LLM-Architektur: Systemdesign für KI im Produktivbetrieb
Design decisions for production LLM systems — routing, cost, guardrails, and multi-model orchestration. The layer between running models and building reliable AI applications.
LLM Architecture
Kostenoptimierung für LLM-Systeme: Wohin das Geld wirklich fließt
Verwenden Sie Token dort, wo sie wirklich wichtig sind.
Die Kosten für LLMs steigen linear mit der Nutzung an. Ein System, das täglich 10.000 Anfragen mit jeweils $0,01 pro Anfrage verarbeitet, kostet täglich $100 — das sind $365 im Jahr. Im Unternehmensmaßstab belaufen sich die Kosten auf über $10.000.
LLM-Guardrails in der Praxis: Was wirklich funktioniert
„Kontrollieren Sie das Risiko, nicht nur das Modell.“
LLMs sind unvorhersehbar. Sie halluzinieren, lecken Daten, generieren schädliche Inhalte oder lehnen legitime Anfragen ab. Guardrails (Sicherheitsmaßnahmen) beschränken das Modellverhalten, ohne dabei die Leistungsfähigkeit zu opfern.
Modell-Routing: Verwenden Sie nicht ein einzelnes Modell für alles
Das richtige Modell für die richtige Aufgabe.
Das Ausführen eines Modells mit 70 Milliarden Parametern zur Zusammenfassung einer 200-Wörter-E-Mail ist verschwenderisch. Das Ausführen eines 3-Milliarden-Parametern-Modells zur Überprüfung von Produktionscode ist fahrlässig. Die meisten Systeme liegen irgendwo dazwischen – und genau hier kommt das Modell-Routing ins Spiel.
Multimodell-Systemdesign: Wenn ein einzelnes Modell nicht ausreicht
Wählen Sie das einfachste Muster, das funktioniert.
Einzelmodellsysteme sind einfach. Multimodellsysteme sind leistungsstark. Die Herausforderung besteht nicht darin, Modelle auszuwählen, sondern die Architektur zu gestalten, die sie orchestriert.