Okta reduserer AI-kostnader med smart verktøy-scoping – hva betyr det for norske bedrifter?

Okta angriper den skjulte AI-kostnaden

Jeg så nettopp at Okta har lansert en interessant løsning på et problem mange norske bedrifter ikke vet de har ennå. Ifølge AI News jobber de med å redusere det de kaller "tool tax" – de ekstra token-kostnadene som oppstår når AI-agenter må vurdere alle tilgjengelige verktøy ved hver forespørsel.

Hva er egentlig problemet?

Når du bygger AI-agenter som kan bruke forskjellige verktøy (tenk Claude som kan lese filer, kjøre kode, eller koble seg til dine systemer), må AI-en få beskrivelse av alle verktøyene ved hver samtale. Dette spiser tokens – og dermed penger.

Jeg har testet dette selv med Claude Code og n8n-integrasjoner. Når agenten har tilgang til mange verktøy, kan prompt-overhead fort utgjøre 30-40% av token-forbruket. Det blir dyrt i lengden.

Oktas løsning: Identity-scoped MCP

Okta bruker Model Context Protocol (MCP) til å gi AI-agenter kun de verktøyene brukeren faktisk har tilgang til. Istedenfor å laste ned beskrivelser av 50 verktøy, får agenten kanskje bare 8 relevante.

Dette imponerte meg. Vi snakker om potensielt 60-70% reduksjon i unødvendige tokens.

Hva bør norske bedrifter gjøre?

Jeg anbefaler ikke å vente på Okta. Start med å forstå dine AI-kostnader nå. I våre [AI-kurs i Oslo](/ai-kurs-oslo) ser jeg at få bedrifter faktisk måler token-forbruk ordentlig.

Test heller med Claude eller ChatGPT API først. Bygg enkle agenter og mål kostnadene. Når du ser "tool tax" i praksis, blir verdien av slike optimaliseringer krystallklar.

Konklusjon: Praktiske steg fremover

Vil du lære mer om AI-implementering som faktisk gir mening økonomisk? [Kontakt oss](/kontakt) for en praktisk gjennomgang av mulighetene i din bedrift.