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Was ist technisch möglich — und wie bereitet ihr es vor?

Erst seht ihr im Dashboard-Check, welche Auswertungstiefe für eure Tool-Kombination möglich ist — dann führt euch die Setup-Anleitung Schritt für Schritt durch die Vorbereitung in eurer eigenen IT-Umgebung.

Was seht ihr wirklich in eurem Dashboard?

Nicht jeder Anbieter liefert dieselbe Datentiefe. Beantwortet die Fragen zu eurer IT-Umgebung und den genutzten KI-Tools — und seht direkt, welche Auswertungen technisch möglich sind, bevor ihr bestellt.

Darüber lässt sich die Abteilungs-/Team-Zuordnung automatisch über Microsoft Graph beziehen (Feld „department", Scope „User.Read.All") — unabhängig davon, welches KI-Tool genutzt wird. Ohne M365 funktioniert die Zuordnung manuell per Excel-Upload.

Ohne M365/Azure AD bringt ihr die Organisationsstruktur selbst ins Dashboard: einmalig eine Tabelle hochladen (Spalten: E-Mail, Abteilung, Team) oder die Zuordnung direkt im Dashboard eintragen. Über eine Such-/Filterfunktion lässt sich danach jederzeit gezielt nach Abteilung oder Team auswerten.

Mehrfachauswahl möglich.

Das ist für eure Kombination technisch möglich

So könnte euer Dashboard aussehen

Beispielhafte Darstellung mit euren gewählten Tools und der ermittelten Abteilungszuordnung — mit echten Zahlen nach dem Verbinden eurer Konten.

Wofür wird das eigentlich genutzt?

Beispielhafte Aufschlüsselung nach Anwendung/Prozess statt Abteilung — mit echten Zahlen nach dem Verbinden eurer Konten.

Diese Einschätzung basiert auf der öffentlichen API-Dokumentation der Anbieter (Stand Juli 2026). Der exakte Funktionsumfang zeigt sich automatisch, sobald ihr eure Konten im Dashboard verbindet.

So bereitet ihr eure Anbindung vor

Zwei Beispiel-Szenarien — Schritt für Schritt, was eure IT selbst vorbereitet, bevor ihr die Zugänge im Dashboard hinterlegt. Kein Onboarding durch llm-cost, ihr führt das in eurer eigenen Umgebung aus.

Bevor ihr startet: Rollen & Zeitaufwand

Eine grobe Übersicht, wer in eurem Unternehmen welchen Schritt übernehmen kann.

Schritt Braucht welche Rolle Zeitaufwand
Copilot-Nutzungsbericht ansehenReports Reader oder Global Admin2 Min.
Entra-ID-Benutzerliste (Abteilung) prüfenUser Administrator oder Global Reader2 Min.
Azure-AD-App-Registrierung + ConsentCloud Application Administrator (Registrierung) + Global Admin (Consent)15–20 Min.
OpenAI Admin-Key erstellenOrganization Owner5 Min.
Abteilungs-/Team-Tabelle pflegen (ohne M365)HR/People Ops15–30 Min.
Claude Admin-Key erstellenAdmin oder Owner (Anthropic Console)5–10 Min.
Gemini Kosten-Dashboard prüfenProjekt-Owner oder Billing Account Viewer10–15 Min.

Szenario 1: Microsoft 365 mit Copilot + ChatGPT

Ausgangslage: Ihr nutzt Microsoft 365 mit Azure AD/Entra ID, habt Copilot-Lizenzen vergeben und daneben ChatGPT im Einsatz.

A) Copilot-Aktivität direkt einsehen (2 Min., kein API-Zugriff nötig)

1
M365 Admin Center (admin.microsoft.com) → Berichte → Nutzung.
2
Bericht „Microsoft 365 Copilot" auswählen — pro Nutzer die letzte Aktivität je App (Teams, Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Copilot Chat), Zeitraum 7 bis 180 Tage oder gesamt.
Hinweis: Das ist Aktivität, keine variablen Kosten — Copilot wird über Sitzlizenzen abgerechnet (fixer Preis × Anzahl Lizenzen).

