Kosten und Modellbetrieb
Steuern Sie Inferenzkosten, wählen Sie Hosting-Muster, routen Sie Modelle und verstehen Sie betriebliche Zielkonflikte.
13 Beiträge (6 Artikel · 7 Videos)
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Einige gute Beiträge für den Einstieg, bevor Sie die vollständige Übersicht durchsuchen.
10 Min. LesezeitMulti-Modell-Orchestrierung: Routing nach Kosten, Latenz und Qualität
Ein einziges Modell für alles zu verwenden, ist ein Anfängerfehler. KI-Systeme im Produktivbetrieb leiten unterschiedliche Anfragen an unterschiedliche Modelle weiter und sparen dadurch 60–90 % der Kosten, während sich die Qualität verbessert. Die Muster, die Routing-Logik und die Zielkonflikte.
Mittelstufe
12 Min. LesezeitKostenoptimierung bei der Inferenz: Prompt-Caching, Routing und Ausgabesteuerung
Die Kosten für LLM-Inferenz lassen sich mit den richtigen Techniken um 60–90 % reduzieren: durch Prompt-Caching, Modell-Routing, Ausgabesteuerung, Batching und einige weniger bekannte Muster. Entscheidend sind die Zahlen, die Muster und die betriebliche Disziplin, die eine gut geführte Inferenz von ausufernden Rechnungen unterscheiden.
Fortgeschritten
11 Min. LesezeitSelbst gehostete oder verwaltete Inferenz: vLLM, TGI und die Break-even-Rechnung
Ab welcher Größenordnung ist Selbsthosting günstiger als API-Aufrufe? Die tatsächliche Rechnung, die betrieblichen Realitäten und die Muster, die Teams mit guten Voraussetzungen für Selbsthosting von Teams unterscheiden, die weiterhin für verwaltete Inferenz bezahlen sollten.
FortgeschrittenWeitere in diesem Thema
13 Min. LesezeitDer LLM-Stack 2026: Modelle, Inferenz, Tooling und Zielkonflikte
Die Praxissicht eines Architekten auf den LLM-Stack 2026: Modellklassen, Inferenzanbieter, Orchestrierung, Evaluationstools und die Zielkonflikte, die bei produktiver KI tatsächlich zählen. Alles, was wir gern vor dem Start gewusst hätten.
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6 Min. LesezeitChatGPT kostenlos oder kostenpflichtig: Was das Upgrade tatsächlich bringt
Ein verständlicher Vergleich von ChatGPT Free, ChatGPT Plus und ChatGPT Pro: Was ändert sich durch ein Upgrade, und woran erkennen Sie, ob Sie es tatsächlich benötigen?
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10 Min. LesezeitLokale KI auf Ihrem Mac: Ollama, LM Studio und was 7B-Modelle wirklich können
Das lokale Ausführen von KI hat sich weiterentwickelt. Mit Ollama oder LM Studio und einem modernen Mac können Sie leistungsstarke Modelle offline, kostenlos und privat nutzen. Was funktioniert, was nicht und welche Anwendungsfälle wirklich davon profitieren.
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Tiefeneinblick in LLMs wie ChatGPT
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RouteLLM erreicht 90% GPT4o Qualität UND 80% BILLIGER
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Schnelle LLM-Bereitstellung mit vLLM und PagedAttention
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