On-Premise LLM und API-Modelle (Cloud) verfolgen unterschiedliche Ansätze. Diese Seite vergleicht beide Optionen objektiv und hilft bei der Entscheidung.
Vergleich
| Aspekt | On-Premise LLM | API-Modelle (Cloud) |
|---|---|---|
| Datenschutz | ✅ Volle Kontrolle | ⚠️ Abhängig vom Anbieter |
| Kosten initial | Hoch (GPU-Hardware) | Niedrig (Pay-per-Use) |
| Kosten Skalierung | Fixkosten | Variable Kosten |
| Performance | Konstant, planbar | Variabel (API-Latenz) |
| Modell-Vielfalt | Begrenzt | Zugriff auf alle Modelle |
| Wartung | Eigenes Team nötig | Anbieterseitig |
Wann On-Premise LLM sinnvoll ist
- Komplexe, abteilungsübergreifende Prozesse
- Skalierung geplant
- Governance erforderlich
Wann API-Modelle (Cloud) sinnvoll ist
- Einfache, klar definierte Aufgaben
- Budget begrenzt
- Schneller Start gewünscht
Quellen
- IBM: What is AI Orchestration?
- Gartner (2026): Top Strategic Technology Trends
- Salesforce (2026): Connectivity Report
Key Takeaways
- Die Wahl zwischen On-Premise LLM und API-Modelle (Cloud) hängt von Komplexität, Budget und Skalierungszielen ab.
- On-Premise LLM eignet sich für komplexe, wachsende Anforderungen.
- API-Modelle (Cloud) ist pragmatisch für einfache, klar definierte Aufgaben.
- Die meisten Unternehmen starten mit der einfacheren Lösung und skalieren bei Bedarf.
- Governance und Compliance-Anforderungen begünstigen den strukturierteren Ansatz.