Plotdesk Magazin
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Artikel zum Thema „Token-Kosten“
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AI Observability und LLM-Evaluation: KI-Qualität im Betrieb messen
AI Observability zeigt, was Ihre KI-Anwendungen im Betrieb tun, LLM-Evaluation misst, wie gut sie antworten. Der Leitfaden vergleicht Werkzeuge, ordnet den Rechtsrahmen ein und zeigt einen 90-Tage-Plan für den ersten messbaren Use Case.
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LLM-Vergleich 2026: Welches KI-Modell für welche Aufgabe passt
GPT, Claude, Gemini und offene Modelle im Vergleich: Welche Modellstufe für welche Aufgabe passt, was sie im Betrieb kostet und welche Wege es für die Verarbeitung in der EU gibt. Stand: September 2026.
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FinOps für KI: Token-Kosten im Unternehmen messen und steuern
KI wird zum laufenden Kostenblock. Der Leitfaden erklärt, wie Token-Kosten entstehen, was Modelle im September 2026 kosten, mit welchen Hebeln Sie die Rechnung senken und wie Sie in 90 Tagen eine Kostensteuerung aufbauen.
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Reasoning-Modelle: Wann sich Thinking Models im Unternehmen lohnen
Reasoning-Modelle denken vor der Antwort. Das hilft bei mehrstufigen Aufgaben und kostet bei einfachen Anfragen nur Geld und Zeit. Wie Sie die Denktiefe je Anwendungsfall steuern, Stand September 2026.
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Context Window erklärt: Was 1 Million Tokens in der Praxis bringen
Das Context Window bestimmt, wie viel Text eine KI auf einmal verarbeitet. Warum eine Million Tokens heute Standard sind, wo die Grenzen liegen und wann eine gezielte Suche die bessere Wahl ist.
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Paul Töws, AI Hub Lead, Melitta