On-premise KI: Wenn sich das Self-Hosting von LLMs wirklich rechnet

Cloud-LLMs sind verlockend: ein API-Key, ein Request, eine Antwort. Doch wer intensiv inferiert, zahlt pro Token — und die Abrechnung wird mit jedem Use Case unberechenbarer. Spätestens bei sensiblen Daten, regulatorischen Anforderungen oder hohen Abfragemengen stellt sich die Frage: Lohnt sich eine eigene Infrastruktur?

Die Grundrechnung

Beim Cloud-Modell zahlen Sie pro Token. Beim Self-Hosting zahlen Sie einmalig für Hardware und danach im Wesentlichen Strom. Der Break-Even hängt von drei Größen ab:

• Abfragemenge — wie viele Tokens verarbeiten Sie pro Monat?
• Modellgröße — ein 7B-Modell läuft auf einer Karte, ein 70B-Modell will mehrere.
• Auslastung — eine GPU, die 80 % der Zeit idle steht, ist teures Spielzeug.

Wann on-premise klar gewinnt

On-premise wird attraktiv, wenn einer dieser Punkte zutrifft:

1. Hohe, vorhersehbare Abfragemengen — Wer täglich hunderttausende Dokumente verarbeitet, zahlt in der Cloud schnell fünfstellige Summen pro Monat.
2. Datensouveränität — Patientendaten, Kundendaten, Betriebsgeheimnisse. Was das Haus nicht verlassen darf, kann nicht über eine fremde API laufen.
3. Berechenbarkeit — Hardwarekosten stehen fest. Es gibt keine Überraschungen am Monatsende.

Wann die Cloud die bessere Wahl ist

Für maximale Intelligenz oder seltene Abfragen bleibt die Cloud einfacher. Die stärksten proprietären Modelle sind nicht selbst hostbar, und wer nur gelegentlich fragt, finanziert keine eigene GPU mit.

Die ehrliche Antwort

On-premise ist kein Dogma, sondern eine Kosten-Nutzen-Rechnung. Im Erstgespräch prüfen wir zuerst, ob Ihr Use Case KI-tauglich ist — und dann, ob er on-premise, in der Cloud oder hybrid am besten läuft. Manchmal ist die einfachere Lösung die schlauere.

Was Ihre Leute und Prozesse lernen, fließt in Ihre eigenen Systeme zurück — nicht in das Modell eines Drittanbieters.