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Xerx

KI-Integration & LLM-Integration

KI, integriert in Ihr Produkt.

Ein LLM-API-Aufruf ist eine Zeile Code. KI-Integration ist alles darum herum: das richtige Modell, Prompts, die echte Eingaben überstehen, strukturierte Outputs, Retrieval über Ihre Daten, Retries, Evals – und eine Kostenkurve, mit der Sie leben können. Diesen Teil bauen wir.

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/ Kommt Ihnen bekannt vor?

Warum LLM-Integrationen nach dem ersten Demo-Tag scheitern.

  1. 01

    Funktioniert im Test, bricht bei echten Eingaben

    Der Prompt hielt zehn Beispiele aus. Die tausendste Kundenmail sieht anders aus – und das Feature liefert Unsinn, den jemand von Hand korrigiert.

  2. 02

    Die API-Rechnung explodiert

    Ohne Caching, Modellwahl und Limits kostet ein Feature im dritten Monat mehr als das Team, das es ersetzen sollte.

  3. 03

    Das Modell weiß nichts über Ihre Daten

    Allgemeine Antworten statt Ihrer Preise, Ihrer Verträge, Ihrer Dokumente – weil niemand Retrieval über Ihre Wissensbasis gebaut hat.

  4. 04

    Niemand kann sagen, ob es besser wird

    Prompt geändert, Bauchgefühl gut. Ohne Evals weiß niemand, ob die Änderung fünf Fälle repariert und zwanzig andere kaputt gemacht hat.

/ Was bei uns anders ist

KI-Integration, die produktionsreif ist – nicht nur vorführbar.

  1. Strukturierte Outputs statt Freitext

    Schemas, Validierung, Retries. Das Modell liefert Daten, mit denen Ihr Code rechnen kann – nicht Prosa, die jemand parsen muss.

  2. Retrieval über Ihre Daten

    RAG über Dokumente, Datenbanken und Tickets, mit Quellenangabe. Antworten aus Ihrem Wissen, nicht aus dem Internet.

  3. Evals und Kostenkurve von Anfang an

    Ein Testset aus echten Fällen, gemessen bei jeder Änderung. Modellwahl, Caching und Limits, damit die Rechnung planbar bleibt.

  4. Claude, GPT oder Gemini – nach Aufgabe gewählt

    Wir sind an keinen Anbieter gebunden und bauen so, dass Sie das Modell später wechseln können. EU-Hosting und DSGVO sind Teil der Architektur, nicht der Nachbesserung.

Ein Projekt starten

Was Sie bekommen

Der Teil nach dem API-Key.

  • / 01

    LLM-API-Integration

    Claude-API, ChatGPT-API (OpenAI) oder Gemini – je Aufgabe gewählt und in Ihr Produkt integriert, mit strukturierten Outputs, Function Calling, Streaming und Fallbacks.

  • / 02

    RAG & Wissenssuche

    Retrieval-Augmented Generation über Ihre Dokumente und Daten: Antworten kommen aus Ihrer Wissensbasis, mit Quellen – nicht aus der Fantasie des Modells.

  • / 03

    KI-Features im Produkt

    Zusammenfassen, Extrahieren, Klassifizieren, Entwerfen, Suchen – ausgeliefert als Produkt-Features, die Ihre Nutzer anfassen, nicht als seitlich angeschraubte Chat-Box.

  • / 04

    Zuverlässigkeit & Kosten

    Eval-Suiten, Prompt-Versionierung, Caching, Batching und Kosten-Tracking pro Feature – der Unterschied zwischen einer Demo und etwas, das skaliert läuft.

Tools, die wir verwenden

  • Anthropic Claude
  • OpenAI
  • Gemini
  • Vercel AI SDK
  • MCP
  • pgvector

Wie wir arbeiten

Diagnose zuerst — wie bei allem, was wir tun.

  1. Einordnen

    Wo KI in Ihrem Produkt wirklich hingehört, welches Modell zu welcher Aufgabe passt – und was das Feature bei Ihrer Skalierung kosten darf.

  2. Entwerfen

    Prompts, Datenfluss und Fehlerfälle zuerst auf Papier: Was passiert, wenn das Modell falsch liegt, langsam ist oder ausfällt?

  3. Integrieren

    Gebaut mit strukturierten Outputs und Evals ab Woche eins, gegen Ihre echten Daten – kein Schönwetter-Prototyp.

  4. Härten

    Monitoring, Kosten-Tracking und Modell-Upgrades mit Bedacht. Anbieter liefern monatlich neue Modelle; Ihr Feature darf davon nicht wackeln.

Über das Studio gesagt

Wir lassen die Arbeit zuerst sprechen.

  • I cannot recommend Yuriy enough. He designs and builds beautifully and correctly, communicates clearly, and makes the work fun. If you need a high-performance website for your business — look no further.

    Griffin Stewart

    Mitbegründer, 5DayDeal

  • Yuriy is by far one of the best developers I've ever worked with. Skill, ability, communication — all top notch. Best of all, he thinks above and beyond the task and recommends a better alternative when one fits.

    Gary Rudd

    Mitbegründer, LifeLock Promo Codes

  • Yuriy and his team are simply the best. They take a vision and turn it into a complete work of art — every aspect of the solution completed professionally and to perfection.

    Douglas Geller

    Gründer & CEO, GDSI

/ Das Angebot

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Ein Projekt starten
  • Modellwahl und Architektur für Ihren Anwendungsfall
  • Prompts, Schemas und strukturierte Outputs
  • RAG über Ihre Dokumente und Daten
  • Evals mit echten Fällen, Retries und Monitoring
  • Kostenkontrolle: Caching, Limits, Modell-Routing
  • DSGVO-konformes Hosting und Übergabe mit Doku

FAQ

Häufige Fragen.

Alles zwischen API-Key und verlässlichem Feature: Modellwahl, Prompt-Design, strukturierte Outputs, Retrieval über Ihre Daten, Retries und Fallbacks, Eval-Suiten, Monitoring und Kostenkontrolle. Der API-Aufruf ist die einfachen 5 % – wir bauen die anderen 95 %.

Das hängt von der Aufgabe ab: Die Modelle unterscheiden sich in Denkqualität, Tempo, Kontextverarbeitung und Preis – und die ehrliche Antwort ändert sich mit jedem Release. Wir wählen je Aufgabe, benchmarken an Ihren echten Daten und halten die Integration portabel, damit Sie nicht eingesperrt sind.

Zwei Kosten zählen: der Bau und die Tokens. Ein erstes Feature startet ab €4.900 Festpreis (zwei bis vier Wochen); die laufenden Kosten modellieren wir vor der ersten Zeile Code an Ihrer Nutzung – keine Überraschungsrechnung vom KI-Anbieter im zweiten Monat.

Wir wählen Anbieter und Regionen passend zu Ihren Datenschutz-Anforderungen – EU-Verarbeitungsoptionen, Datenminimierung, kein Training auf Ihren Daten – und dokumentieren genau, was Ihre Systeme verlässt, bevor etwas live geht.

Begrenzen und prüfen: Retrieval, damit Antworten Ihre Daten zitieren, strukturierte Outputs, damit Ergebnisse prüfbar sind, Eval-Suiten gegen Regressionen und ehrliches Fallback-Verhalten bei geringer Sicherheit. Zuverlässigkeit wird eingebaut, nicht erhofft.

Weiterlesen

Aus dem Journal: KI in bestehende Software bringen.

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