Eine self-hosted, OpenAI-kompatible API-Schicht (vLLM, Ollama) macht KI in Ihrer Software nutzbar – und lässt Sie jederzeit zwischen lokalem Modell und Cloud wechseln, ohne Ihren Code umzubauen. Gateway, Routing, Fallback, Caching und Kostenkontrolle laufen in Ihrem Netz. Sie lernen, die Schicht selbst zu betreiben – oder wir richten sie ein und schulen Ihr Team.
On-Premise
in Ihrer eigenen Infrastruktur
0 € / Anfrage
keine Cloud-Abrechnung
Anbieter-unabhängig
kein Vendor-Lock-in
WAS SIE IM WORKSHOP AUFBAUEN
Wir bauen eine self-hosted, OpenAI-kompatible API-Schicht als zentrale Anlaufstelle für alle KI-Anfragen Ihrer Anwendungen. Zwei Wege: Sie lernen, die Schicht selbst zu betreiben und zu erweitern – oder wir übernehmen Aufbau und Wartung und schulen Ihr Team.
Eine einheitliche API-Schicht mit vLLM oder Ollama spricht dieselbe Schnittstelle wie die großen Cloud-Anbieter. Ihre Anwendungen brauchen nur einen Endpunkt – dahinter entscheiden Sie, welches Modell antwortet.
Anfragen werden nach Regeln verteilt: sensibles lokal, unkritisches bei Bedarf in die Cloud. Fällt ein Modell aus, greift automatisch ein Fallback – ohne Ausfall in Ihrer Software.
Wiederkehrende Anfragen werden gecacht, Kontingente pro Team oder Anwendung gesetzt. Das senkt Last und Kosten und schützt vor Ausreißern – kontrolliert statt überrascht.
Nutzung, Latenz und Kosten je Modell, Team und Anwendung sind jederzeit sichtbar. Sie sehen, wohin Ihr KI-Budget fließt – und wo sich lokaler Betrieb bereits rechnet.
Weil alles über dieselbe kompatible Schnittstelle läuft, wechseln Sie zwischen lokalem Modell und Cloud-Anbieter per Konfiguration – nicht per Code-Umbau. Kein Lock-in an einen Dienst.
API-Schlüssel und Zugangsdaten liegen zentral und verschlüsselt in Ihrem Netz – nicht verstreut in Anwendungen. Rotation, Scopes und Zugriffe bleiben unter Ihrer Kontrolle.
WARUM ON-PREMISE, LOKAL & OFF-GRID
KI-APIs direkt aus der Cloud sind bequem – bis zur DSGVO-Frage, zur ersten überraschenden Rechnung oder bis ein Anbieter die Schnittstelle ändert. Eine self-hosted Schicht in Ihrem Netz gehört Ihnen. Das sind die Gründe, warum wir on-premise integrieren.
Art. 6 & 9 DSGVO · keine Auftragsverarbeitung
Sensible Anfragen werden ausschließlich im eigenen Netz verarbeitet. Kein ungefragter Datentransfer in US-Clouds, kein Schrems-II-Risiko, kein Drittland – die Cloud nutzen Sie nur, wo Sie es bewusst freigeben.
einmal Aufbau statt Gebühr pro Token
Cloud-APIs rechnen pro Token ab. Lokal betriebene Modelle verursachen keine unkontrollierten Cloud-Kosten – ab dem Break-even beantworten Sie Anfragen faktisch zum Nulltarif, in beliebiger Menge.
kompatible Schnittstelle, Anbieter austauschbar
Eine OpenAI-kompatible Schicht macht Anbieter austauschbar. Kein Dienst kann Preise erhöhen, Modelle abschalten oder Ihren Zugang kündigen, ohne dass Sie einfach umschalten.
off-grid, ohne Internet
Mit lokalen Modellen funktioniert die komplette Schicht ohne Internetverbindung – im abgeschotteten Netz, an Standorten ohne stabile Leitung, im Sicherheitsbereich.
keine fremden Filter, kein Rate-Limit
Keine fremden Inhaltsfilter, die legitime Anfragen blockieren. Rate-Limits und Kontingente setzen Sie selbst – keine gedrosselte Nachfrage, keine Tageslimits eines Anbieters.
