Private KI, planbare Kosten

Das Unternehmen nutzte teure gehostete Modelle sowohl für einfache als auch für komplexe Aufgaben, sodass die Kosten mit der Nutzung stiegen. Gleichzeitig benötigten die Teams mehr Kontrolle darüber, wo vertrauliches Unternehmenswissen verarbeitet wurde.

• Einfache Zusammenfassungen nutzten dieselben Modelle wie komplexe Aufgaben.
• Nutzungsabhängige Gebühren stiegen mit der Verbreitung.
• Vertrauliche Prompts erforderten strengere Verarbeitungskontrollen.
• Teams wollten nicht jede Aufgabe an externe Dienste senden.

Vorhandene Prototypen, geprüfte Beispiele und Fachwissen konnten ein kompaktes Modell für häufige Aufgaben unterstützen. Retrieval und routing nach Konfidenz konnten leistungsfähigere Modelle für schwierigere Anfragen reservieren.

• Ein Open-Weight-Modell für Routineaufgaben anpassen.
• Antworten auf freigegebenes internes Wissen stützen.
• Häufige Anfragen lokal verarbeiten.
• Komplexe oder unsichere Fälle an ein stärkeres Modell eskalieren.

Wir passten ein kompaktes Modell für lokale Inferenz an und quantisierten es, anschließend ergänzten wir Retrieval und einen schlanken Router. Evaluation und Kostenüberwachung unterstützten Einführung und Kapazitätsplanung.

• Häufige Aufgaben für lokale Ausführung auswählen.
• Geprüfte Beispiele und freigegebenen Kontext nutzen.
• Antwortqualität, Latenz und Eskalationsverhalten bewerten.
• Nutzung und Infrastrukturkosten nach der Einführung überwachen.