Leistungen & Preise

Definierter Umfang. Definierter Preis. Definierter Termin.

Sie wissen vor der ersten Zeile Code, was das System kann, wann es läuft und was es kostet. Ich plane und baue es und nehme es bei Ihnen in Betrieb — Sie sprechen durchgehend mit demselben Engineer.

Festpreis-Pakete

Drei Paketgrößen, alle Leistungen sichtbar

Ein „Use Case“ ist ein abgegrenzter Arbeitsablauf — etwa Auftragserfassung aus E-Mails oder die Antwortsuche im Vertragsarchiv. Unsicher, welches Paket passt? Genau das beantwortet der Readiness-Check.

Small · MVP
15.000–25.000 €

2–6 Wochen bis zur Abnahme

  • Ein Use Case, produktiv im Einsatz — kein Wegwerf-Prototyp
  • Agent oder Wissenssuche, aufgebaut auf Ihren echten Daten
  • Web-Oberfläche, mit der Ihr Team sofort arbeitet
  • Läuft über Cloud-API oder auf Ihren Servern
  • Dokumentation und zwei Wochen Support nach Go-live
Small anfragen
Enterprise · Plattform
ab 50.000 €

12–24 Wochen bis zur Abnahme

  • Mehrere Agenten arbeiten über Prozesse hinweg zusammen
  • Eigene Modelle, wo Standardmodelle nicht ausreichen
  • Deployment bis zur vollständig isolierten Umgebung
  • Single Sign-on, Rollenrechte, Compliance-Prüfung
  • Drei Monate dedizierter Support nach Go-live
Enterprise anfragen
Was den Preis innerhalb der Spanne bestimmt: die Zahl der angebundenen Systeme, der Zustand Ihrer Daten, die nötigen Freigabe-Schritte und ob ein Standardmodell reicht oder angepasst wird. Das Angebot schlüsselt das auf. In jedem Paket: Quellcode und Nutzungsrechte gehören vollständig Ihnen.
Ablauf

Vom Check zur Abnahme — mit Zahlungsplan

Kein Vorschuss ins Ungewisse: Sie zahlen an Meilensteinen, und die Abnahme folgt Kriterien, die vorher im Angebot stehen.

Projektablauf mit Zahlungsplan Readiness-Check 1–2 Wochen · Festpreis Angebot verbindlich, in 48 h Bau jede Woche lauffähig Wartung optionales Paket Check-Gebühr wird voll angerechnet 30 % bei Start 40 % nach Meilensteinen 30 % bei Abnahme nach Abnahmekriterien
Beauftragen Sie nach dem Check innerhalb von 3 Monaten, wird die Check-Gebühr zu 100 % auf den Projektpreis angerechnet. Die Abnahmekriterien — messbare Bedingungen, wann das System als geliefert gilt — stehen im Angebot, nicht im Kleingedruckten.
„Sie arbeiten mit dem Engineer, der den Code schreibt. Kein Account-Manager, keine Übergabe, kein Junior, der an Ihrem Projekt lernt.“ Lukas Friedrich · Gründer von Tippel
Leistungen

Was ich baue

Vier Bausteine — einzeln oder kombiniert im selben Projekt.

Agenten, die Abläufe ausführen

Software-Assistenten lesen Dokumente, prüfen sie gegen Ihre Daten, entwerfen Antworten und stoßen den nächsten Schritt in Ihren Bestandssystemen an. Heikle Entscheidungen geben sie an einen Menschen zur Freigabe — jede Aktion landet im Protokoll, das Ihr Compliance-Team lesen kann.

Für die IT
Orchestrierung mit LangGraph/LangChain oder AutoGen; Modelle wahlweise per API (Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI) oder selbst gehostet hinter einem OpenAI-kompatiblen vLLM-Endpunkt — der Wechsel ist Konfiguration, kein Umbau. Anbindung an Bestandssysteme über REST-APIs oder Direktzugriff auf die Datenbank; strukturierte Ausgaben mit Schema-Validierung, damit nachgelagerte Systeme verlässliche Daten bekommen. Guardrails und Human-in-the-Loop-Freigaben an den Stellen, die Sie definieren; jede Aktion landet im revisionssicheren Audit-Log. Auslieferung als Docker-Container, auf Wunsch mit Kubernetes-Manifests.

Antworten aus dem Firmenwissen

Ihre Mitarbeiter fragen in normaler Sprache und bekommen Antworten mit der exakten Fundstelle — unter Beachtung der Zugriffsrechte. Die Antwortqualität wird gemessen, nicht behauptet: Vor der Abnahme sehen Sie die Trefferquote auf Ihren echten Dokumenten.

