- Google AI Ultra ist ein Abonnementdienst, der Zugang auf höchstem Niveau zu Googles neuesten AI-Modellen und Premium-Funktionen sowie hohe Nutzungslimits für 249,99 $ pro Monat bietet
- Enthält erweiterte Funktionen und höchste Nutzungskontingente für verschiedene Tools wie Gemini, Flow, Whisk, NotebookLM
- Bietet Gemini in zentralen Google-Apps wie Gmail, Docs und Chrome sowie frühen Zugriff direkt im Chrome-Browser
- Kombiniert 30 TB Cloud-Speicher mit zusätzlichen Vorteilen wie YouTube Premium
- Richtet sich an Nutzer, die Professionalität und fortgeschrittene Möglichkeiten benötigen, etwa Kreative und Entwickler
Einführung in Google AI Ultra
- Google AI Ultra ist ein neuer AI-Abonnementdienst, der Googles neueste Modelle, Premium-Funktionen und die höchsten Nutzungslimits bietet
- Der Dienst konzentriert sich darauf, Nutzern mit unterschiedlichen Zielen – vom Wissensaufbau über kreative Arbeit bis hin zu höherer Produktivität – das beste Google-AI-Erlebnis zu bieten
- Er ist als eine Art „VIP-Pass“ für Filmemacher, Entwickler, Kreativprofis und Nutzer konzipiert, die den größtmöglichen AI-Zugang wünschen
Preis und Verfügbarkeit
- Google AI Ultra startet in den USA für 249,99 $ pro Monat
- Neukunden erhalten in den ersten drei Monaten 50 % Rabatt
- Das Angebot soll in Kürze auf weitere Länder ausgeweitet werden
Zentrale Funktionen
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Gemini: Bietet die High-End-Version von Googles neuester Gemini-App
- Unterstützt modernste Funktionen wie Deep Research, Videogenerierung auf Basis von Veo 2 und frühen Zugriff auf das Veo-3-Modell
- Entwickelt zur Unterstützung von Coding, akademischer Forschung und komplexen kreativen Aufgaben
- Auch der erweiterte Reasoning-Modus von Deep Think in 2.5 Pro, der bald erscheint, soll enthalten sein
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Flow: Ein AI-Tool für Filmproduktion auf Basis der neuesten Modelle von Google DeepMind (Veo, Imagen, Gemini)
- Ermöglicht die Erstellung filmischer Videos, Szenen und Narrative über intuitive Prompts
- AI-Ultra-Abonnenten erhalten die höchsten Nutzungslimits von Flow, 1080p-Videoproduktion, frühen Zugriff auf Veo 3 und erweiterte Kamerasteuerung
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Whisk: Unterstützt das Erkunden und Visualisieren von Ideen mit Text- und Bild-Prompts
- Mit Whisk Animate lassen sich Bilder in lebendige 8-Sekunden-Videos umwandeln
- AI Ultra bietet die höchsten Nutzungslimits für Whisk Animate
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NotebookLM: Ein Tool für Notizen und Wissensmanagement für Studium, Bildung, Projektarbeit und weitere Anwendungsfälle
- Ab der zweiten Jahreshälfte sollen höchste Nutzungslimits und modellgestützte Erweiterungsfunktionen unterstützt werden
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Gemini-Integrationen: Gemini-Funktionen lassen sich in Google-Apps wie Gmail, Docs und Vids nutzen
- Gemini unterstützt dabei direkt bei alltäglichen Aufgaben
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Gemini in Chrome: Früher Zugriff auf Gemini direkt im Chrome-Browser
- Unterstützt das Verständnis komplexer Informationen und die Ausführung von Aufgaben unter direkter Nutzung des Webseitenkontexts
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Project Mariner: Unterstützt die Automatisierung und gleichzeitige Ausführung von bis zu 10 Aufgaben (Recherche, Reservierungen, Einkäufe usw.) in einem einzigen Dashboard
Zusätzliche Vorteile
- YouTube Premium: YouTube und YouTube Music ohne Werbung sowie Offline- und Hintergrundwiedergabe
- 30 TB Speicherplatz: Bietet umfangreichen Speicher für Google Photos, Drive und Gmail und sorgt für die sichere Aufbewahrung von Werken und wichtigen Dateien
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentare
Es wird erwartet, dass die meisten AI-Unternehmen künftig solche Preismodelle ausprobieren werden, mit dem Gedanken, dass es mit der Zeit noch teurer werden könnte. Wenn man betrachtet, wie viel OpenAI ausgibt und wie weit das von den tatsächlichen Einnahmen entfernt ist, ist es schwer, den exakt richtigen Preispunkt zu finden. Die entscheidende Frage ist, ob man aus diesem Abo einen Gegenwert von 250 $ zieht.
