Warum On-Premise KI (praktisch) immer sicherer ist
Gratismodelle, exponierte Credentials, Pseudonymisierung die nicht reicht - warum lokale KI die einzig konsequente Antwort auf die Sicherheitsfrage ist.
API Standards für Large Language Models (LLM) KI
Praktischer Guide zu LLM API Standards: OpenAI-kompatible Chat Completion API für On-Premise Modelle (GPT-OSS, Llama, Qwen, DeepSeek), LiteLLM als Unified Gateway, Steuerparameter, Multimodalität, Structured Outputs, Tool Calling und MCP. Alles was Entwickler für Enterprise LLM Integration wissen müssen.
Präzise KI-Kapazitätsplanung: SLA-basierte Dimensionierung mit der Engsets Formel
Wie bewährte Telekommunikationsmathematik präzise KI-Kapazitätsplanung ermöglicht. Ein technisches Whitepaper zur SLA-basierten Dimensionierung mit Engsets Formel für On-Premise-KI-Infrastruktur.
KI-Kosten nach Berufsgruppe: Token-Verbrauch verstehen und planen
Berechnen Sie die echten KI-Kosten für Ihr Team. Von Assistenz bis Software-Engineer—verstehen Sie, was den Token-Verbrauch nach Rolle treibt und warum Entwickler Ihr größter Budget-Posten sind.
On-Premises KI Kosten transparent kalkulieren
Unser interaktiver Kostenrechner hilft Ihnen, die Hardware-Anforderungen und Kosten für den Betrieb eigener Large Language Models präzise zu ermitteln, inklusive Vergleich von AMD- und NVIDIA-Lösungen.
Datensatz: LLM-Token-Verbrauch in alltäglichen Büroaufgaben
Umfassender Datensatz zum Token-Verbrauch bei 64 realen KI-Aufgaben, inklusive Standard- und Reasoning-Modellen sowie multimodalen Eingaben.
On-Premise KI für jedes KMU
On-Premise KI für KMU: Praxisleitfaden zu Modellen, Hardware und Betrieb. Konkrete Empfehlungen zu Server, Datenschutz und Stabilität.