KI-Token-Verbrauch 2026: Google verarbeitet 3,2 Billiarden pro Monat, OpenRouter wächst 250-fach – und was das für Ihr KI-Budget bedeutet

Tokens sind zum Stromzähler der KI-Wirtschaft geworden. Jede Frage an einen Chatbot, jedes Dokument, das ein Agent liest, und jede Codezeile, die er schreibt, wird in Tokens abgerechnet, und die Mengen wachsen schneller als fast jede andere Technologiekennzahl. Google verarbeitet heute mehr als 3,2 Billiarden Tokens im Monat, siebenmal so viel wie vor einem Jahr. Die OpenAI-API hat ihren Durchsatz in fünf Monaten mehr als verdoppelt, und der Traffic auf dem Marktplatz OpenRouter wuchs in 20 Monaten um das 250-Fache. Dieser Artikel sammelt die veröffentlichten Zahlen, erklärt, warum Agenten hinter dem Sprung stehen, und zeigt, was das für das KI-Budget eines Unternehmens in der DACH-Region oder in Kroatien bedeutet.

Warum Tokens die Kennzahl sind, auf die es ankommt

Ein Token ist die Einheit, die ein Sprachmodell liest und schreibt: im Englischen etwa drei Viertel eines Wortes. Deutsch und Kroatisch brauchen für denselben Text meist mehr Tokens, weil Tokenizer überwiegend auf Englisch trainiert werden. Anbieter rechnen Eingabe- und Ausgabe-Tokens getrennt ab, deshalb ist das Token-Volumen das, was einem Verbrauchszähler der Branche am nächsten kommt. Nutzerzahlen sagen, wie viele Menschen eine App öffnen; Tokens sagen, wie viel Arbeit die Modelle tatsächlich leisten.

Die folgenden Zahlen stammen von den Unternehmen selbst (Keynotes, Quartalsberichte) und von OpenRouter, einem Marktplatz, der Anfragen von Entwicklern an Hunderte Modelle weiterleitet und seinen Traffic veröffentlicht. Keine davon ist geprüft, und jedes Unternehmen zählt anders. Größenordnung und Richtung zeigen sie trotzdem sehr deutlich.

Google: von 9,7 Billionen auf 3,2 Billiarden Tokens im Monat

Google ist das einzige Unternehmen, das eine durchgehende Reihe veröffentlicht hat. Zur I/O 2024 verarbeitete es 9,7 Billionen Tokens im Monat, zur I/O 2025 rund 480 Billionen und zur I/O 2026 mehr als 3,2 Billiarden: das Siebenfache in einem Jahr und etwa das 330-Fache in zwei Jahren. Die Zahl umfasst alle Oberflächen, einschließlich der Suche mit AI Overviews und AI Mode, der Gemini-App, Workspace und der Entwickler-APIs.

Weitere Zahlen aus derselben Keynote zeigen, woher das Wachstum kommt. Die Gemini-App wuchs von 400 Millionen auf mehr als 900 Millionen monatliche Nutzer (950 Millionen in den Q2-Zahlen), ihre täglichen Anfragen aber um mehr als das Siebenfache, die Nutzung pro Person steigt also schneller als die Nutzerbasis. Mehr als 375 Google-Cloud-Kunden verarbeiteten in den vergangenen zwölf Monaten jeweils über eine Billion Tokens, und über 8,5 Millionen Entwickler bauen jeden Monat mit Googles Modellen. Intern stiegen Googles KI-Entwicklerwerkzeuge zwischen März und Mai von etwa einer halben Billion auf mehr als drei Billionen Tokens pro Tag.

API-Durchsatz: OpenAI und Google im Vergleich

Die API-Zahlen messen, was Entwickler und Unternehmen bauen, nicht den Consumer-Chat. OpenAI meldete auf dem DevDay im Oktober 2025 6 Milliarden Tokens pro Minute und laut Berichten vom März 2026 mehr als 15 Milliarden, etwa das 2,5-Fache in fünf Monaten. Google nannte im Q1-2026-Bericht mehr als 16 Milliarden pro Minute für seine eigenen Modelle, zur I/O rund 19 Milliarden und in den Q2-Zahlen im Juli 22 Milliarden. Auf einen Monat hochgerechnet sind 22 Milliarden pro Minute rund 950 Billionen Tokens, fast eine Billiarde.

