Drei Wege, ein Sprachmodell produktiv zu betreiben
Jede Option hat ihren Platz. Die Frage ist nicht, welche objektiv die beste ist — sondern welche zu Ihrem Nutzungsprofil, Ihren Daten und Ihrem Budget passt.
Die Auslastungsfalle
Ein GPU-Server zieht Strom und bindet Personal — egal ob er arbeitet oder im Leerlauf steht. Im Idle verbraucht eine NVIDIA A100 immer noch ~60 Watt, der Server zusätzlich 100–200 Watt. Bei nur 15 % Auslastung zahlen Sie ein Vielfaches pro Anfrage im Vergleich zur API. On-Prem rechnet sich typischerweise erst ab über 50 % konstanter GPU-Auslastung.
Der vergessene Mittelweg
Zwischen „alles in die US-Cloud" und „eigenes Rechenzentrum" gibt es ein breites Spektrum: Serverless GPU-Dienste (null Anfragen = null Kosten), europäische Cloud-GPU-Anbieter für DSGVO-konformen Betrieb, und Private-Cloud-Lösungen mit garantierter Datenisolation. Die richtige Antwort ist selten schwarz-weiß.
API vs. Cloud GPU vs. On-Prem
Der LLM-Kostenrechner.
Drei Wege, ein LLM zu betreiben — welcher rechnet sich für dein Nutzungsprofil? Finde den Break-Even-Punkt.
Erweiterte Optionen
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Alle Berechnungen sind Schätzungen. USD→EUR Kurs: $1 = €0,92. Tatsächliche Kosten variieren.