#163 Topic: AI Kosten Reduzieren

#163 Topic: AI Kosten Reduzieren

From todo:cast - Developer Podcast by Robin-Manuel Thiel und Malte Lantin

May 4, 2026 · 1h 14m · Episode 163

About this episode

The episode discusses how high token costs in AI coding can be managed by developers through various strategies.

Wir diskutieren, warum AI-Coding durch hohe Token-Kosten schnell teuer wird und wie Entwickler diesen Kosten mit gezieltem Kontext-Management, kleinen Aufgaben, Output-Kontrolle und bewusster Modellwahl begegnen können. Die Folge gibt praktische Tipps, um KI-Agenten wirtschaftlich sinnvoll einzusetzen und erklärt, wie man Token-Verbrauch sichtbar macht, Terminal-Output filtert, Chat-Histories aufräumt und wichtige Regeln schützt. --- Ihr wollt uns etwas Gutes tun? Spendiert uns gerne einen Kaffee: https://www.buymeacoffee.com/todocast --- RTK - Rust Token Killer auf GitHub: https://github.com/rtk-ai/rtk Caveman Prompting auf GitHub: https://github.com/JuliusBrussee/caveman Open Router Auto Routing: https://openrouter.ai/docs/guides/routing/routers/auto-router Context Mode auf GitHub: https://github.com/mksglu/context-mode LLM Stats https://llm-stats.com --- todo:shop - unser Shop für Nerdkram und alle Fans des Podcast: https://todoshop.io todo:cast auf TikTok: https://www.tiktok.com/@todo_cast todo:cast auf Instagram: https://www.instagram.com/todo_cast todo:cast auf YouTube: https://www.youtube.com/@todo_cast Feedback und Anregungen: todopodcast@outlook.com

People in this episode

Hosts: Robin-Manuel Thiel, Malte Lantin

Topics covered

  • AI Coding
  • Token Costs
  • Context Management
  • Output Control
  • Model Selection
  • Practical Tips

Keywords

  • AI
  • Token Management
  • Cost Reduction
  • Developer Tips
  • Context Management
  • Output Filtering

Mentioned in this episode

Organizations: GitHub, Open Router, llm-stats

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