Entscheidungsrahmen · v1.0
Welche KI-Architektur sollten Sie wirklich bauen?
Ein nüchterner Entscheidungsbaum — bevor sechs Monate ans falsche Pattern gehen.
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Fragen
6
Architekturen
3
Faustregeln
Entscheidungsbaum
Alle Verzweigungen auf einen Blick. Ihr gewählter Pfad aus dem Wizard wird hervorgehoben.
Architekturen im Vergleich
| Architektur | KOSTEN | LATENZ | KOMPLEXITÄT | Geeignet für |
|---|---|---|---|---|
| Single LLM Call | $ | 1–3 s | NIEDRIG | Q&A, Klassifikation, Content-Generierung, Chatbots. |
| Single Agent + Tools | $$$ | 5–30 s | MITTEL | Workflow-Automatisierung, Code-Generierung, Recherche. |
| Multi-Agent System | $$$$ | 30–120 s | HOCH | Komplexe Orchestrierung, parallele Spezialisten. |
| Long Context | $$ | 3–8 s | NIEDRIG | Single-Doc Q&A, Verträge, Code-Review. |
| RAG | $$ | 2–5 s | MITTEL | Große Wissensbasen, Doc-Suche, Support. |
| Fine-Tuning | $$$$ | 1–3 s | HOCH | Domain-Expertise, Brand-Voice, strukturierter Output. |
Drei Faustregeln
-
„Erst dumm, dann skalieren"
Immer zuerst einen einzelnen LLM-Call versuchen. 80 % der realen Use-Cases brauchen nichts darüber hinaus.
-
„Long Context hat RAG für kleine Docs erledigt"
Unter 200K Tokens statische Daten? Einfach reinpacken. RAG ist für Skalierung, nicht für Größe.
-
„Agents ≠ Chatbots"
Ist der Output eine erledigte Aufgabe, brauchen Sie einen Agent. Ist es eine Nachricht, nicht.
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