Drei Hebel der Entscheidung
Ob sich ein selbst gehostetes Modell lohnt, entscheiden drei Faktoren: Kosten (TCO), Performance und Kontrolle.
1. Total Cost of Ownership
Cloud-APIs rechnen pro Token ab, ideal für sporadische Nutzung und Prototypen. Bei hohem, konstantem Volumen kippt die Rechnung: Eine eigene oder gemietete GPU hat planbare Fixkosten, die sich ab einer bestimmten Auslastung deutlich unter den Token-Preisen bewegen. Wir rechnen das für Ihren konkreten Lastfall durch.
2. Performance: reichen offene Modelle?
Für die meisten Unternehmens-Workloads: ja. Mit vLLM erreichen offene Modelle von 7B bis 70B dank PagedAttention und Continuous Batching hohe Durchsätze; Tensor-Parallelismus skaliert über mehrere GPUs. Nicht jede Aufgabe braucht ein Frontier-Modell.
3. Kontrolle und Souveränität
Der oft unterschätzte Hebel: Ein selbst betriebenes Modell läuft in Ihrer souveränen Umgebung, kein Abo-Zwang an US-Anbieter, keine Preis- oder Modell-Änderung über Nacht, keine US-Jurisdiktion, kein Datenabfluss. Für regulierte Branchen ist das kein „nice to have“, sondern Voraussetzung.