Wir wählen, integrieren und produktionalisieren Open-Weight-Modelle, die Ihre Anforderungen erfüllen — zu einem Bruchteil der proprietären API-Kosten. Modellauswahl ist eine Fähigkeit, die die meisten Teams nicht besitzen. Wir haben Hunderte von Modell-Aufgaben-Kombinationen gebenchmarkt.
Standardmäßig GPT-4 für jede Aufgabe einsetzen — 5–10× mehr zahlen als nötig für Aufgaben, die Open-Source gleich gut bewältigt
Kein systematischer Modellauswahlprozess — Ingenieure wählen vertraute APIs, nicht optimale Modelle
Kein aufgabenspezifisches Benchmarking — Teams nutzen öffentliche Leaderboards, die ihre tatsächlichen Anwendungsfälle nicht widerspiegeln
Integrationskomplexität — jedes Open-Source-Modell-Deployment wird als einmaliges Engineering-Projekt behandelt
Angst vor Qualitätsrückgang — berechtigte Sorge ohne ein ordentliches Evaluierungs-Framework
Sechs Stufen vom Anwendungsfall-Audit bis zum produktionsreifen Multi-Modell-Deployment.
Jede KI-Aufgabe in Ihrem Ziel-Workflow abbilden. Verschiedene Aufgaben haben unterschiedliche Genauigkeits-/Kosten-/Latenz-Kompromisse — sie vor der Modellauswahl trennen.
Llama 3.3, Mistral, Gemma 3, Phi-4, Qwen 2.5 und DeepSeek-Kandidaten gegen Ihre Aufgabenanforderungen und Einschränkungen evaluieren.
Aufgabenspezifische Evaluierungssets mit Ihren tatsächlichen Daten erstellen — nicht nur öffentliche Benchmarks, die Ihren Anwendungsfall nicht widerspiegeln.
API-Preise vs. verwaltetes Hosting (Inference Endpoints) vs. Self-Hosted über 12-Monats-Projektionen mit Ihren Nutzungsprognosen vergleichen.
Den Routing-Layer entwerfen: LiteLLM für Multi-Modell-Routing, Fallback-Policies und OpenAI-kompatible Schnittstellen, die Ihr Team bereits kennt.
Mit Monitoring (Latenz, Genauigkeitsdrift, Kosten), Modell-Versionierungsstrategie und Fallback-Routing zu Cloud-Modellen bei Bedarf deployen.
Ihre KI-Inferenzrechnung €5.000/Monat übersteigt und wächst, Sie aufgefordert wurden, KI-Kosten ohne Qualitätseinbußen zu senken, Sie Multi-Modell-Systeme aufbauen und eine systematische Routing-Strategie benötigen, oder Sie Anbieterunabhängigkeit ohne Qualitätseinbußen wünschen.
Das hängt von Ihrer Aufgabe, Hardware und Compliance-Anforderungen ab. Für allgemeinen Enterprise-Einsatz: Llama 3.3 70B. Für EU-souveräne Deployments: Mistral Nemo 12B. Für Coding: Qwen2.5-Coder 32B. Für Edge/eingeschränkte Hardware: Phi-4-mini 3.8B. Wir benchmarken Ihre spezifischen Aufgaben, bevor wir empfehlen.
Für die meisten Enterprise-Aufgaben hat sich die Qualitätslücke erheblich geschlossen. Llama 3.3 70B erreicht GPT-4 bei Instruction-Following und vielen Coding-Benchmarks. Die Lücke bleibt bei komplexem mehrstufigem Reasoning und Weltwissen. Unser aufgabenspezifisches Benchmarking zeigt Ihnen genau, wo die Lücke ist — und ob sie für Ihren Anwendungsfall relevant ist.
In den meisten Fällen ja. LiteLLM bietet eine OpenAI-kompatible API, die mit jeder bestehenden LangChain-, LlamaIndex- oder Direct-API-Integration funktioniert. Sie ändern die Base-URL und den Modellnamen — Ihr Code bleibt unverändert.
Wir empfehlen nur Modelle mit permissiven kommerziellen Lizenzen. Llama 3.3 (Meta-Lizenz, kommerzieller Einsatz erlaubt für <700M MAU), Mistral-Modelle (Apache 2.0), Gemma 3 (Apache 2.0), Phi-4 (MIT), Qwen 2.5 (Apache 2.0), DeepSeek-R1 (MIT). Wir prüfen die Lizenz für Ihren spezifischen Anwendungsfall.
Optionen: Hugging Face Inference Endpoints (verwaltet, EU-Datenresidenz verfügbar), Ihre eigenen Cloud-VMs (A10G/A100) oder On-Premise. Wir entwerfen die Architektur basierend auf Ihren Latenzanforderungen, Parallelität und Compliance-Einschränkungen.
Lassen Sie uns besprechen, wie dieser Service Ihre spezifischen Herausforderungen adressiert und echte Ergebnisse liefert.