B) Abteilungszuordnung direkt prüfen (2 Min., kein API-Zugriff nötig)

1
Microsoft Entra admin center (entra.microsoft.com) → Identity → Users → All users.
2
Spalte „Department" prüfen — leer heißt: HR-Stammdaten sind noch nicht gepflegt, das ist Voraussetzung für die automatische Zuordnung.

C) Für die spätere API-Anbindung vorbereiten (15–20 Min.)

1
Entra admin center → Identity → Applications → App registrations → New registration. Kontotyp „Single tenant", keine Redirect-URI nötig.
2
API permissions → Add a permission → Microsoft Graph → Application permissions → Reports.Read.All und User.Read.All hinzufügen.
3
„Grant admin consent for [Tenant]" bestätigen (nur durch Global Admin oder Privileged Role Administrator möglich).
4
Certificates & secrets → New client secret erzeugen, Wert sofort sicher ablegen (er wird nur einmal angezeigt).
5
Application-ID, Tenant-ID und Client-Secret notieren — diese drei Werte tragt ihr später einmalig im llm-cost-Dashboard ein.
Hinweis: Reports.Read.All und User.Read.All sind reine Lesezugriffe — llm-cost braucht keine Schreibrechte auf euer Verzeichnis.

D) ChatGPT (OpenAI) Admin-Zugang einrichten (5 Min.)

1
platform.openai.com → Settings → Organization → Admin keys → „Create admin key".
2
Key sofort sicher ablegen (Passwortmanager, nicht per E-Mail verschicken).
3
Zur Kontrolle direkt in der Oberfläche: Settings → Organization → Usage — schon jetzt nach Nutzer, Projekt und Modell filterbar, ganz ohne eigenen API-Aufruf.
Ergebnis: Ihr habt direkt in Microsofts und OpenAIs eigenen Oberflächen gesehen, dass Copilot-Aktivität pro Nutzer/App einsehbar ist, Abteilungsdaten in Entra ID vorhanden oder nachzupflegen sind, und ChatGPT-Kosten nativ pro Nutzer auswertbar sind. Genau diese Quellen verbindet das llm-cost-Dashboard nach der Bestellung automatisch.

Szenario 2: Office on-premise (ohne M365/Azure AD) + ChatGPT

Ausgangslage: Kein Cloud-Verzeichnisdienst, Office läuft lokal installiert. Copilot ist damit ohnehin nicht im Spiel (setzt M365 voraus). ChatGPT wird trotzdem genutzt.

Konsequenz: Es gibt keinen automatischen Weg für die Abteilungszuordnung — ihr pflegt die Organisationsstruktur manuell im Dashboard. Die Kostenseite über ChatGPT funktioniert unverändert wie in Szenario 1.

A) Organisationsstruktur manuell vorbereiten (15–30 Min.)

1
Tabelle mit drei Spalten anlegen: E-Mail, Abteilung, Team (Excel oder CSV).
2
Pro Mitarbeitendem eine Zeile eintragen, z. B. m.mustermann@firma.de; Vertrieb; Innendienst.
3
Tabelle später einmalig im llm-cost-Dashboard hochladen — danach frei nach Abteilung oder Team filterbar.
Hinweis: Bei Personalwechseln aktualisiert ihr diese Tabelle selbst — ohne M365/Azure AD gibt es keinen automatischen Sync.

B) ChatGPT (OpenAI) Admin-Zugang einrichten (5 Min.)

Identisch zu Szenario 1, Teil D: platform.openai.com → Settings → Organization → Admin keys → „Create admin key" → Key sicher ablegen. Komplett unabhängig davon, ob M365 im Einsatz ist.