Zustimmung dazu, dass „Wert“ und „Nutzung“ nicht dasselbe sind. Aus Sicht des AI-Anbieters sind die Kosten ähnlich, egal ob ein Nutzer nach Tipps zum Anpassen eines Rezepts fragt oder nach der Planung eines großen Softwareprojekts. Der zweite Anwendungsfall schafft jedoch deutlich mehr Wert. Das Problem ist, dass es schwierig ist, eine optimale Preisgestaltung zu finden, die auf hohen Wert abzielt, ohne die weniger wertvollen Anwendungsfälle zu teuer zu machen. Anwendungsfälle mit geringem Wert können die öffentliche Wahrnehmung stark beeinflussen. Wenn man versucht, bei Profis Wert abzuschöpfen und dabei die breite Masse vergrault, kennen die Profis die Plattform womöglich von vornherein gar nicht.
Es wird davon ausgegangen, dass die Preise für „praktische“ AI am Ende stark sinken werden. Nicht jeder braucht immer die aktuell höchste Leistung, und die Preise müssen auch nicht dauerhaft bis ganz nach unten fallen. Aus dieser Sicht ist AGI selbst eine Illusion, und schon die heutigen LLMs reichen aus, um ausreichend praktische AI bereitzustellen.
Angesichts der aktuellen Ausgaben von OpenAI und der Lücke zu den Einnahmen ist es zwar nicht leicht, einen Preisausgleich zu finden, aber es wird gehofft, dass Moores Gesetz helfen wird. Die GPU-Preise sinken weiter. Das gilt natürlich nur, solange die Modelle nicht immer mehr GPUs verlangen. Zumindest bis zum Leistungsniveau von 2025 dürfte es wohl nicht teurer werden.
Das liegt sogar über Office 365, Salesforce und anderen Produktivitäts-Tools. Es erscheint unwahrscheinlich, dass die Führungsetage leichtfertig entscheidet, einer ganzen Abteilung solchen Zugang zu geben. Wenn man dadurch jedoch ein Teammitglied weniger braucht und den übrigen diese Tools gibt, könnte das für das Unternehmen sogar vorteilhaft sein.
Das Problem sei immer, dass sich das SOTA(State-of-the-art)-Modell sehr schnell ändert. Man überlegt ein OpenAI-Pro-Abo abzuschließen, und plötzlich erscheint Gemini gratis mit besserer Leistung. Die Sorge ist, dass man dieses Abo jetzt abschließt und schon bald OpenAI oder Anthropic wieder an der Spitze stehen.
Es könnte eine Chance geben, die Kosten solcher Abos selbst zu abstrahieren und eine einheitliche Oberfläche und Erfahrung bereitzustellen. Man stellt sich zum Beispiel die Gründung eines Unternehmens auf Basis eines Open-Source-Forks wie LiteLLM vor. Mit LiteLLM kann man mehrere virtuelle API-Keys ausstellen und für jeden Key Team-/Nutzer- sowie Modellzugriffsrechte vergeben. Wenn man mehrere Modelle und Keys über einen einzigen API-Endpunkt und Key bündelt, könnten Nutzer durch einfache Konfigurationsänderungen Modelle von OpenAI, Google, Anthropic, Groq, Grok usw. verwenden. Wenn genügend Nutzer zusammenkommen, könnte man direkt mit API-Anbietern verhandeln (Großhandelsverträge), um Kosten und Latenz zu senken. Ein weiterer Vorteil als Wrapper wäre, dass alle Modell-APIs automatisch normalisiert würden und so Konsistenz entsteht. Es wird gefragt, ob es bereits so ein Unternehmen gibt, und falls nicht, ob diese Idee sinnvoll erscheint.
Bei Gemini gab es genau dieselbe Situation. Googles Gemini-2.5-Pro-Release 05/06 lag in den eigenen Benchmarks in 10 von 12 Punkten hinter der Version 3/25 zurück. Trotzdem hat Google im API den gesamten Traffic vom 3/25-Checkpoint auf die 05/06-Version umgestellt. Sogar die Quoten, die angeblich nötig seien, um mehr Abonnenten zu gewinnen, liegen in Wirklichkeit weit über der Nutzung, die erwartet wird.
