Ich werde deine llm API-Infrastruktur auditieren und optimieren

Produktions-LLM-Systeme verschwenden 30-60 % ihrer API-Ausgaben für das falsche Modell, die falsche Routing-Strategie oder die falsche Prompt-Struktur.

Ich bin ein Senior ML-Ingenieur, der LLM-Infrastruktur für ein Enterprise SaaS aufbaut und betreibt, Kubernetes-native Inferenz, Multi-Provider-Routing und RAG-Systeme, die in großem Maßstab laufen. Nebenbei helfe ich kleineren Teams, ihre Setups vor der Skalierung zu prüfen und zu optimieren, damit die Kosten nicht katastrophal werden.

Was du bekommst:

• Kostenanalyse: Wohin dein API-Budget fließt und wo es leakiert
• Architekturüberprüfung: Routing, Fallback, Caching, Beobachtbarkeitslücken
• Prompt-Audit: Token-Nutzung, Struktur, Output-Stabilität
• Sicherheitscheck: Authentifizierung, Ratenbegrenzung, PII-Handling, Prompt-Injection-Vektoren
• Priorisierte Empfehlungen mit Aufwand/Impact-Bewertung

Für wen das ist:

• Startups, die OpenAI/Anthropic in Produktion nutzen und die Rechnungen steigen sehen
• Teams, die ihre LLM-Features skalieren wollen und die Grundlage richtig setzen möchten
• Gründer, die vor der Kapitalaufnahme oder dem Versand einen Senior-Expertenblick auf ihr AI-System wünschen

Was ich von dir brauche:

• Nur-Lese-Zugriff auf deinen Code/Repo
• 2-3 Beispiel-Prompt-Logs oder Trace-Daten
• Ein 15-minütiges Kickoff-Gespräch, um die Ziele zu verstehen

Schreib mir vorher, damit wir den Umfang klären können.