KI-Integration & LLM-Integration

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  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.

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  KI-Features im Produkt

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

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  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

1. 01

   Einordnen

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

2. 02

   Entwerfen

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

3. 03

   Integrieren

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

4. 04

   Härten

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

Was umfasst KI-Integration konkret?

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 %.

Welche LLM-API sollten wir nutzen – Claude, ChatGPT oder Gemini?

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.

Was kostet eine LLM-Integration?

Zwei Kosten zählen: der Bau und die Tokens. Ein erstes Feature ist typischerweise eine Sache von Wochen, und die laufenden Kosten modellieren wir vor der ersten Zeile Code an Ihrer Nutzung – keine Überraschungsrechnung vom KI-Anbieter im zweiten Monat.

Ist das DSGVO-konform? Wohin fließen unsere Daten?

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.

Was ist mit Halluzinationen und Zuverlässigkeit?

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.

Verwandte Leistungen

• KI-Automatisierung & Workflows→

  Dieselbe Technik, nach innen gerichtet: Prozessautomatisierung, die leise Stunden pro Woche einspart.

• KI-Agenten entwickeln lassen→

  Wenn ein Feature handeln soll, nicht nur antworten – individuelle Agenten mit klaren Berechtigungen und Audit-Trails.

• KI-Beratung & Strategie→

  Unklar, was zuerst integriert werden sollte? Potenzialanalyse und eine Roadmap, die ehrlich über Kosten und Machbarkeit ist.