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Kostenoptimierte KI-SaaS & Lösungen

Enterprise-grade Multi-Tenant-KI-Systeme, präzise Dokumentenintelligenz und markenkonforme Tonalitätskontrolle – entwickelt mit Fokus auf 90% Hosting-Einsparungen.

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Beispieldemonstration

Dokumentantwort als Beispiel

Vorbereitete Frage wählen

1. Beispielauszug

Ausgewählter Auszug

Eine Bestell-API kann eine eingehende Bestellung prüfen, ihre Felder speichern und eine Datensatzkennung zurückgeben.

Beispielquelle: api-example.md

2. Vorbereitete Antwort

In diesem Beispiel prüft ein Bestellendpunkt die Eingabe, bevor er einen Datensatz erstellt. Die Antwort enthält dessen Kennung für spätere Verweise.

Bereit

Vorbereitete Beispieldokumente und Antworten; keine Suche oder Modellanfrage.

Was wir entwickeln

Modul // 01● Überblick

Multi-Tenant-KI-Architekturen

Hosten Sie Tausende von individuellen Kunden-KI-Erlebnissen auf einer gemeinsam genutzten Basisinfrastruktur. Wir nutzen austauschbare Adapter-Schichten und serverloses GPU-Scaling, um Ihre Betriebskosten um bis zu 90% zu senken.

Modul // 02● Überblick

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Chatbots und interne Suchmaschinen, die direkt aus Ihren PDFs, SOPs und Ticket-Verläufen antworten. Absolute Datengenauigkeit mit Quellenangaben, hybrider semantischer Keyword-Suche und ohne Halluzinationsrisiko.

Modul // 03● Überblick

Markenkonformes Fine-Tuning

Passen Sie Modelle so an, dass sie das Vokabular Ihrer Branche sprechen, eine bestimmte Persona annehmen und strenge Compliance-Formate einhalten. Standardisieren Sie Ausgabeschemata für eine nahtlose Systemintegration.

Modul // 04● Überblick

Sichere Datenisolation

Echte Zero-Trust-Kundensicherheit. Vollständige Kapselung von Unternehmensdaten durch mandantenspezifische Namensräume (namespaces) in der Vektordatenbank und Ratenbegrenzung zur Vermeidung von Datenlecks.

Überblick der Funktionen
BeispieldemonstrationBereit

Wählen Sie eine Funktion, um ein vorbereitetes Beispiel ihrer Beschreibung abzuspielen.

Wie ein Projekt abläuft

01
● Nicht angesehen
// Phase 01 //

Discovery

Ein bis zwei Wochen. Wir identifizieren den wirkungsvollsten Anwendungsfall für Ihre Teamgröße, ermitteln wie lange diese Arbeit heute dauert und definieren einen Proof-of-Concept, den Sie in einem Monat bewerten können.

02
● Nicht angesehen
// Phase 02 //

Entwicklung

Zwei bis sechs Wochen bis zu einem funktionierenden Piloten. Wir bauen saubere Datenpipelines auf, richten semantisches Chunking ein und testen die Genauigkeit basierend auf echter Nutzung, um die Latenz zu minimieren.

03
● Nicht angesehen
// Phase 03 //

Übergabe

Produktiv-Rollout mit Kunden-Dashboards für Kosten, Ratenbegrenzung und Mandantenisolation, gestützt auf sauberen Code und langfristige Supportpläne.

Beispielhafter Projektablauf
BeispieldemonstrationBereit

Wählen Sie eine Phase, um ihre Rolle in einem beispielhaften Projektablauf zu sehen.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen
Kann ich mir das als kleines oder mittleres Unternehmen leisten?
Ja. Durch die Verwendung gemeinsamer Basismodelle und austauschbarer Adapter-Schichten halten wir die monatlichen GPU- und API-Kosten extrem niedrig. Wir fokussieren uns zuerst auf einen klaren, hochrentablen Anwendungsfall, damit sich die Einsparungen sofort bemerkbar machen.
What does it cost?
Piloten starten bei $15k für einen Einzelanwendungsfall-Copilot oder Dokumentensuche. Ein Multi-Workflow-Deployment mit individuellen Integrationen liegt typischerweise zwischen $40k und $80k. Monatliche Betriebskosten hängen von Teamgröße und Nutzungsvolumen ab, übersteigen aber selten $1k für Teams unter 50 Personen.
Unterstützen Sie die BSI-konforme KI-Bereitstellung für mittelständische Unternehmen?
Ja. Wir bieten BSI-konforme private Deployments speziell für den Mittelstand an. Selbst gehostete Open-Source-Modelle verbleiben auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Wir dokumentieren Sicherheitsmaßnahmen gemäß BSI-Grundschutz und unterstützen bei der Erstellung des IT-Sicherheitskonzepts für Ihre KI-Systeme.
How long until we see value?
Dreißig Tage bis zu einem funktionierenden Piloten, den Ihr Team täglich nutzt. Neunzig Tage bis zu messbaren Zeitersparnissen – wir ermitteln den Ausgangswert des manuellen Prozesses in der Discovery, damit die Verbesserung quantifiziert ist, nicht nur gefühlt. Wenn Woche vier kein aktiv nutzendes Team zeigt, überarbeiten wir das Design, bevor wir weiter bauen.
How do you pick the right model for our scale?
Zwei Faktoren. Aufgabenkomplexität – Klassifikation und Extraktion laufen auf kleineren, günstigeren Modellen; reasoning-intensive Workflows brauchen Frontier-Modelle. Volumen – bei niedrigem Volumen gewinnt API-Preisgestaltung; bei hohem Volumen werden selbst gehostete Open-Source-Modelle günstiger. Wir benchmarken beides gegen Ihre Arbeitslast und zeigen Ihnen die Rechnung.
// Vorbereitete Antwort
Beispiel einer Antwort
BeispieldemonstrationBereit

Öffnen Sie eine Frage, um die Antwort zu lesen und hier das vorbereitete Beispiel zu sehen.

Quelle: die Antworten auf dieser Seite

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