Von 150€ auf 1.800€ im Monat: Was uns die Google Maps API über versteckte Tech-Kosten gelehrt hat
Gestern sind unsere Google Maps API-Kosten schlagartig von 150 auf fast 1.800 Euro im Monat hochgeschnellt.
Einfach so. Ohne Vorwarnung. Weil wir zu exakt und zu oft abgefragt haben, wie sich unsere LKWs bewegen.
Das war ein Weckruf.
Was passiert ist
Wir hatten zwei neue Funktionen eingebaut. Beide sinnvoll. Beide nützlich für unsere Kunden. Beide haben die Anfragefrequenz verzehnfacht.
Das Problem: Wir haben bei jeder Positionsänderung die Google Maps API angefragt. Egal ob der LKW 500 Meter oder 5 Zentimeter gefahren ist.
Ein LKW, der im Stau steht, sendet trotzdem alle paar Sekunden seine Position. Der GPS-Chip meldet minimale Schwankungen. Technisch gesehen hat sich der LKW "bewegt". Also fragten wir ab.
150€ wurden zu 1.800€. In einem Monat.
Warum wir das fast hingenommen hätten
Ehrlich gesagt: Wir hätten das beinahe stillschweigend akzeptiert.
"Neue Features kosten halt mehr." "Die API-Kosten skalieren mit dem Wachstum." "Das ist der Preis für bessere Daten."
Alles valide Argumente. Alle falsch.
Denn die Frage ist nicht: "Kosten APIs Geld?" Sondern: "Zahlen wir für Wert oder für Rauschen?"
Wir haben für Rauschen gezahlt. Für hunderte Abfragen pro Stunde, die keinen Mehrwert gebracht haben. Für GPS-Drift im einstelligen Meterbereich.
Die Lösung: 2 Stunden, 100 Zeilen Code
Statt jede Positionsänderung an Google zu schicken, prüfen wir jetzt intern:
Hat sich der LKW wirklich nennenswert bewegt?
"Nennenswert" heißt bei uns: Mehr als 50 Meter seit der letzten Abfrage. Oder mehr als 5 Minuten vergangen.
Der Code ist simpel. Speichere die letzte bekannte Position. Berechne die Distanz zur aktuellen Position. Wenn unter Schwellenwert: keine API-Abfrage. Fertig.
// Vereinfachte Darstellung
const MINIMUM_DISTANCE_METERS = 50;
const MINIMUM_TIME_SECONDS = 300;
function shouldQueryApi(currentPos, lastPos, lastQueryTime) {
const distance = calculateDistance(currentPos, lastPos);
const timeSinceLastQuery = Date.now() - lastQueryTime;
return distance > MINIMUM_DISTANCE_METERS ||
timeSinceLastQuery > MINIMUM_TIME_SECONDS * 1000;
}
Das ist kein Hexenwerk. Keine KI. Kein Machine Learning. Einfache Mathematik.
Das Ergebnis
Die Kostenexplosion ist fast komplett wieder eingedämmt. Wir sind zurück bei etwa 180€ pro Monat. Mit den neuen Features. Mit besserer Funktionalität als vorher.
Aufwand: Zwei Stunden Entwicklungszeit. Weniger als hundert Zeilen Code.
ROI dieser zwei Stunden: 1.620€ pro Monat. 19.440€ pro Jahr.
Oder anders ausgedrückt: Diese zwei Stunden haben uns mehr gebracht als ein ganzes Monatsgehalt.
Was das für Speditionen bedeutet
Wenn Sie in der Logistik mit APIs arbeiten, sollten Sie das im Blick behalten.
