Sinkt die Genauigkeit?

Nein – die Eval-Suite ist die Kontrollinstanz. Wir verkleinern ein Modell erst, wenn die Auswertung zeigt, dass das kleinere Modell auf Ihren echten Daten mindestens so gut ist wie das größere. Lässt sich ein Anwendungsfall nicht verkleinern, fassen wir ihn nicht an.

Mit welchen Anbietern arbeiten Sie?

OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Google Vertex, Azure OpenAI und Open-Source-Modelle über vLLM oder together.ai. Wir sind anbieterunabhängig – die Routing-Schicht kann Anbieter mischen, und viele unserer größten Einsparungen entstehen dadurch, dass das richtige Modell beim richtigen Anbieter läuft.

Wie schnell sehen wir Einsparungen?

Typischerweise 20–30% weniger Kosten bis Woche 3 allein durch Prompt-Caching – das ist der am leichtesten zu erschließende und oft größte Hebel. Die vollen 40–70% Reduzierung erreichen wir meist bis Woche 6–8, sobald Routing und eval-geprüftes Downsizing ausgerollt sind.

Ist das ein einmaliges Projekt oder läuft es weiter?

Beides ist möglich. Die meisten Kunden starten mit einer Umsetzung zum Festpreis und danach einem vierteljährlichen Check-in, um schleichenden Anstieg frühzeitig zu erkennen – neue Features, neue Modelle, Prompts, die sich verändern. LLM-Kosten sind ein bewegliches Ziel; eine einmalige Bereinigung hält nicht ewig.

LLM-Kosten- & Latenzoptimierung

LLM-Kostenoptimierung – KI-Kosten um 40–70% senken

Wenn Ihre OpenAI- oder Anthropic-Rechnung schneller wächst als Ihre Nutzung, zahlen Sie für Verschwendung. Wir prüfen Ihre LLM-Ausgaben, leiten Anfragen an das passend dimensionierte Modell, cachen konsequent und optimieren Prompts – und senken die Kosten damit typischerweise um 40–70%, ohne die Genauigkeit zu verschlechtern.

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Woher die Einsparungen kommen

≈ 55% geringere Kosten (typisch)

Zusammengesetzt aus aktuellen Audits – die genaue Verteilung hängt vom Workload ab.

Prompt-Caching - 35%: Anthropic-/OpenAI-/Bedrock-Cache für System-Prompts und Tool-Definitionen.
Passende Modellgröße - 30%: Einfache 80% nach eval-geprüfter Umstellung zu Haiku / 4o-mini routen.
Prompt-Diät & Komprimierung - 20%: System-Prompts kürzen, ungenutzte Tool-Definitionen entfernen, Kontext komprimieren.
Streaming + Batching - 10%: Streaming einsetzen, wo UX zählt, Batching, wo nicht.
Retrieval-Bereinigung - 5%: Kleinere Chunks, smarteres k, weniger aufgeblähter Kontext.

Werte sind typisch, kein Angebot. Das Audit liefert die reale Prognose für Ihren Workload.

Was Sie bekommen

Kostenaudit über alle Modelle, Prompts und Features hinweg – die wenigsten Kunden haben darauf heute einen klaren Blick

Eval-Suite, die für jeden Anwendungsfall beweist, dass ein kleineres oder günstigeres Modell ausreicht, bevor wir umstellen

Model-Routing-Schicht: GPT-4 für schwierige Anfragen, GPT-4o-mini oder Haiku für die 80%, die das nicht brauchen

Prompt-Cache-Strategie (Anthropic Prompt Caching, OpenAI Cache, Bedrock Cache) – für viele Teams der größte einzelne Hebel

Prompt-Komprimierung und Refactoring von Templates – abgerechnet wird pro Token, daher zahlt sich eine schlanke Prompt-Diät sofort aus

Latenzprofil: Reduzierung von p50/p95, Streaming, wo es zählt, Batching, wo es das nicht tut