Kostenlose Modelle werden so oft aktualisiert und werden so gut, dass es keinen echten Grund gibt, Geld für AI-Abos auszugeben. Es wird hervorgehoben, dass man Modelle wie Gemini, DeepSeek und Qwen kostenlos abwechselnd nutzen kann.
Es besteht die Bereitschaft, höchstens für zwei Modelle gleichzeitig zu zahlen, aber in der Praxis werden Abos ständig gewechselt. Es gab bereits die Erfahrung, GPT- und Claude-Abos jeweils drei- bis viermal zu kündigen und wieder abzuschließen.
Wenn man kein Produkt entwickelt, das das neueste Modell zwingend in Echtzeit braucht, ist Warten die deutlich bessere Strategie.
Das weltweite Durchschnittsgehalt liege bei etwa 1.500 $. Es gibt zwar Unternehmen und Einzelpersonen, die 250 $ pro Person für ein Abo ausgeben würden, aber weltweit betrachtet ist der Zielmarkt sehr begrenzt. Das passt auch nicht besonders gut zu den Billionen an zusätzlicher Marktkapitalisierung, die in den letzten Jahren bei Google, Nvidia, Microsoft und anderen zu sehen waren.
Neue Technologien werden anfangs immer zuerst von Eliten genutzt und sickern dann allmählich in die Breite durch. AI ist da keine Ausnahme.
Menschen mit einem durchschnittlichen Jahresgehalt von 1.500 $ arbeiten nicht in Bereichen, die von computerbasierter AI profitieren. Deshalb wird dieser Vergleich als unpassend angesehen.
Die Abo-Gebühr von 250 $ ist kein realistischer Preis, sondern lediglich ein Mittel zur Begrenzung der Nutzerzahl. Derzeit geht es darum, die Zahl der Nutzer für ein ausgereiftes Produkt zu begrenzen und probeweise auszuloten, welchen „Wert“ der Markt in gewissem Maß akzeptiert.
Es wird gefragt, woher die Zahl von 1.500 $ weltweites Durchschnittsgehalt stammt; sie wirkt eher zu hoch.
Es werden Belege geteilt, wonach der tatsächliche Wert etwa sechsmal höher liege und der Median etwa doppelt so hoch.
Obwohl für OpenAI Pro bezahlt wird, wird bei Gemini kein Gegenwert von 250 $ gesehen, daher besteht keine Abo-Absicht. Wenn man Nutzer wirklich abwerben will, müsste man günstiger als OpenAI sein, um einen Wechsel auszulösen. Wenn es nur 100 $ kosten würde, bestünde die Bereitschaft, sogar OpenAI Pro herunterzustufen und zu Gemini Ultra zu wechseln.
Es wird darauf hingewiesen, dass die zusätzlich angebotenen Vorteile diesmal (z. B. 30 TB Google-Drive-Speicher) ursprünglich ebenfalls recht teuer sind.
Es wirkt wie eine Strategie, die kein Interesse daran hat, OpenAI zu schlagen, indem man 1 $ für 0,50 $ verkauft.
Wirklich gewinnen könne man nur mit einem Produkt, das ernsthaft mit OpenAI Pro konkurriert. Wenn damit der Aufwand für das LLM-Management um 10 % sinkt, wird das als 200 $ wert angesehen.
Gemini 2.5 wurde kurz ausprobiert und war beeindruckend, aber Google wird nicht als Anbieter für AI-Inferenz vertraut. Genauer gesagt ist Vertrauen schon möglich, aber eben in dem Sinn, dass Google so viele Daten wie möglich sammeln und so viel wie möglich daraus machen wird. Es besteht genug AI-Erfahrung, um letztlich einen persönlichen RAG-Service zu wollen, der zur Laufzeit beliebig das Modell wechseln kann. Realistisch gesehen ist lokale Inferenz für das Gewünschte noch nicht machbar, daher werden Dienste wie Venice.ai genutzt, die auf Privatsphäre achten. Falls es keine Alternative gibt, werden auch Anthropic oder OpenAI genutzt. Big Tech wird insgesamt misstraut, aber gegenüber Google im Jahr 2025 ist daraus inzwischen geradezu eine grundsätzliche Feindseligkeit geworden.
Es wurde bezahlt, und Google Flow wurde zwar auf Ultra hochgestuft, aber in Gemini steht weiterhin Pro. Wenn man auf den Upgrade-Button klickt, erscheint der Hinweis, dass Ultra bereits aktiv sei. Das wird als die typische durchschnittliche Erfahrung mit einem neuen Google-Launch bezeichnet.