Anthropic veröffentlicht keine Token-Volumen, ebenso wenig Mistral und Manus. Microsoft nannte zuletzt im Juli 2025 eine Zahl für seine Foundry-APIs: über 500 Billionen Tokens im Geschäftsjahr 2025, mehr als das Siebenfache des Vorjahres. Für Anthropic sind Umsatz- und Unternehmensausgabendaten die besten verfügbaren Indikatoren; sie behandeln wir im Artikel Enterprise-LLM-Marktanteile 2026.

OpenRouter: 250-fach in 20 Monaten, und Agenten verbrauchen jetzt mehr Tokens als Menschen

OpenRouter ist ein nützliches Fenster, weil es alle Labore auf einer Plattform zeigt. Das Wochenvolumen stieg von 0,5 Billionen Tokens im Januar 2025 auf 128,4 Billionen Mitte September 2026, etwa das 250-Fache, und eine Analyse seiner Daten nennt für die Woche bis 5. Oktober fast 168 Billionen. OpenRouter schätzt, dass der 6. Februar 2026 der letzte Tag war, an dem Menschen mehr Tokens verbrauchten als Agenten; seitdem entfällt der Großteil auf automatisierte Workflows.

Ebenso stark hat sich der Mix verändert. Open-Weight-Modelle überschritten im Februar 2026 erstmals 50 % der Tokens, erreichten Anfang Juli einen Höchstwert von 79 % und liegen seitdem über 62 %. Modelle chinesischer Labore (DeepSeek, Moonshot, Z.ai, Qwen und andere) verarbeiteten in der zuletzt erfassten Woche 69 % der Tokens, während Labore außerhalb der USA und Chinas, die Gruppe, zu der auch Mistral gehört, von fast 12 % der Tokens Anfang 2025 auf etwa 2 % fielen. Zwischen den beiden US-Frontier-Laboren erreichte OpenAI Mitte September 78 % der gemeinsamen Tokens von OpenAI und Anthropic und erstmals in dieser Reihe knapp über die Hälfte der gemeinsamen Ausgaben.

Das ist die nützlichste Lehre für Einkäufer. Open-Weight-Modelle verarbeiten die meisten Tokens, weil sie günstig genug für Schritte mit hohem Volumen wie Klassifizierung, Extraktion und Sub-Agenten-Arbeit sind. Geschlossene Frontier-Modelle von OpenAI, Anthropic und Google erhalten weiterhin fast drei Viertel des Geldes, weil Unternehmen sie dort bezahlen, wo die Qualität über das Ergebnis entscheidet. Beachten Sie: OpenRouter ist ein kleiner, von Entwicklern und Start-ups geprägter Ausschnitt des Marktes; Unternehmens-Traffic, der direkt zu Anthropic, OpenAI, Azure, Bedrock oder Vertex AI geht, ist in diesen Zahlen nicht enthalten.

Warum das Volumen explodiert

Drei Effekte multiplizieren sich:

• Agenten. Eine Chatbot-Antwort ist ein Modellaufruf. Ein Agent, der einen Fehler behebt, einen Markt recherchiert oder eine Rechnung verarbeitet, macht Dutzende Aufrufe, liest bei jedem Schritt seinen wachsenden Kontext erneut und ruft dazwischen Werkzeuge auf. Eine Aufgabe kann leicht hundertmal mehr Tokens verbrauchen als eine Chat-Antwort. Siehe unseren Leitfaden zu Context Engineering für Agenten.
• Reasoning-Modelle. Modelle, die vor der Antwort „nachdenken", erzeugen Denk-Tokens, die als Ausgabe abgerechnet werden und oft ein Mehrfaches der eigentlichen Antwort ausmachen.
• Fallende Preise. Epoch AI stellte fest, dass der Preis für ein bestimmtes Benchmark-Ergebnis im Median um etwa das 50-Fache pro Jahr fiel (je nach Aufgabe zwischen 9- und 900-fach); ein Paper eines NeurIPS-2025-Workshops schätzt 5- bis 10-fach pro Jahr für Frontier-Modelle. Jede Preissenkung macht neue Anwendungen wirtschaftlich, sodass die Gesamtausgaben steigen, obwohl der Preis pro Token sinkt. Ökonomen nennen das Jevons-Paradoxon.