Monatliches Kosten-Dashboard, damit die Einsparungen bestehen bleiben, statt wieder davonzulaufen

Wann es passt

Die monatlichen LLM-Kosten tun bereits weh ($20k+/Monat) oder wachsen schnell
Latenz ist ein echtes Produktproblem – Nutzer warten, die Conversion sinkt, die Rufbereitschaft wird alarmiert
Sie haben ein Evaluierungssignal (oder sind bereit, eines aufzubauen), damit wir Modelle mit Zuversicht verkleinern können
Jemand ist für die Rechnung verantwortlich – Finance, Engineering-Führung oder das Plattform-Team

Wann nicht

Die Ausgaben sind wirklich gering – verfrühte Optimierung kostet dann mehr, als sie einspart
Sie können Qualität nicht messen, sodass wir nicht belegen können, dass das günstigere Modell ausreicht
Die Genauigkeitsuntergrenze ist regulatorisch vorgegeben – manchmal ist das teure Modell vorgeschrieben, und das sagen wir Ihnen dann auch

Ablauf

Woche 1: Audit – Ausgaben nach Modell, Feature und Prompt; Prüfung der Eval-Abdeckung. Wochen 2–3: Aufbau der Eval-Suite für die 3–5 wichtigsten Anwendungsfälle. Wochen 4–6: Umsetzung von Model-Routing, Caching und Prompt-Diät hinter Feature-Flags. Woche 7: Rollout und Übergabe des Dashboards. Die meisten Kunden sehen die ersten rund 25% Einsparung bereits in Woche 3.

Der vollständige Ablauf

Preise

Audit zum Festpreis ($10–20k) – liefert eine Einsparprognose und wird bei der Umsetzung angerechnet. Die Umsetzung kostet je nach Umfang $40–120k. Ergebnisbasierte Preise sind möglich, wenn die aktuellen Ausgaben hoch genug sind, damit sich die Rechnung für beide Seiten lohnt.

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Fallstudien

Personalwesen & Recruiting

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FAQ

Sinkt die Genauigkeit?: Nein – die Eval-Suite ist die Kontrollinstanz. Wir verkleinern ein Modell erst, wenn die Auswertung zeigt, dass das kleinere Modell auf Ihren echten Daten mindestens so gut ist wie das größere. Lässt sich ein Anwendungsfall nicht verkleinern, fassen wir ihn nicht an.
Mit welchen Anbietern arbeiten Sie?: OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Google Vertex, Azure OpenAI und Open-Source-Modelle über vLLM oder together.ai. Wir sind anbieterunabhängig – die Routing-Schicht kann Anbieter mischen, und viele unserer größten Einsparungen entstehen dadurch, dass das richtige Modell beim richtigen Anbieter läuft.
Wie schnell sehen wir Einsparungen?: Typischerweise 20–30% weniger Kosten bis Woche 3 allein durch Prompt-Caching – das ist der am leichtesten zu erschließende und oft größte Hebel. Die vollen 40–70% Reduzierung erreichen wir meist bis Woche 6–8, sobald Routing und eval-geprüftes Downsizing ausgerollt sind.
Ist das ein einmaliges Projekt oder läuft es weiter?: Beides ist möglich. Die meisten Kunden starten mit einer Umsetzung zum Festpreis und danach einem vierteljährlichen Check-in, um schleichenden Anstieg frühzeitig zu erkennen – neue Features, neue Modelle, Prompts, die sich verändern. LLM-Kosten sind ein bewegliches Ziel; eine einmalige Bereinigung hält nicht ewig.

Hände auf einer mechanischen Tastatur vor einem Laptop und einem Monitor mit Code — Ein ganz normaler Dienstag an einem unserer Schreibtische.

Wer es baut

Unser eigenes Team arbeitet aus unserem Büro in Istočno Sarajevo, Bosnien und Herzegowina. Die Engineers in Ihrem Erstgespräch sind dieselben, die es später auch bauen.

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