Maßgeschneiderte KI-Workflows
Wir bauen KI-Systeme um Ihre Prozesse herum, nicht andersherum. Vom Use Case bis zur produktiven Pipeline.
AI Engineering
Individuelle KI-Systeme für Unternehmen.
KI auf Ihre Prozesse abgestimmt, lokal und on-premise betrieben. Ihre Daten bleiben, wo sie sind. Ihr Lernen gehört Ihnen.
Im Einsatz bei
Drei Dinge, die wir gut können.
Keine generischen Chatbots. Sondern KI-Systeme, die in Ihre bestehenden Prozesse passen und produktionsreif laufen.
Produktionsreife Architektur
KI-Pipelines mit Modell-Serving, Monitoring und definierten SLAs. Gebaut für den Dauereinsatz, nicht nur für die Demo.
Ihr Lernen bleibt im Haus
On-premise und DSGVO-konform — und mehr als das: Was Ihre Leute und Prozesse lernen, fließt in Ihre eigenen Systeme zurück. Nicht in das Modell eines Drittanbieters.
So arbeiten wir.
Ein klarer Prozess statt Bauchgefühl. In vier Schritten vom Use Case bis zum produktiven Betrieb.
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1
Analyse
Use Cases, Datenlage und Prozesse verstehen. Wir prüfen, ob KI das Problem wirklich löst.
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2
Prototyp
Ein MVP mit Ihren echten Daten. Schnell validierbar, bevor teure Infrastruktur entsteht.
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3
Integration
Anbindung an bestehende Systeme. Produktionssicher, dokumentiert, mit Monitoring.
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4
Betrieb & Lern-Loop
Wartung und Updates — und kontinuierliches Besserwerden: Was im Einsatz auffällt, fließt als Verbesserung zurück. Das System wird mit der Zeit wertvoller, nicht älter.
Aus der Praxis.
Konkrete Probleme, konkrete Modelle. Zwei Beispiele aus laufenden Implementierungen.
Rechnungserkennung
Rechnungen automatisch strukturieren
Mehrseitige Rechnungen werden gescannt, verstanden und in ein standardisiertes Format überführt. Vollständig lokal, ohne dass Daten das Unternehmen verlassen.
- Qwen 3.6 35B (lokal)
- Vision-Layout-Erkennung
- Strukturierte JSON-Ausgabe
- On-premise Infrastruktur
Schwierige Dokumente
Auch dort, wo OCR versagt
Formulare, handschriftliche Notizen, eingescannte Akten. Die KI erkennt den Inhalt auch bei schlechter Qualität und liefert strukturierte Daten aus Chaos.
- Multimodale Dokumentenanalyse
- Handschriftenerkennung (HTR)
- Semantische Extraktion
- Workflow-Integration
Die Modell-Landschaft.
Modelle sind austauschbar. Was zählt, ist das System darüber.
Proprietäre Modelle für maximale Intelligenz, über die Cloud. Die kleineren Open-Source-Modelle betreiben wir lokal, auf Ihrer Hardware.
| Modell | Intelligenz * Index v4 | Output $/1M Tokens | Blended $/1M Tokens | Lizenz |
|---|---|---|---|---|
| Claude Fable 5Anthropic | 64.9 | 50.00 | 7.70 | Proprietär |
| Claude Opus 4.8Anthropic | 61.4 | 25.00 | 3.85 | Proprietär |
| GPT-5.5 xhighOpenAI | 60.2 | 30.00 | 4.35 | Proprietär |
| Gemini 3.1 ProGoogle | 57.2 | 12.00 | 1.74 | Proprietär |
| Kimi K2.5 ReasoningKimi | 46.8 | 3.00 | 0.56 | Open |
| DeepSeek V4 FlashDeepSeek | 46.5 | 0.28 | 0.06 | Open |
| GLM-4.7 ReasoningZ AI | 42.1 | 2.20 | 0.71 | Open |
| DeepSeek V3.2 ReasoningDeepSeek | 41.7 | 0.45 | 0.20 | Open |
| GLM-4.7 FlashZ AI | 30.1 | 0.40 | 0.10 | Open |
- * Intelligenz
- Artificial Analysis Intelligence Index v4. Höher bedeutet intelligenter.
- Output
- Preis pro 1 Million Ausgabe-Tokens. Der teuerste Preisbestandteil.
- Blended
- Gemittelter API-Preis (AA-Formel: 7 × Cache + 2 × Input + Output, durch 10). Beim Self-Hosting entfällt er; hier als Referenz für das Preis-Leistungs-Verhältnis.
- Lizenz
- Proprietär: nur Cloud-API, nicht selbst hostbar. Open: kleinere Open-Weight-Modelle, die auf eigener Hardware laufen. Die realen Kosten sind dann die Hardware.
Quelle: artificialanalysis.ai, Stand Juni 2026. Preise in USD pro 1M Tokens.
Häufige Fragen.
Wie läuft das erste Gespräch ab?
Unverbindlich, etwa 30 Minuten. Wir klären, ob Ihr Use Case KI-tauglich ist und was es für eine Umsetzung braucht. Danach erhalten Sie eine ehrliche Einschätzung.
Bleiben meine Daten bei mir?
Ja. Wir realisieren on-premise oder lokal. Daten verlassen Ihr Unternehmen nur dann, wenn Sie es ausdrücklich wollen.
Brauche ich eine Cloud-Infrastruktur?
Nein. Wir betreiben KI auch auf eigener Hardware vor Ort. Cloud ist eine Option, kein Muss.
Welche Modelle setzen Sie ein?
Vorwiegend Open-Source-Modelle wie Qwen, Llama und spezialisierte Vision-Modelle. Die Auswahl hängt vom Use Case und Ihren Anforderungen ab.
Was kostet ein KI-Projekt?
Das hängt vom Umfang ab. Nach dem Erstgespräch erhalten Sie eine klare Einschätzung von Aufwand und Kosten, bevor Sie sich entscheiden.
On-premise oder Cloud — was passt zu uns?
Bei sensiblen Daten, regulatorischen Anforderungen oder hohen Abfragemengen lohnt sich on-premise: Die KI läuft auf eigener Hardware, Daten verlassen das Unternehmen nicht. Für maximale Intelligenz oder seltene Abfragen ist die Cloud die einfachere Wahl. Wir beraten ehrlich, was für Ihren Fall besser ist.
Lohnt sich KI für mein Unternehmen überhaupt?
Nicht für jedes Problem. Im Erstgespräch prüfen wir, ob Ihr Use Case tatsächlich von KI profitiert — oder ob eine einfachere Lösung schlauer ist. Wenn KI nicht das richtige Werkzeug ist, sagen wir das offen.
Können Sie Open-Source-Modelle wie Llama oder Qwen selbst hosten?
Ja. Wir hosten Open-Weight-Modelle wie Llama, Qwen, DeepSeek und GLM auf eigener Hardware — ohne Cloud-Abhängigkeit und ohne pro Token zu zahlen. Die Hardwarekosten stehen fest, die Abrechnung wird berechenbar.
Lass uns reden.
Unverbindliches Erstgespräch, 30 Minuten. Wir prüfen, ob KI Ihr Problem wirklich löst.
oder direkt an dev@skale.dev