Für die IT
Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Vektor-Datenbank und hybrider Suche — semantisch plus Schlagwort; Chunking und Metadaten je Dokumenttyp statt Einheitsbrei. Berechtigungs-Mapping auf Ihre bestehenden Rollen und Gruppen: Wer ein Dokument nicht öffnen darf, bekommt es auch nicht als Antwort. Jede Antwort trägt ihre Fundstelle auf Dokument- und Abschnittsebene. Evaluations-Pipeline mit Referenzfragen aus Ihrem Fachbereich — die Trefferquote wird vor der Abnahme gemessen und nach jedem Update erneut geprüft; eine Ingest-Pipeline hält den Index aktuell, wenn sich Dokumente ändern.

Modelle, die Ihre Fachsprache sprechen

Wo Standardmodelle Ihre Begriffe, Formulare oder Normen nicht kennen, passe ich Modelle auf Ihre Dokumente an — und weise die Verbesserung vor der Auslieferung gegen die vereinbarten Kriterien nach.

Für die IT
LoRA-/QLoRA-Fine-Tuning offener Modelle mit PyTorch; das Basismodell wird per Benchmark auf Ihren Daten gewählt, nicht nach Marketing. Trainings- und Evaluationsdaten entstehen dokumentiert aus Ihrem Bestand; Modelle, Datenstände und Prompts sind versioniert, jeder Trainingslauf reproduzierbar. Ausgeliefert wird quantisiert für Ihre GPU-Server oder als vLLM-Deployment — mit Vorher-nachher-Messung gegen die vereinbarten Kriterien.

Bild- und Sensordaten

Für Fertigung und Technik trainiere ich Modelle auf Ihren Bild-, 3D- und Messdaten — etwa für die Qualitätsprüfung in der Linie. Die Auswertung erreicht Ihre Produktion in Sekunden.

Für die IT
PyTorch-Training auf GPU- und HPC-Infrastruktur (CUDA), von Klassifikation über Segmentierung bis zu 3D-Volumendaten. Inferenz optimiert für den Einsatzort — quantisiert am Edge neben der Linie oder auf dem GPU-Server im Rechenzentrum. Anbindung an Leitsysteme und Bestandssoftware über gängige Schnittstellen, etwa REST oder OPC UA; Latenz und Erkennungsrate werden gemessen und im Abnahmeprotokoll festgehalten.
Wo Ihre KI läuft

Drei Wege — Sie wählen nach Anforderungen, nicht nach Ideologie

Alle drei Wege setze ich DSGVO-sauber auf, mit Auftragsverarbeitungsverträgen und dokumentiertem Datenfluss. Der Unterschied liegt in Startzeit, Kosten und Kontrolle:

 Cloud-APIEU-Cloud, selbst gehostetIhre eigenen Server
ModelleOpenAI, Anthropic oder Microsoft AzureOffene Modelle in deutschem/EU-RechenzentrumOffene Modelle auf Ihrer Hardware — bis zur Umgebung ohne Internetzugang
StartzeitTageWochenWochen, plus Hardware-Beschaffung
KostenprofilNutzungsabhängig, keine eigene HardwareMonatliche Serverkosten, planbarEinmalige Hardware, geringe laufende Kosten
Ihre DokumenteBleiben in Ihren Systemen; nur die jeweilige Anfrage geht verschlüsselt an den Anbieter (AVV, EU-Endpoints, kein Training mit Ihren Daten)Bleiben vollständig im EU-RechenzentrumVerlassen das Haus nie
Typische Wahl fürSchneller Start, wechselnde Last, Standardanforderungen an VertraulichkeitAusgeschlossene US-Anbieter, planbare KostenVerschlusssachen, Betriebsgeheimnisse, regulierte Umgebungen

Der Weg lässt sich mischen: Sensible Dokumente bleiben im Haus, unkritische Last läuft über die Cloud. Welche Variante zu Ihrem Fall passt, klärt der Readiness-Check — mit Kostenschätzung für den Betrieb, nicht nur für den Bau. Details zu Verträgen und Datenflüssen: Für Einkauf & IT.

Nach dem Go-live

Optionale Wartung: damit das System auch im zwölften Monat liefert

Die Inbetriebnahme gehört zu jedem Paket. Für den laufenden Betrieb übernehmen Sie selbst — oder wir schnüren ein Wartungspaket:

Monitoring & Qualität

Im Wartungspaket wird die Antwortqualität laufend gemessen. Driftet das System ab, sehe ich es vor Ihren Nutzern — und behebe es.

Updates & Weiterentwicklung

Modell- und Sicherheitsupdates, Regressionstests nach jeder Änderung und ein monatliches Stundenkontingent für neue Anforderungen.

Wartungspaket ab 1.500 €/Monat

Reaktionszeiten und Erreichbarkeit legen wir im Retainer-Vertrag fest — dazu ein Quartals-Review mit den Qualitätsmetriken des Systems. Kein Retainer, kein Problem: Sie erhalten das System vollständig dokumentiert und übernehmen selbst.

Beschreiben Sie Ihr Projekt — Sie erhalten einen echten Preis

Eine kurze Projektbeschreibung genügt. Innerhalb von 48 Stunden antworte ich mit einem Festpreisangebot oder den zwei, drei Fragen, die dafür noch fehlen.