Routing, Nutzung & Kosten nachvollziehbar
Jede Anfrage ist nachvollziehbar: welches Modell, welches Team, welche Kosten. Routing-Regeln und Nutzung sind dokumentiert und auditierbar – wichtig für Compliance und Budget.
volle Kontrolle über den Stack
Keine geteilten Cloud-Ressourcen und keine fremden Wartungsfenster. Kapazität, Latenz und Verfügbarkeit stehen unter Ihrer Kontrolle – planbar und ohne Abhängigkeit.
Ihr Team betreibt es selbst
Nach dem Workshop können Ihre Leute die API-Schicht selbst betreiben, konfigurieren und erweitern – mit vollständiger Dokumentation. Wartung optional durch uns.
Eingesetzte Open-Source-Bausteine je nach Anwendungsfall und Hardware, u. a.: vLLM und Ollama als self-hosted Inferenz mit OpenAI-kompatibler API sowie ein Gateway für Routing, Caching, Rate-Limits und Monitoring. Modelle, Schnittstellen und Lizenzen prüfen wir gemeinsam auf Eignung für Ihren kommerziellen Einsatz.
On-premise und offene Standards heißen: sensible Anfragen und Zugangsdaten werden lokal verarbeitet – nicht ungefragt an einen fremden Server geschickt, nicht zum Modelltraining verwendet, nicht in ein Drittland übertragen. Welche Anfrage lokal bleibt und welche in die Cloud darf, entscheiden Sie pro Regel. Volle Kontrolle, technisch und rechtlich.
WORKSHOP-ABLAUF
Wir sichten Ihre bestehenden KI-Aufrufe, Anwendungen und Kostenstellen und klären Anforderungen an Datenschutz, Latenz und Verfügbarkeit. Ergebnis: ein realistischer Fahrplan für eine zentrale, self-hosted API-Schicht.
Installation der OpenAI-kompatiblen Schicht (vLLM, Ollama) und des Gateways lokal in Ihrem Netz – mit der Architektur für Routing, Fallback, Caching und Secrets-Management, abgestimmt auf Ihre Sicherheitszonen.
Praxis an Ihrer echten Anwendung: Wir hängen einen bestehenden KI-Aufruf auf die neue Schicht um und schalten zwischen lokalem Modell und Cloud um – ohne den Anwendungscode neu zu bauen.
Wir richten Routing-Regeln, Rate-Limits, Caching und Kosten-Monitoring ein, definieren Zugriffe und Secrets-Rotation und integrieren die Schicht in Ihre Anwendungs- und Prozesslandschaft.
Übergabe mit Betriebsdokumentation, Update-Strategie und Team-Schulung. Ihr Team betreibt und erweitert die API-Schicht selbst – die Wartung übernehmen Sie oder wir.
TYPISCHE EINSATZFELDER
Überall dort, wo KI in bestehende Software soll, sensible Anfragen im Haus bleiben müssen und Cloud-Kosten kontrollierbar sein sollen.
Vorhandene Anwendungen und Workflows sprechen künftig nur noch einen Endpunkt an – KI-Funktionen kommen zentral hinzu, ohne dass jede Anwendung eigene Anbindungen und Schlüssel verwalten muss.
Outcome
KI-Funktionen zentral statt verstreut angebunden.
Eine kompatible Schicht abstrahiert lokal und Cloud. Sie testen Modelle gegeneinander und wechseln per Konfiguration – ohne Ihren Code an einen einzelnen Anbieter zu binden.
Outcome
Modelle austauschen ohne Code-Umbau.
Rate-Limits, Caching und ein zentrales Monitoring machen Verbrauch und Kosten sichtbar und steuerbar – kein Budget läuft mehr unbemerkt aus dem Ruder.
