Gartner prognostiziert, dass die Kosten für KI-Coding bis 2028 das durchschnittliche Entwicklergehalt übersteigen, weil der Token-Verbrauch durch agentische Werkzeuge steil steigt. Senior Principal Analyst Nitish Tyagi nennt als Größenordnung, dass die KI-Coding-Rechnung pro Entwickler von rund 20 bis 100 US-Dollar im Monat auf 2.000 bis 5.000 US-Dollar klettern kann. Der Vergleich zum „Gehalt“ stützt sich auf einen globalen Durchschnitt von etwa 2.000 US-Dollar pro Monat – in den USA verdienen Entwickler meist sechsstellig pro Jahr, dort greift die Schwelle entsprechend später.
Zwei Entwicklungen treiben die Kosten: Erstens die breite Verlagerung von der Experimentier- zur Produktivphase, in der Teams agentische Coding-Agenten dauerhaft einsetzen. Zweitens der Wechsel des Lizenzmodells – weg von festen Pro-Sitzplatz-Abos hin zu verbrauchsabhängiger Abrechnung, die den tatsächlichen Token-Verbrauch berechnet. Gartner warnt, dass Entwickler auf Tempo und Bequemlichkeit statt auf Kosteneffizienz optimieren; Token-Disziplin entstehe deshalb nicht von allein, sondern brauche Governance und Kontrollen.
Einordnung: Die Zahlen sind eine Gartner-Prognose, keine gemessene Marktstatistik; einzelne extreme Verbrauchswerte (berichtet werden Einzelfälle von 20.000 US-Dollar bei einem Entwickler bzw. 32.000 US-Dollar bei einem Fachanwender in einem Monat) sind Anekdoten zur Veranschaulichung. Erschwerend nennt Gartner mangelnde Transparenz vieler Anbieter darüber, wie Token-Verbrauch berechnet und abgerechnet wird – was Unternehmen die Prognose und Steuerung der Kosten zusätzlich erschwert. Der Befund spiegelt dieselbe Inferenz-Ökonomie wider, die Anbieter mit eigenen Effizienz-Chips und günstigeren Modellen adressieren.