Ich richte dir deinen eigenen privaten AI-Server vor Ort oder in der Cloud ein

Reduziere deine AI-Kosten: Betreibe deine eigenen Modelle. Wenn dein Team pro Token an OpenAI, Anthropic oder Google zahlt, zahlt sich ein privater AI-Server oft in wenigen Monaten aus, und deine Abfragen, Dokumente und Kundendaten verlassen nie die Hardware, die du kontrollierst.

Zwei Wege, wie du dort hinkommst, du wählst:

• ON SITE: ein Arbeitsplatz oder Rack-Server in deinem Büro. Ich dimensioniere GPU und RAM nach den Modellen, die du brauchst, und helfe dir beim Kauf oder der Wiederverwendung von Hardware.
• - IN DER CLOUD: eine gemietete GPU-Instanz bei OCI, Hetzner, RunPod oder deinem bevorzugten Anbieter, mit derselben privaten Einrichtung und keinen Token-basierten Gebühren.

Was ich bereitstelle:

• Ollama oder llama.cpp, die offene Modelle bereitstellen (Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen, Gemma)
• - Open WebUI-Team-Chat mit Benutzerkonten und SSO
• - OpenAI-kompatibler API-Endpunkt, damit vorhandene Tools weiter funktionieren
• - Document-Chat (RAG) über deine Dateien, Wikis und PDFs
• - Optionales hybrides Routing: lokal zuerst, eine Cloud-API für die kniffligen Fragen
• - Monitoring, Backups, TLS und ein Runbook

Ehrlicher Hinweis: Frontier-Cloud-Modelle sind bei manchen Aufgaben noch stärker. Woran ich gewinne, ist das Self-Hosting: privat, planbare Kosten und kein Vendor-Lock-in. Das Premium-Paket beginnt mit einer Kostenanalyse, damit du die Zahlen kennst, bevor du irgendetwas kaufst.