Es gibt kaum konkrete Informationen dazu, warum Ultra den Preis wert sein soll; im Grunde wird außer „mehr Quoten“ wenig erklärt. Interessant ist, dass Google One (wie auch immer es aktuell heißt) sogar ein YouTube-Abo enthält. Derzeit wird das alte Google One für Familien- und eigenen Speicher genutzt, und das YouTube-Abo wird separat bezahlt. Ein Rabatt entsprechend der Restlaufzeit oder ein klarer Upgrade-Pfad sind nicht zu erkennen, weshalb fraglich ist, ob sich ein Wechsel überhaupt lohnt. Außerdem führt selbst der Google-AI-Ultra-Link zu AI Pro, ohne Ultra-Option. Wie so oft wirken die Launches wieder chaotisch.
Die meisten Unternehmen geben für solche teuren Softwarelizenzen nicht ohne Weiteres Geld aus. Eine 250-$-Lizenz bekämen wohl nur sehr wenige Personen, bei denen sie sich wirklich rechtfertigen lässt, und das würde im Unternehmen noch Eifersucht und HR-Albträume auslösen. Wahrscheinlicher ist, dass mehr Einzelpersonen privat zahlen, um ihre eigene Arbeitsleistung zu steigern. Abgesehen von Regionen wie Kalifornien in den USA, wo ein Apfel im Supermarkt 5 $ kostet, gibt es wohl nicht viele Menschen, die sich so einen Preis leisten können.
Tatsächlich sei dieser Preis im Vergleich zu vielen anderen SaaS-Lizenzen gar nicht besonders hoch. Vor allem Video-/Bildgenerierungstools wurden früher von Abteilungen auf einmal für Tausende Dollar extern eingekauft, sodass allein Veo2/3 enorme Zeit- und Kosteneinsparungen bringen könnte. Man dürfe das nicht mit einem einmaligen Kauf von Entwickler-Tools verwechseln; solche AI-Dienste können aus Budgets wie dem des Marketing-Teams bezahlt werden, sodass auch 250 $ völlig sinnvoll sein können. Außerdem sollte man nicht übersehen, dass es auch ein 20-$-Monatsabo gibt. Der 250-$-Tarif richtet sich wirklich nur an eine winzige Gruppe, die die Limits ausreizt oder bestimmte Funktionen beruflich unbedingt braucht.
Unser Unternehmen hat vertraglich festgelegt, für alle Entwickler mehr als 60 $ pro Monat für Copilot zu zahlen. Wenn der ROI klar ist, sind auch 250 $ vollkommen vernünftig, wenn dadurch pro Mitarbeiter nur ein paar Stunden eingespart werden.
Das aktuelle Problem ist, dass jeder SaaS-Anbieter versucht, AI-Add-ons als Upsell zu verkaufen. Da man nicht bei allen bereits genutzten Diensten zusätzlich AI-Optionen dazukaufen kann, wird es irgendwann zwangsläufig eine strukturelle Veränderung brauchen.
Das Szenario „AI steigert die Produktivität um X %. 100%-X% werden entlassen, und nur die verbleibenden Mitarbeiter bekommen eine 250-$-Lizenz“ wird erwähnt.
Große Unternehmen werden wahrscheinlich ohnehin Mengenverträge oder Rabatte aushandeln und Verträge mit Sonderkonditionen abschließen, etwa dass ihre Daten nicht verwendet werden dürfen.
Die Preisstufe wird als viel zu hoch angesehen. Es werden zu viele Vorteile in ein Bundle gepackt, wodurch der Sticker Shock groß ausfällt. Wenn man das so ernsthaft aufzieht, hätte man noch zusätzliche Abos integrieren sollen (z. B. jeden Monat einen kostenlosen YouTube-Film, gemeinsames Kündigen mehrerer Abos usw.). Es besteht sogar die Erwartung, dass kostenlose Daten oder ein kostenloses Smartphone dabeisein müssten, damit es sich wie ein wirklich vollständiger Abo-Dienst anfühlt. Andernfalls sei es schwer, einfach noch einmal 250 $ für ein weiteres Abo zu zahlen.
Gerade ausprobiert: In 8 von 10 Fällen ist die Audiogenerierung fehlgeschlagen, und von den übrigen Versuchen war nur einer halbwegs brauchbar. Es ist unklar, ob das normal ist, aber bei dieser Qualität besteht keine Bereitschaft, diesen Preis monatlich zu zahlen. Wenn die Qualität wenigstens auf diesem Niveau bleibt, müsste es zumindest klare Rückerstattungskriterien geben, damit man so etwas überhaupt in Erwägung ziehen kann.