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LLMs in der Produktion — Modelle wählen, Agenten bauen, selbst hosten
Das Schwierige an KI in der Produktion ist nicht der Modellaufruf — es ist, das richtige Modell zu wählen, ihm den richtigen Kontext zu geben und dem Ergebnis zu vertrauen. Dieser Hub hat drei Schwerpunkte: Modellvergleiche zu Preis und Benchmarks (Claude, GPT, Open-Weight), Agenten und Tooling (MCP, Agent Skills, Coding-Agenten) und Modelle selbst betreiben (vLLM, Ollama, Quantisierung, Embeddings) — dazu RAG fürs Erden. Aus über 12 Jahren Platform Engineering.
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Ihr Weg durch KI
Eine kurze Lesereihenfolge – von den Grundlagen bis zur Produktionspraxis.
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Nouswise vs NotebookLM: Wenn Recherche zum Workflow wird
Nouswise und Google NotebookLM nach Quellenwiederverwendung, Belegen, Rechercheergebnissen, APIs und Kosten vergleichen: von einer Dokumentfrage zum wiederholbaren Team-Workflow.
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DeepSeek V4.1 Flash erklärt: Der Speichertrick für günstige Agenten
DeepSeek V4.1 Flash verständlich erklärt: Speicherarchitektur, Hersteller-Benchmarks, durchgerechnete Agentenkosten und die entscheidenden API-Details.
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Gemini 4 Carbon im Test: Benchmarks, Preis, Zugang und für wen es sich wirklich lohnt
Ein nüchterner Test von Gemini 4 Carbon, Googles neuem Spitzenmodell: die Benchmark-Tabelle und wer jeden Test gelaufen ist, Kosten pro Aufgabe gegen Claude Opus 5.5 und GPT-6 Astra, warum es fast niemand nutzen kann, wie der Zugang klappt und für wen es sich lohnt.
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GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5 vs GPT-6.1 Sol: Halber Preis pro Token ist nicht die halbe Rechnung
GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5 vs GPT-6.1 Sol im Vergleich: offizielle Spezifikationen, Hersteller-Benchmarks, unabhängige Messungen von Artificial Analysis und echte Kosten pro Agent-Turn. Warum Terras halber Preis pro Aufgabe nur 44 % spart, wo Sonnet 5.5 vorn liegt, was sich ab 272K Tokens ändert und welches Modell passt.
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AI Gateway (LLM Gateway) erklärt: was es tut, wann Sie eins brauchen und was es kostet
Was ein AI Gateway (LLM Gateway) ist, was darin steckt, wie es sich von einem API Gateway unterscheidet, wann Sie eins brauchen und was im Betrieb bricht: Streaming, Fallback, Budgets, Caching. Mit einem offenen Benchmark von nginx, Kong, Portkey und LiteLLM gegen dasselbe Mock-Modell, einem Vergleich self-hosted gegen managed und dem, was der Angriff auf LiteLLM 1.107.0 über den Betrieb lehrt.
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Muse Spark Open vs GLM 5.3 vs Kimi K3: Metas offenes Modell ist nicht das klügste, aber das günstigste
Metas Muse Spark Open gegen die zwei stärksten chinesischen Open-Weight-Modelle, GLM 5.3 und Kimi K3: unabhängige Werte von Artificial Analysis, Metas eigene Benchmark-Tabelle und warum ihre Zahlen für die Konkurrenz von denen der Anbieter abweichen, Kosten pro Aufgabe, GPU-Speicherbedarf, Lizenzbedingungen und Sicherheitsergebnisse.
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Mistral Large 4 vs Kolibri vs Beam: Drei Open-Weight-Modelle in vier Tagen — welches Sie selbst hosten sollten
Mistral Large 4, Aleph Alpha Kolibri und Reflection Beam im Vergleich für den Eigenbetrieb: Release-Status, Lizenzen, Architektur, alle Benchmarks, die mindestens zwei der drei abdecken (Lücken mit unabhängigen Messungen gefüllt), GPU-Speicherbedarf und was Souveränität und EU AI Act für jedes Modell bedeuten.
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Claude Haiku 5.5 vs. Sonnet 5.5 vs. Opus 5.5: 20× günstiger als Sonnet – mit einer Preisstufe bei 100K Tokens
Claude Haiku 5.5, Sonnet 5.5 und Opus 5.5 im Vergleich: Anthropics Benchmarks, Listenpreise und Monatskosten für drei reale Workloads, die Preisstufe bei 100.000 Tokens, die nur Haiku hat, was bei der Migration von Haiku 4.5 bricht und wie Opus plant, während Haiku die Arbeit erledigt.
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GPT-6.1 Sol vs. Claude Opus 5.5: Halber Preis, andere Klasse – und wo der Abstand verschwindet
GPT-6.1 Sol und Claude Opus 5.5 im Vergleich: Spezifikationen, Listenpreis und echte Kosten pro Agent-Turn, warum Sol OpenAIs Mittelklasse-Modell und kein Flaggschiff ist, welche Benchmarks es gibt, warum der 2×-Preisabstand oberhalb von 272K Input-Tokens auf rund 6 % schrumpft und wie es um EU-Datenresidenz steht.
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Agent Skills erklärt: SKILL.md, Claude Skills und wann sie MCP schlagen
Agent Skills sind Ordner mit einer SKILL.md, die KI-Agenten erst bei Bedarf laden. Wie der offene Standard funktioniert, was jedes Frontmatter-Feld bewirkt, wo Claude Code, Copilot und Codex nach Skills suchen, worin sich Skills von MCP, AGENTS.md und Subagenten unterscheiden und warum jeder installierte Skill Teil Ihrer Software-Lieferkette ist.
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WebMCP erklärt: Wie Chrome deine Website zum MCP-Server für KI-Agenten macht
WebMCP erklärt: wie die neue Browser-API KI-Agenten das JavaScript einer Website als Tools im MCP-Stil aufrufen lässt, wie Chrome 149 Registrierung, Discovery und Ausführung umsetzt, worin sich WebMCP von MCP-Servern unterscheidet und was ich beim Produktivbetrieb von acht WebMCP-Tools gelernt habe.
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Claude Sonnet 5.5 vs. Opus 5.5: Halber Preis, fast gleiche Scores – und eine Routing-Falle
Claude Sonnet 5.5 und Opus 5.5 im Vergleich: Benchmarks, Listenpreis und echte Kosten pro Agent-Turn, warum die Ersparnis bei maximalem Effort verschwindet, die fünf Breaking Changes gegenüber Sonnet 5 und warum ein Sonnet-Opus-Router das Reasoning des Modells auf dem Rückweg stillschweigend verwirft.
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Häufige Fragen
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Welchen KI-Engineering-Hintergrund haben Sie?
Ich baue produktive KI-Systeme — RAG-Pipelines, Echtzeit-Datenverrohrung und MLOps — und verbinde praktische KI-Arbeit (siehe meinen Lebenslauf als AI Engineer) mit über 12 Jahren Platform Engineering im großen Maßstab.
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Ja — ich suche eine unbefristete Festanstellung als Senior AI Platform- oder MLOps Engineer in der DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz): vor Ort, hybrid oder remote, und bin bereit umzuziehen. Ich arbeite fließend auf Englisch.
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Schicken Sie mir die Stelle über die Kontaktseite — was das Team vom Demo in die Produktion bringt — und ich antworte mit meinem Lebenslauf und meinem Ansatz für die ersten Monate.
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