Was das für Unternehmen in der DACH-Region und in Kroatien bedeutet

Die Wachstumskurven zeigen auch, dass sich KI-Nutzung dort konzentriert, wo sie im großen Maßstab am günstigsten läuft. Für ein mittelständisches Unternehmen in München, Wien oder Zagreb ist das eine gute Nachricht: Fähigkeiten, die vor zwei Jahren ein Vermögen kosteten, sind heute günstig genug für alltägliche Prozesse. Das Risiko ist das Gegenteil des üblichen: nicht, dass KI zum Ausprobieren zu teuer ist, sondern dass Agenten unbemerkt ein Budget aufbrauchen, das niemand geplant hat. Unternehmen, die vom ersten Pilot an die Kosten pro Aufgabe messen, behalten das im Griff.

Wie belastbar sind diese Zahlen?

Betrachten Sie alle als Indikatoren. Die Unternehmenszahlen sind selbst gemeldet und nicht geprüft, und Googles Werte mischen Consumer-, Such- und API-Traffic. OpenAIs 15 Milliarden pro Minute stammen aus Berichten, die das Unternehmen zitieren, nicht aus einer OpenAI-Mitteilung, die wir finden konnten. OpenRouter erfasst nur den Traffic über seine Plattform, der zu Entwicklern, Start-ups und preissensiblen Nutzern hin verzerrt ist und Reseller ausschließt. Auch verschiedene Auswertungen derselben Plattform weichen voneinander ab: Ein Brokerbericht nennt für September 65 % Tokens chinesischer Modelle auf OpenRouter, OpenRouter selbst 69 %. Die Richtung ist aber in jeder Quelle gleich: In Tokens gemessen wächst die KI-Nutzung um ein Vielfaches pro Jahr, nicht um Prozente.

Häufige Fragen

Wie viele KI-Tokens verarbeitet Google pro Monat?

Mehr als 3,2 Billiarden über alle KI-Produkte (Google I/O, Mai 2026), etwa siebenmal so viel wie die rund 480 Billionen im Mai 2025. Die Gemini-Modelle verarbeiten 22 Milliarden API-Tokens pro Minute (Q2 2026).

Wie viele Tokens verarbeitet die OpenAI-API?

6 Milliarden Tokens pro Minute zum DevDay im Oktober 2025 und laut Berichten vom März 2026 mehr als 15 Milliarden pro Minute.

Veröffentlicht Anthropic, wie viele Tokens Claude verarbeitet?

Nein. Auf OpenRouter erreichte OpenAI im September 2026 78 % der gemeinsamen Tokens von OpenAI und Anthropic und knapp über die Hälfte der Ausgaben, doch OpenRouter ist nur ein kleiner, entwicklerlastiger Ausschnitt des Marktes.

Warum wächst der KI-Token-Verbrauch so schnell?

Agenten rufen das Modell pro Aufgabe viele Male auf, Reasoning-Modelle erzeugen Denk-Tokens, und der Preis für dieselbe Leistung fällt im Median um etwa das 50-Fache pro Jahr (Epoch AI), wodurch sich viel mehr Automatisierung lohnt.

Wie sollte ein Unternehmen KI-Tokens budgetieren?

Pro erledigter Aufgabe, nicht pro Token: im Pilot messen, wiederkehrenden Kontext cachen, einfache Schritte an günstigere Modelle leiten, Aufschiebbares per Batch verarbeiten und Agenten-Schleifen begrenzen.