Zum Hauptinhalt springen
KI

5-Stunden-Kontingent in Minuten verbrannt: was ich über Subagents gelernt habe

Diese Woche das eigene Claude-Kontingent in Minuten verbrannt – mit Haiku, nicht mit Sonnet oder Opus. Der Grund: massiver Subagent-Einsatz bei einer Recherche-Aufgabe. Drei Learnings über Token-Overhead und wann sich Subagents wirklich lohnen.

Julian Weyer
Julian Weyer 23. Juli 2026 · 1 Min. Lesezeit
KI ·KI ·Claude ·1 Min. Lesezeit

Diese Woche „geschafft”: mein 5-Stunden-Kontingent bei Claude in Minuten verbrannt — autsch. Und das mit Haiku, wohlgemerkt. Nicht mit Sonnet, nicht mit Opus, nicht mit Fable.

Grund: massiver Einsatz von Subagents während einer Recherche-Aufgabe. Stolz darauf? Nein! Wer mich kennt, kennt auch meine Meinung zu Token-Verbrauch und den Begriff „Blindleistung”. Elektrotechniker wissen, was ich meine.

Erkenntnisse

  1. Multi-Purpose-Agenten (wie Claude Code) erzeugen einen erheblichen Token-Overhead.
  2. Für einmalige, nicht wiederholbare Aufgaben mag das gerechtfertigt sein. Für standardisierbare Aufgaben verbrennt man damit meistens einfach nur Tokens.
  3. Auch lokale LLMs können einen aus der Klemme helfen — mit klaren Aufgaben liefern sie erstaunlich zuverlässig.
Fazit

Subagents kosten immer etwas: Der Token-Overhead lohnt sich für einmalige, unstrukturierte Recherche-Aufgaben — für alles, was sich standardisieren lässt, ist er meistens reine Blindleistung. Und manchmal reicht ein lokales LLM mit klarem Auftrag völlig aus.