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GPU & INFERENZ
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Gleiches Modell.
Kleinere Rechnung.

Wir nehmen ein Modell, das Sie bereits betreiben (oder per API bezahlen), und senken die Kosten pro Token, ohne zu verändern, was Ihre Nutzer zurückbekommen. Scrollen Sie und sehen Sie zu.

MODELLIHR NUTZER
GEWICHTEFP16
€/1M TOK3,80 €
P952,4s
TOK/S38
00

BASELINE

Eine Anfrage nach der anderen, FP16-Gewichte, nichts gecacht. So bringen die meisten Teams ein Modell zum ersten Mal live, und hier entsteht der Großteil der Rechnung.

01

QUANTISIERUNG

FP16 → FP8 → INT4. Weniger Bits pro Gewicht, geprüft gegen Ihr eigenes Eval-Set, damit jeder Qualitätsverlust gemessen ist.

02

CONTINUOUS BATCHING

Anfragen teilen sich die GPU, statt für sie Schlange zu stehen. Der Durchsatz auf derselben Karte steigt um eine Größenordnung.

03

KV-CACHE

System-Prompts, geteilter Kontext und Chatverlauf werden nicht mehr bei jeder Anfrage neu berechnet. Wiederholte Arbeit kommt aus dem Cache.

04

SPECULATIVE DECODING

Ein kleines Draft-Modell rät die nächsten Tokens; das große Modell prüft sie in einem Durchgang. Gleiche Ausgabe, weniger Warten.

05

ERGEBNIS

Gleiches Modell, gleiche Antworten, ein Bruchteil der Kosten pro Million Tokens. Die Zahlen hier sind Beispiele; Ihre ergeben sich aus dem Audit.

AUCH IM ANGEBOT

WAHL DES SERVING-STACKSAPI → SELF-HOSTING-BREAKEVENMODELL-ROUTINGDESTILLATIONAUTOSCALINGPASSEND DIMENSIONIERTE GPUS

SO LÄUFT ES AB

  1. 01

    Erstgespräch

    30 MINUTEN · KOSTENLOS

    Bringen Sie die Rechnung oder den langsamen Job mit. Wir sagen Ihnen im Gespräch, ob es etwas zu holen gibt.

  2. 02

    Audit

    1–2 WOCHEN · KOSTENLOS

    Wir profilen den echten Workload und halten fest, was jeder Fix wert ist und welches Risiko er birgt.

  3. 03

    Umsetzung

    2–6 WOCHEN · WÖCHENTLICHER BENCHMARK

    Fixes kommen nach Wert geordnet, jeder einzelne belegt gegen die Audit-Baseline.

  4. 04

    Verifizierung

    30 TAGE · DANN ÜBERGABE

    Wir messen das Ergebnis, beheben jede Verschlechterung und lassen Benchmarks und Runbooks in Ihrem Repo.

LEISTUNGEN · INFERENZ

JETZT KOSTENLOS

INFERENZ-AUDIT

1–2 WOCHEN  ·  KOSTENLOS

Wir messen Ihren realen Workload und übergeben einen schriftlichen Bericht: wohin Zeit und Geld gehen und welche Verbesserungen sich lohnen. Er gehört Ihnen, ob wir die Verbesserungen umsetzen oder nicht.

  • Profiling auf Ihrem Workload, nicht an einer Demo
  • Fixes nach gesparten € sortiert
  • Baseline-Benchmark, den Sie behalten
VLLMTENSORRT-LLMSGLANGTRITON SERVER

INFERENZ-OPTIMIERUNG

2–6 WOCHEN  ·  15 % DER EINSPARUNGEN IM ERSTEN JAHR

Wir setzen die Fixes nach Wert geordnet um und messen die Einsparung dann 30 Tage lang gegen die Audit-Baseline, pro Token, damit Ihr Traffic-Wachstum nie mitzählt. Sie zahlen einmalig 15 % eines Jahres dieser verifizierten Einsparung. Nichts, wenn sich nichts bewegt.

  • Wöchentlicher Benchmark gegen die Baseline
  • Qualitäts-Gate auf Ihren eigenen Evals
  • Configs und Runbooks in Ihrem Repo

24.000 €/Monat gespart → Honorar 43.200 €, einmalig. Sie behalten 244.800 € aus dem ersten Jahr.

IHR CLUSTERIHR REPOIHRE EVALS

ERGEBNISSE

arhiTECH

Bauantragspläne, gelesen von einem Modell, das die EU nie verlässt.

Selbst gehostete Inferenz-Pipeline für Baugenehmigungen. Ein Mistral-Modell auf Ollama, DSGVO-konform in der EU betrieben, klassifiziert und interpretiert eingereichte Pläne und Dokumente, mit Claude pro Anfrage nur einen Schalter entfernt. OCR und Feldextraktion füllen die Antragsformulare aus; eine Vektorsuche läuft über die Genehmigungs- und Betreiberdatenbank.

IN PRODUKTIONOLLAMAMISTRALSELBST GEHOSTETES LLMOCRQDRANTRUST
−78 %KOSTEN PRO DOKUMENT VS. GEHOSTETE API
Service Storm

Ein Voice-Agent, der antwortet, bevor die Stille unangenehm wird.

Die KI-Voice-Agent-Pipeline hinter Echtzeit-Kundenanrufen für ein US-amerikanisches Field-Service-SaaS optimiert, sodass der Agent schon antwortet, während der Anrufer noch in der Leitung ist, und nicht erst nach einer peinlichen Stille.

IN PRODUKTIONVOICE AIECHTZEIT-INFERENZCLAUDE AGENT SDKFASTAPI
1,8 s → 450 msZEIT BIS ZUM ERSTEN WORT, P95

FRAGEN

Was, wenn das Audit nichts Lohnendes findet?

Dann zahlen Sie nichts. Der Bericht hält das trotzdem fest, mit den Zahlen dahinter, und Sie behalten den Baseline-Benchmark.

Schadet Quantisierung der Qualität unseres Modells?

Manchmal, ein wenig. Deshalb wird jede Präzisionsänderung gegen Ihr eigenes Eval-Set geprüft, und deshalb steht der Qualitätsverlust im Bericht direkt neben der Einsparung.

Stellen Sie Ihre eigene Frage

Von einer KI beantwortet, auf Basis der Inhalte dieser Website. Sie kann sich irren; für Verbindliches fragen Sie einen Menschen. Bitte keine personenbezogenen Daten eingeben. Datenschutz

DREI WEGE ZU UNS · EIN TEAM

INFERENZServing günstig machen.Weniger Kosten pro Token, weniger Latenz, gleiche Antworten. GPU PERFDie Hardware schnell machen.Profiling, Kernels, Skalierung. Mehr Arbeit pro GPU-Stunde. PRIVATE KIMachen Sie sie zu Ihrer.Ihr eigenes Modell, mit Ihren Daten, auf Ihrer Hardware.

Schicken Sie uns Ihre letzte Inferenz-Rechnung. Wir sagen Ihnen, wie viel darin steckt.

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