Jede Anwendung, die externe Dienste nutzt, hat versteckte Kostenquellen:
Geocoding-APIs (Google Maps, HERE, Mapbox)
- Kosten pro Abfrage: 0,004€ - 0,01€
- Bei 10.000 Abfragen/Tag: 40€ - 100€ täglich
- Optimierungspotenzial: 60-80% durch Caching von Adressen
Routing-APIs
- Kosten pro Route: 0,01€ - 0,05€
- Bei 1.000 Routen/Tag: 10€ - 50€ täglich
- Optimierungspotenzial: 30-50% durch Batch-Abfragen
Telematik-Daten
- Oft Flatrate, aber mit Fair-Use-Grenzen
- Überschreitung kann teuer werden
- Optimierungspotenzial: Aggregation statt Echtzeit-Stream
OCR und Dokumenten-Erkennung
- Kosten pro Seite: 0,01€ - 0,10€
- Bei 1.000 Dokumenten/Tag: 10€ - 100€ täglich
- Optimierungspotenzial: Pre-Processing, Duplikat-Erkennung
Die 5 Fragen, die Sie sich stellen sollten
Bevor Ihre nächste API-Rechnung explodiert, prüfen Sie:
1. Fragen Sie ab, was Sie wirklich brauchen?
Viele APIs liefern mehr Daten als nötig. Wenn Sie nur die Distanz brauchen, fragen Sie nicht die komplette Route mit Verkehrsdaten ab.
2. Cachen Sie wiederholte Anfragen?
Die Adresse "Hauptstraße 1, 80331 München" ändert sich nicht. Einmal geocoden reicht. Für immer.
3. Gibt es sinnvolle Schwellenwerte?
Nicht jede Änderung muss eine Abfrage auslösen. Definieren Sie, was "relevant" bedeutet.
4. Nutzen Sie Batch-Abfragen?
10 einzelne Anfragen kosten oft mehr als 1 Batch mit 10 Elementen. Bei Google Maps ist der Unterschied bis zu 50%.
5. Monitoren Sie Ihre API-Kosten?
Klingt banal. Aber wie oft schauen Sie wirklich in Ihr API-Dashboard? Wir haben drei Wochen gebraucht, bis wir den Sprung bemerkt haben.
Konkrete Einsparungen aus unserer Erfahrung
Hier sind echte Zahlen aus den letzten 12 Monaten:
| Optimierung | Vorher | Nachher | Ersparnis/Monat |
|---|---|---|---|
| GPS-Schwellenwert (dieses Problem) | 1.800€ | 180€ | 1.620€ |
| Adressen-Cache für Geocoding | 420€ | 85€ | 335€ |
| Batch-Routing statt Einzel | 310€ | 140€ | 170€ |
| Duplikat-Erkennung bei Dokumenten | 280€ | 95€ | 185€ |
| Gesamt | 2.810€ | 500€ | 2.310€ |
Das sind 27.720€ im Jahr. Durch simple Optimierungen. Keine davon hat länger als einen Tag gedauert.
Der eigentliche Punkt
1.800€ statt 150€ wären bei uns kein schönes Thema geworden. Nicht weil wir das Geld nicht hätten. Sondern weil es unnötig gewesen wäre.
Manchmal sind es die kleinen Abfragen, die sich summieren. Und plötzlich ein Loch reißen.
Das Gute: Die meisten dieser Löcher lassen sich stopfen. Mit wenig Aufwand. Wenn man hinschaut.
Wir schauen jetzt öfter hin.
Checkliste: API-Kosten unter Kontrolle
Zum Mitnehmen:
- API-Kosten-Alerts einrichten (bei 150% des Durchschnitts)
- Wöchentlicher Blick ins API-Dashboard
- Caching-Strategie für statische Daten
- Schwellenwerte für Echtzeit-Abfragen definieren
- Batch-Endpoints nutzen wo möglich
- Quartals-Review: Welche APIs nutzen wir wirklich?
Zum Schluss
Technische Neuerungen in der Logistik können schnell den Geldbeutel belasten. Aber sie müssen es nicht.
Zwei Stunden und hundert Zeilen Code haben uns 1.620€ pro Monat gespart. Das ist kein Zufall. Das ist Aufmerksamkeit.
Schauen Sie auf Ihre API-Rechnungen. Fragen Sie sich bei jeder Abfrage: "Brauchen wir das wirklich? In dieser Frequenz?"
Die Antwort ist oft: Nein.
Und das ist eine gute Nachricht.
P.S.: Dieser Artikel basiert auf einem LinkedIn-Post, der über 50.000 Views erreicht hat. Offenbar sind wir nicht die Einzigen mit diesem Problem. Wenn Sie ähnliche Erfahrungen gemacht haben, schreiben Sie uns. Wir sammeln Best Practices und teilen sie gerne.
