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
Design von Multi-Model-Systemen: Wenn ein einzelnes Modell nicht ausreicht
Wählen Sie das einfachste Muster, das funktioniert.
Einzige-Modell-Systeme sind einfach. Multi-Modell-Systeme sind leistungsstark. Die Herausforderung besteht nicht darin, Modelle auszuwählen, sondern die Architektur zu entwerfen, die sie orchestriert.
Kostenoptimierung für LLM-Systeme: Wo das Geld tatsächlich fließt
Verwende Tokens dort, wo es wirklich zählt.
Die Kosten für LLMs steigen linear mit der Nutzung. Ein System, das täglich 10.000 Anfragen mit $0,01 pro Anfrage verarbeitet, kostet täglich $100 — also $365 pro Jahr. Im Unternehmensmaßstab belaufen sich die Kosten auf über $10.000.
LLM-Guardrails in der Praxis: Was wirklich funktioniert
Steuern Sie das Risiko, nicht nur das Modell.
LLMs sind unvorhersehbar. Sie halluzinieren, geben Daten preis, generieren schädliche Inhalte oder lehnen legitime Anfragen ab. Guardrails (Sicherheitsvorkehrungen) beschränken das Modellverhalten, ohne dabei die Fähigkeiten zu beeinträchtigen.
Modell-Routing: Verwenden Sie nicht ein Modell für alles
Das richtige Modell für die richtige Aufgabe.
Das Ausführen eines Modells mit 70 Milliarden Parametern, um eine 200-Wörter-E-Mail zusammenzufassen, ist verschwenderisch. Das Ausführen eines 3-Milliarden-Parameter-Modells zur Überprüfung von Produktionscode ist fahrlässig. Die meisten Systeme liegen irgendwo dazwischen – und genau hier kommt das Modell-Routing ins Spiel.