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Inferenz-Server: So machen vLLM & Co. eigene KI bezahlbar

Continuous Batching, PagedAttention, Quantisierung: Wie Inferenz-Server die GPU auslasten und eigene KI wirtschaftlich betreiben.
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Continuous Batching, PagedAttention, Quantisierung: Wie Inferenz-Server die GPU auslasten und eigene KI wirtschaftlich betreiben.

Semantisches Caching senkt Kosten und Antwortzeiten Ihrer KI: Das System erkennt ähnliche Anfragen und liefert geprüfte Antworten sofort erneut.

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Vektorsuche findet Ähnliches, verfehlt aber exakte Begriffe. Wie hybride Suche aus Vektor und Keyword KI-Antworten im Unternehmen zuverlässig macht.

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Ein KI-Gateway steuert alle Modelle zentral: Routing, Kostenkontrolle, Sicherheit und Governance an einem Punkt – für verlässliche Unternehmens-KI.

Unternehmen setzen 2026 auf Teams spezialisierter kleiner KI-Modelle statt einem Giganten: guenstiger, schneller und datensicher on-premise.