Claude Code Kosten sichtbar machen

Kursinhalt

TEIL 1

Kosten verstehen & Monitoring-Pipeline aufbauen

Warum Kosten ohne Monitoring eskalieren Reale Fälle aus dem Alltag: Wie unkontrollierter Token-Verbrauch, teure Modellwechsel und parallele Team-Nutzung schnell zu unerwarteten Rechnungen führen.

Claude Code Telemetrie & OpenTelemetry Export Wie Claude Code Metriken über die OpenTelemetry SDK exportiert, welche Spans und Metriken verfügbar sind und wie der OTel-Exporter konfiguriert wird.

Monitoring-Pipeline live aufbauen OTel Collector, Prometheus und Grafana im Browser-Lab einrichten – von der ersten Konfigurationsdatei bis zum laufenden Stack in der vorbereiteten Lab-Umgebung.

TEIL 2

Dashboards, Alerts & Team-Rollout

Token-Verbrauch und Kosten im Dashboard lesen Welche Grafana-Panels wirklich zählen: Input- vs. Output-Tokens, Cache-Hits, Modell-Verteilung und hochgerechnete Monatskosten auf einen Blick.

Spending Limits & Managed Settings Kostengrenzen je Nutzer und Team konfigurieren, Managed Settings für einen unternehmensweiten Rollout strukturieren und typische Fallstricke vermeiden.

Alert-Regeln für Kostenspitzen Prometheus-Alerting-Regeln für Kostenschwellen definieren, testen und mit Alertmanager in Slack oder E-Mail-Kanäle routen.

Übertragung auf den eigenen Stack Was nach dem Workshop zu tun ist: Checkliste für die Integration in bestehende Monitoring-Infrastruktur, offene Fragen und individuelle Nächste Schritte.

Zielgruppe

Engineering Manager und Tech Leads, die Claude Code im Team einsetzen
Platform- und DevOps-Engineers, die Observability für KI-Tools verantworten
Entwickler, die den eigenen Claude-Code-Verbrauch verstehen und kontrollieren wollen

Voraussetzungen

Claude Code aktiv im Einsatz (eigene oder Team-Lizenz)
Grundkenntnisse in Docker und der Kommandozeile
Prometheus- und Grafana-Vorkenntnisse hilfreich, aber nicht erforderlich

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490 €

pro Person · zzgl. MwSt.

Firmenschulungen und individuelle Terminwünsche auf Anfrage. Gruppenrabatt ab 3 Personen.