Ergebnis: Ohne M365 bekommt ihr die Kostenseite (ChatGPT nativ pro Nutzer) genauso wie in Szenario 1 — nur die Abteilungszuordnung läuft über eure eigene Tabelle statt automatisch über Microsoft Graph.

Zusätzlich: Claude und Gemini anbinden

Gilt für beide Szenarien oben gleichermaßen — ob ihr Claude und/oder Gemini nutzt, hat nichts mit M365 zu tun. Nur die Abteilungszuordnung (siehe Teil B bzw. Szenario 2, Teil A) bleibt unverändert.

E) Claude (Anthropic) Admin-Zugang einrichten (5–10 Min.)

1
console.anthropic.com aufrufen, mit einem Konto mit Admin- oder Owner-Rolle anmelden.
2
Unten links auf euren Namen klicken → Organization settings → Admin keys → „Create admin key".
3
Key sofort sicher ablegen. Zur Kontrolle direkt in der Konsole: Cost- und Usage-Dashboard ansehen (Workspace-/API-Key-Ebene, ganz ohne API-Aufruf).
Mit einem Anthropic Team-Plan bekommt ihr Kosten automatisch auf Workspace-/API-Key-Ebene — für eine Zuordnung bis auf einzelne Mitarbeitende richtet ihr am genauesten separate Workspaces oder Keys pro Team ein. Vollständig benannte Pro-Nutzer-Daten (E-Mail, USD-Spend) liefert zusätzlich die Enterprise Analytics API mit einem Anthropic-Enterprise-Plan (braucht Primary-Owner-Zugriff).

F) Gemini (Google) Admin-Zugang einrichten (10–15 Min.)

1
aistudio.google.com/spend aufrufen (Projekt-Owner- oder Billing-Account-Zugriff) — zeigt Kosten pro Projekt und Tag, filterbar nach Modell.
2
aistudio.google.com/usage für Token- und Requestzahlen pro Projekt ansehen.
3
Für Team-/Personen-Ebene: separate Projekte oder API-Keys pro Team anlegen — ohne das bleibt es bei einer Summenzeile pro Projekt.
Für die genaueste Auswertung pro Team oder Person richtet ihr separate Projekte oder API-Keys pro Team ein — das ist bei Gemini der Weg zur feinsten Kostenzuordnung.
Ergebnis: Mit einem Anthropic Team-Plan bekommt ihr bei Claude Kosten auf Workspace-Ebene, mit Enterprise zusätzlich vollständig benannte Pro-Nutzer-Daten. Bei Gemini führen separate Projekte oder Keys pro Team zur feinsten Auswertung. Für beide gilt: je genauer eure Zugangsstruktur vorbereitet ist, desto genauer wird die Auswertung im llm-cost-Dashboard.

Was danach passiert

  • Ihr hinterlegt die vorbereiteten Werte einmalig im llm-cost-Dashboard: Application-ID, Tenant-ID und Client-Secret (Szenario 1) bzw. die Abteilungstabelle (Szenario 2), sowie den OpenAI-Admin-Key (beide Szenarien).
  • Erst-Synchronisierung je nach Anbieter: OpenAI nahezu in Echtzeit, Copilot-Berichte aktualisieren sich täglich.
  • Ihr könnt alle Zugangsdaten jederzeit selbst rotieren oder widerrufen — llm-cost speichert ausschließlich, was zum Lesen der Berichte nötig ist.

Sicherheitshinweise

  • Client-Secrets und API-Keys nie per E-Mail oder Chat verschicken — direkt in einen Passwortmanager oder das llm-cost-Dashboard eintragen.
  • Nur die minimal nötigen Berechtigungen vergeben (Reports.Read.All, User.Read.All) — keine zusätzlichen Graph-Scopes anfragen.
  • Ablaufdatum für Client-Secrets setzen (6–12 Monate) und rechtzeitig erneuern, statt „nie ablaufend" zu wählen.

Bereit? Claude und ChatGPT lassen sich direkt live testen — oder ladet euch die ausführliche Version dieser Anleitung als Dokument.

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