Outcome
KI-Budget planbar statt überraschend.
Anfragen mit personenbezogenen oder vertraulichen Daten routen Sie per Regel auf lokale Modelle – nur unkritisches darf in die Cloud. DSGVO-konform und auditierbar.
Outcome
Sensibles bleibt lokal, Unkritisches skaliert.
HÄUFIGE FRAGEN
Es ist ein zentraler Dienst in Ihrem Netz, der dieselbe Schnittstelle anbietet wie die großen Cloud-KI-Anbieter. Ihre Anwendungen sprechen nur diesen einen Endpunkt an; dahinter entscheidet die Schicht, ob ein lokales Modell (etwa über vLLM oder Ollama) oder ein Cloud-Dienst antwortet. Weil die Schnittstelle kompatibel ist, funktioniert bestehender Code oft ohne Änderung – Sie tauschen nur die Adresse und den Schlüssel.
Mit lokalen Modellen ja: Gateway, Inferenz und Routing laufen vollständig in Ihrem Netz und brauchen keine Internetverbindung – ideal für abgeschottete Netze und sensible Daten. Die Schicht kann zusätzlich Cloud-Anbieter einbinden; ob und wann diese genutzt werden, entscheiden Sie über Routing-Regeln. Sensible Anfragen bleiben dabei zuverlässig lokal.
Über Routing-Regeln in der Schicht. Sie legen fest, welche Anfragen an welches Modell gehen – etwa nach Datensensibilität, Kosten, benötigter Qualität oder Auslastung. Fällt ein Modell aus, greift automatisch ein Fallback. Weil alles über dieselbe kompatible Schnittstelle läuft, ändert sich für Ihre Anwendungen nichts, wenn Sie hinten umschalten.
Der lokale Betrieb ist der direkteste Weg zur DSGVO-Konformität: Anfragen mit personenbezogenen oder vertraulichen Daten werden ausschließlich in Ihrem Netz verarbeitet, ohne Auftragsverarbeitung durch Dritte und ohne Übermittlung in Drittländer. Über Routing-Regeln stellen Sie sicher, dass sensible Requests nie ungefragt an einen Cloud-Anbieter gehen – nachvollziehbar und auditierbar.
Beides ist möglich – genau das ist der Kern des Workshops. Wir richten die Schicht ein und befähigen Ihr Team, sie eigenständig zu betreiben, zu konfigurieren und zu erweitern. Ob Sie die Wartung danach selbst übernehmen oder an uns geben, entscheiden Sie.
Über Caching, Rate-Limits und ein zentrales Monitoring. Wiederkehrende Anfragen werden gecacht, Kontingente pro Team oder Anwendung gesetzt, und ein Dashboard zeigt Nutzung, Latenz und Kosten je Modell. So sehen Sie jederzeit, wohin Ihr KI-Budget fließt, und wo sich der Wechsel auf ein lokales Modell bereits rechnet.
Für die self-hosted Inferenz vor allem vLLM und Ollama mit OpenAI-kompatibler API, dazu ein Gateway für Routing, Fallback, Caching, Rate-Limits, Monitoring und Secrets-Management. Da alles über offene, kompatible Schnittstellen läuft, bleiben die Bausteine austauschbar und Sie sind nicht an einen einzelnen Anbieter gebunden.
Beides: als Inhouse-Termin bei Ihnen, remote oder in Karlsruhe. Er richtet sich an Entwicklungs-, IT- und Plattformteams; Erfahrung mit APIs ist hilfreich, aber wir holen alle beim jeweiligen Stand ab. Fachbereiche mit konkreten Anwendungen binden wir gern ein, um die Integration am echten Bedarf auszurichten.
In einem kostenlosen Erstgespräch klären wir Anwendungsfall, Modelle und Datenschutzanforderungen – und zeigen, wie schnell Sie KI-APIs DSGVO-konform in Ihrer eigenen Infrastruktur produktiv einsetzen. Selbst betreiben oder von uns betreiben lassen: Sie entscheiden.