Optimierung der Inferenzkosten

Bei Cashcrown analysieren wir das Anfrageprofil: welche Aufgaben ein großes Modell erfordern und welche von einem kleineren, günstigeren Modell übernommen werden können. Wir bauen einen LLM-Router mit semantischem Cache und Batching; PII maskieren wir vor dem Senden in die Cloud, und die Volumina, die Self-Hosting rechtfertigen, berechnen wir auf Basis Ihrer realen Daten, nicht auf Schätzungen.

Wie viel kostet dieser Service und wann amortisiert er sich?#

Wir arbeiten in volumenabhängigen Stufen und basierend auf dem aktuellen Stack. Einsparungen bei den Tokens hängen von der Verteilung der Aufgaben und dem aktuellen Stack ab; wir messen sie vor der Implementierung, daher garantieren wir sie erst nach der Analyse Ihres Profils. Die genaue Amortisation können Sie mit dem ROI-Rechner berechnen; wir geben keine Preise im Voraus an, da sie vom tatsächlichen Umfang und dem gewählten Implementierungsmodell abhängen.

Ist die Integration DSGVO-konform und wie funktioniert sie mit unseren Daten?#

Der Router speichert keine Anfrageinhalte: PII maskieren wir vor jedem Senden an eine externe API, und der Cache speichert nur anonyme Vektoren. Datenpfade mit sensiblen Daten leiten wir an lokale oder self-hosted Modelle weiter, was den Transfer außerhalb der EU eliminiert. Die Anforderungen von DSGVO und AI Act berücksichtigen wir im Architekturdesign, bevor etwas in Produktion geht.

Wo beginnen wir?#

Mit einem Audit der Inferenz-Logs: Wir messen die Verteilung der Aufgaben, die Kosten pro Anfrage und die Punkte, an denen die Qualität mit einem günstigeren Modell gehalten werden kann. Das Pilotprojekt umfasst einen Anfragestrom mit einem Vergleich von Kosten/Qualität vor und nach der Optimierung. Mehr zum Vorgehen: Wie wählt man den ersten Prozess aus.