NVIDIA-Chef Jensen Huang teilte auf dem Branchentreffen GTC in San Jose seine Vision von einem jährlichen Token-Budget für jeden Ingenieur. Wenig später legte er nach. Er wäre zutiefst beunruhigt, wenn ein Ingenieur mit 500.000 Dollar Gehalt nicht mindestens 250.000 Dollar an Token verbrennt. Bosworth beschrieb seinen besten Ingenieur als jemanden, der sein Jahresgehalt in Token ausgibt. Laut Bosworth ist dieser Mitarbeiter dadurch fünf- bis zehnmal produktiver.
Auch einzelne Rekorde kursieren. Bei OpenAI verbrauchte ein einzelner Beschäftigter laut „New York Times” 210 Milliarden Token in einer Woche. Ein Entwickler bei Anthropic kam auf eine Claude-Code-Rechnung von 150.000 Dollar in einem Monat. Auch OpenClaw-Gründer Peter Steinberger sorgte mit einer Token-Rechnung von 1,3 Millionen Dollar in 30 Tagen für Aufsehen.
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