Was kostet ein Review der Produktionsreife einer LLM-Funktion?
Aktualisiert: 2026-10
Die Kosten eines Reviews einer LLM-Funktion hängen davon ab, wie viele Funktionen geprüft werden, ob sie nur Text erzeugen oder über Werkzeuge handeln, wie sensibel die verarbeiteten Daten sind, ob bereits Tests und ein Evaluationsset existieren und ob die Funktion unter Pflichten des AI Act fällt. Üblich ist ein fester Umfang nach kurzer Einführung.
Ein Review vor dem Go-live prüft, was eine Demo nicht zeigt: Angriffe über Prompt Injection, Qualität an einem festen Evaluationsset, Datenflüsse und Verträge, Kosten pro Nutzung, Monitoring und die Einordnung nach dem AI Act. Der Aufwand richtet sich nach der Komplexität der Funktion, nicht nach der Grösse des Produkts.
Ein einfacher Assistent, der Texte zusammenfasst, ist schneller geprüft als ein Agent, der Werkzeuge aufruft, auf Kundendaten zugreift und Aktionen auslöst.
Was den Preis bestimmt
Zahl der Funktionen
Jede LLM-Funktion hat eigene Eingaben, Datenquellen und Risiken. Mehrere Funktionen mit gemeinsamer Architektur lassen sich effizienter prüfen als ebenso viele unabhängige.
Werkzeugzugriff und Agenten
Funktionen, die über Werkzeuge Daten abfragen oder Aktionen auslösen, verlangen eine deutlich tiefere Prüfung von Berechtigungen und Angriffsflächen als reine Textfunktionen.
Datensensibilität
Personendaten, vertrauliche Geschäftsdaten oder Daten mehrerer Mandanten erhöhen die Anforderungen an Datenfluss, Verträge und Mandantentrennung.
Vorhandene Tests
Existieren bereits Tests und ein Evaluationsset, verkürzt sich das Review. Fehlen sie, gehört ihr Aufbau zum Umfang.
AI-Act-Bezug
Funktionen mit Transparenzpflichten oder möglichem Hochrisiko-Bezug brauchen eine sorgfältigere Einordnung und Dokumentation.
Begleitung der Umsetzung
Ob das Team die Massnahmen selbst umsetzt oder Unterstützung wünscht, bestimmt den Umfang nach dem Review.
Wie wir abrechnen
- 01
Review mit festem Umfang
Einführung, Analyse, Messung und priorisierter Massnahmenplan zu einem vorab vereinbarten Preis.
- 02
Review mit Umsetzungsbegleitung
Zusätzlich Unterstützung bei Architekturmassnahmen, Evaluation und Kostenkontrolle.
- 03
Wiederholung bei Änderungen
Erneute Messung und Prüfung nach Modellwechseln oder grösseren Änderungen an Prompts und Werkzeugen.
Wir nennen bewusst keine Online-Preise: Jeder Fall ist anders. Sie erhalten nach einem kurzen Erstgespräch einen verbindlichen Fixpreis oder klaren Rahmen.
Übergeordnete Leistung: SaaS-Produktentwicklung
Passende Angebote
Review der Produktionsreife von LLM-Funktionen
Das Review prüft eine LLM-Funktion vor dem Go-live auf das, was Demos nicht zeigen: Angriffe über Prompt Injection, Qualität gemessen an einem festen Evaluationsset, Datenflüsse und Verträge mit Modellanbietern, Kosten pro Nutzung, Monitoring und die Einordnung nach dem AI Act. Ergebnis ist ein priorisierter Massnahmenplan.
Vom KI- oder No-Code-Prototyp zur produktiven Web-App
KI-Baukästen und No-Code-Werkzeuge liefern schnell überzeugende Prototypen, aber selten eine Grundlage für den Betrieb. Wir analysieren den Prototyp, übernehmen Abläufe, Oberflächen und Erkenntnisse als Spezifikation und bauen die Anwendung auf Next.js und Supabase mit sauberen Berechtigungen, Tests und Datenschutz neu auf.
Häufige Fragen
Lohnt sich ein Review für eine kleine Funktion?
Wenn sie Kundendaten verarbeitet, nach aussen sichtbar ist oder Aktionen auslöst, ja. Für rein interne Experimente genügt oft die Checkliste zur Produktionsreife.
Was ist im Preis nicht enthalten?
Ein vollständiger Penetrationstest der Anwendung ist eine eigene Leistung spezialisierter Anbieter. Das Review konzentriert sich auf die LLM-spezifischen Risiken und die Architektur.
Erhalten wir das Evaluationsset?
Ja. Set und Auswertungsskripte gehören Ihnen und können in die eigene Pipeline übernommen werden.