ChatGPT, Claude und Gemini in Ihrer Software: LLM-Integration
Ein Sprachmodell nützt dort, wo Ihre Mitarbeiter ohnehin arbeiten: im ERP, im CRM, im Ticketsystem oder in Ihrer eigenen Web-Anwendung. Sortia Labs bindet GPT von OpenAI, Claude von Anthropic, Gemini von Google oder offene Modelle über deren Schnittstellen an Ihre Software an, mit Prüfung der Ausgaben, Protokoll und klarer Kostenkontrolle.
- LLM-Integration
- ChatGPT API
- Claude API
- Gemini API
- Azure OpenAI
- KI in bestehende Software
Was zu einer sauberen LLM-Integration gehört
Anbindung an Ihre Systeme
Das Modell bekommt die Daten und Funktionen, die es für seine Aufgabe braucht, über REST-APIs, Datenbankzugriffe oder Webhooks. Für Ihr Team erscheint die KI als zusätzliche Funktion in der gewohnten Oberfläche.
Anbieter austauschbar
Eine Zwischenschicht trennt Ihre Anwendung vom Modellanbieter. So lässt sich von GPT zu Claude, Gemini oder einem lokalen Modell wechseln, wenn ein anderes Modell besser passt oder günstiger wird, ohne die Anwendung neu zu schreiben.
Zugang über Ihre Cloud
Nutzt Ihr Unternehmen bereits AWS oder Azure, binden wir Modelle über AWS Bedrock oder Azure OpenAI an. Abrechnung, Region und Zugriffsrechte laufen dann über Ihr bestehendes Cloud-Konto.
Strukturierte Antworten
Statt freiem Text liefert das Modell festgelegte Felder wie Kategorie, Betrag oder Antwortentwurf, die Ihr Programm direkt weiterverarbeitet. Eingaben und Ausgaben werden geprüft, bevor etwas in Ihre Datenbank geschrieben wird.
Kosten im Blick
Jeder Aufruf kostet Geld. Wir messen den Verbrauch je Funktion, setzen kleinere Modelle für einfache Aufgaben ein und große dort, wo sie den Unterschied machen. Grenzwerte pro Tag oder Monat halten die Ausgaben planbar.
So binden wir ein Sprachmodell an
- 1
Aufgabe und Maßstab
Welche Aufgabe soll das Modell lösen, mit welchen Daten, und woran erkennen wir eine gute Antwort? Diese Kriterien halten wir fest, bevor ein Modell ausgewählt wird.
- 2
Modelle vergleichen
Wir testen mehrere Modelle mit Ihren echten Beispielen und vergleichen Qualität, Geschwindigkeit und Kosten. Sie entscheiden auf Grundlage von Messwerten statt Werbeversprechen.
- 3
Einbau und Freigabe
Anbindung an Ihre Anwendung, Prüfung der Ausgaben, Freigabe-Workflow und Schulung Ihres Teams. Die KI macht Vorschläge, Ihre Mitarbeiter entscheiden, was übernommen wird.
- 4
Betrieb
Monitoring, Modell-Updates und Kostenberichte. Kündigt ein Anbieter ein Modell ab oder erscheint ein besseres, stellen wir um und prüfen das Ergebnis mit denselben Beispielen wie am Anfang.
Software, die wir selbst bauen und betreiben.
Fragen zu LLM-Integration
Ist eine ChatGPT-Integration dasselbe wie die ChatGPT-App?
Nein. Wir nutzen die Programmierschnittstelle (API) von OpenAI, also die Modelle hinter ChatGPT, und rufen sie aus Ihrer Software auf. Ihre Mitarbeiter brauchen dafür kein eigenes ChatGPT-Konto, und es gelten die API-Bedingungen des Anbieters, die sich von denen der Verbraucher-App unterscheiden.
Was passiert mit unseren Daten beim Modellanbieter?
Das hängt von Anbieter und Vertrag ab. Wir prüfen die aktuellen Bedingungen vor der Auswahl und wählen mit Ihnen eine passende Variante: einen Unternehmenszugang über Azure OpenAI oder AWS Bedrock, ein Rechenzentrum in der EU oder ein lokales Modell, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen.
Welches Modell passt: GPT, Claude oder Gemini?
Das hängt von der Aufgabe ab. Die Modelle unterscheiden sich bei langen Dokumenten, strukturierten Ausgaben, Sprachen, Geschwindigkeit und Preis, und der Stand ändert sich mit jeder neuen Version. Deshalb testen wir mit Ihren Beispielen und halten die Anwendung offen für einen späteren Wechsel.
Womit müssen wir bei den laufenden Kosten rechnen?
Die Kosten hängen von der Menge der verarbeiteten Texte und vom gewählten Modell ab. Im Prototyp messen wir den Verbrauch an Ihren echten Fällen, sodass Sie vor der Einführung eine Hochrechnung pro Monat haben. Kleinere Modelle für einfache Teilaufgaben können die Kosten spürbar senken.
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Welche Funktion Ihrer Software soll KI bekommen?
Nennen Sie uns Anwendung und Aufgabe. Wir schlagen ein passendes Modell vor und zeigen im Prototyp, was es mit Ihren Daten leistet.