Die meisten Teams zahlen das 5- bis 10-Fache zu viel für LLM-APIs. Model-Routing, Prompt-Caching und Batching senken die Rechnung in unseren Projekten um 60–90 % — meist in unter zwei Wochen Arbeit. Hier die sechs Hebel, sortiert nach Aufwand.
RAG und Fine-Tuning lösen unterschiedliche Probleme. RAG gibt dem Modell neues Wissen. Fine-Tuning ändert, wie das Modell sich verhält. Ein praktischer Guide zur Entscheidung.
Ein praktischer Engineering-Guide zum Hinzufügen von KI-Features in Produkte, die bereits in Produktion laufen. Modellauswahl, Architekturmuster, Kostenmanagement und die RAG-vs.-Fine-Tuning-Entscheidung.
