Engineering-Leistung
Kosten, Evals und Produktionssicherheit
Modell-Routing, Budgets, Caching-Strategie und Prüfbarkeit, damit KI-Produkte echten Traffic, Reviews und Finance-Prüfungen überstehen.
- Beobachtbarkeit
- Langfuse, Traces und Kosten
- Fokus
- Routing, Caching und Freigaben
- Typische Slice
- 2 bis 6 Wochen für die Basis
In der Tiefe
KI-Features ohne Beobachtbarkeit auszuliefern heißt, sich das Incident-Budget des nächsten Quartals zu leihen. Ich lege Tracing, Prompt-Versionierung und Kosten-Sichtbarkeit früh an, und nutze dann Evals und Routing, damit Verbesserungen Absicht sind statt Zufall.
Parker AI nutzte Eval-Harnesses mit Langfuse-Rückhalt und kostenbewusste Orchestrierung neben Retrieval-Strategie, Get Magic setzte auf enge Tool-Rechte, Audit-Trails und Sicherheits-Schichten passend zum Browser-Kontext.
Was du bekommst
Tracing und Dashboards für Latenz, Kosten und Qualitäts-Slices
Prompt- und Versions-Strategie plus Änderungs-Workflow
Modell-Routing und cache-freundliche Retrieval-Pfade
Tool-Rechte, PII-Hygiene und Sicherheits-Checks für riskante Flows
Eval-Sets an Releases gebunden, keine Einmal-Notebooks
So arbeiten wir
Erst instrumentieren
Wenn du Kosten und Fehlermuster nicht siehst, kannst du nicht steuern.
Leitplanken definieren
Budgets, erlaubte Tools und menschliche Freigaben, wo die Einsätze hoch sind.
Mit Belegen tunen
Prompts, Retrieval oder Modelle an Evals ändern, nicht nach Gefühl.
Betriebs-Playbook
Wie du Prompts zurückrollst, Schlüssel rotierst und auf Missbrauch reagierst.
Beispiele und Referenzen
Ergebnisse, die du erwarten kannst
- Du bekommst instrumentierte LLM-Calls mit Traces, Prompt-Versionen und Kosten- und Latenz-Sichtbarkeit (zum Beispiel Langfuse).
- Token-Kosten und Retrieval-Tiefe ausbalancieren, ohne dass Antwort-Qualität leidet.
- Prompt-Sicherheits-Muster, PII-Hygiene und Tool-Rechte nach Minimalprinzip für Enterprise-taugliches Verhalten.
Fragen und Antworten
Was ist das Minimum an Beobachtbarkeit?
Traces pro Call mit Modell, Prompt-Version, Token-Zahlen und Ergebnis-Metadaten, plus eine Handvoll goldener Tests, die bei jeder riskanten Änderung laufen.
Wie redest du mit Finance oder Geschäftsführung über KI-Kosten?
Traces in Unit-Economics übersetzen: Kosten pro gelungener Aufgabe, Cache-Trefferquoten und welche Workflows die Kosten treiben, dann Routing- und Retrieval-Änderungen mit prognostizierter Wirkung vorschlagen.
Ersetzt du unseren aktuellen LLM-Anbieter?
Nur wenn Routing wirklich hilft. Oft liegt der Gewinn in besserem Retrieval, kleineren Prompts, Caching und sichereren Tool-Regeln, nicht im wöchentlichen Modellwechsel.
Buche einen gratis 30-Minuten Kennenlern-Call zu deiner Arbeit und deinen Fragen
Ich kartiere Rahmen, Risiken und einen praktischen ersten Meilenstein, ob Agenten, Retrieval, Ingestion, Extensions oder Full-Stack-SaaS-Lieferung.
Weitere Leistungen
Agenten-Workflows mit Planung, Memory, typisierten Tool-Calls und Human-Checkpoints: von der Kreativ-Strategie-Plattform bis zum Assistenten für dein Team, in Produktion statt als Demo.
Vektor- plus relationale Suche, semantisches Chunking und Re-Ranking, damit LLM-Antworten geerdet bleiben, wenn Kataloge und Dokumente groß werden.
Scheduler, Retries und normalisierte Pipelines aus Ads-APIs, Social-Plattformen und internen Services, gebaut für Maßstab und Beobachtbarkeit.