Managed KI-Inferenz: Dediziertes GPU-Hosting zu 20% der üblichen Cloud-Kosten
KI-Inferenz ist eine vollständig verwaltete, private KI-Cloud für den Betrieb von Modellen mit 7B–13B Parametern (Llama 3, Mistral) auf dedizierten deutschen Hetzner-GPU-Servern. Kalkulierbare monatliche Fixkosten ab $1,000 — keine unberechenbaren Per-Token-Gebühren, kein Datenabfluss ins EU-Ausland (CLOUD Act sicher), keine Shared-GPUs. Inklusive vLLM, Kubernetes-Scheduling, Prometheus-Monitoring und N+1 Hochverfügbarkeit. Die souveräne Lösung für den DACH-Mittelstand und SaaS-Unternehmen, die skalierbare Inferenz ohne die Kostenfalle von OpenAI benötigen.
Warum dedizierte Hetzner-GPUs statt US-Hyperscaler für Ihre KI-Inferenz?
Public API (OpenAI / AWS)
- Variable Per-Token-Gebühren (Unkalkulierbares Risiko)
- Daten verlassen den DACH-Raum (DSGVO-Risiko)
- Unvorhersehbare Monatsrechnungen
- Schwankende Shared-GPU Latenzen
Private Cloud (DevOpsSquad)
- 100% kalkulierbare OpEx (Fixkosten)
- Strikte Datensouveränität in Deutschland
- Dedizierte RTX 4000 GPUs
- Keine versteckten Token-Gebühren
Was ist im Managed KI-Inferenz Service enthalten?
Hetzner GEX44 Server mit RTX 4000 Ada GPUs. Exklusiv für Sie, keine Noisy Neighbors.
vLLM + Kubernetes + Cilium. Perfekt abgestimmt für maximalen Durchsatz bei Llama 3 & Mistral.
mTLS-Verschlüsselung, privates Networking und Betrieb in ISO 27001-zertifizierten deutschen Rechenzentren.
Wie definieren wir die SLA-Grenzen und Verantwortlichkeiten?
Um höchste Wirtschaftlichkeit zu garantieren, arbeiten wir mit glasklaren Zuständigkeiten. Wir sichern den hochverfügbaren Betrieb der Plattform; Sie fokussieren sich auf Ihre Applikation.
Unsere Verantwortung (Infrastruktur)
- GPU-Infrastruktur: Wir garantieren die Hardware-Verfügbarkeit.
- K8s & vLLM: Wir betreiben die Inferenz-Engine.
- Sicherheit & Compliance: Wir kümmern uns um OS- und Treiber-Patches.
- Szenario: ‘API ist nicht erreichbar’ -> Wir lösen das Problem.
Ihre Verantwortung (Applikation)
- Modellauswahl: Sie bestimmen die Weights.
- Prompts: Sie definieren die System-Prompts.
- Applikation: Sie entwickeln Frontend und Geschäftslogik.
- Szenario: ‘Modell halluziniert’ -> Sie optimieren das Modell.
Wie sieht die genaue Wirtschaftlichkeitsrechnung für Ihr Investment aus?
Zzgl. $3,000 Setup-Gebühr
- Bis zu 2 GEX44 Nodes (RTX 4000).
- Keine Per-Token-Kosten — absolute Budget-Planbarkeit.
- OpenAI-kompatible API (Drop-in Replacement).
- Automatisiertes Monitoring.
- 100% DSGVO-konforme Datensouveränität.
Welche entscheidungskritischen Fakten sollten Sie über KI-Inferenz wissen?
Welche Modelle können betrieben werden?
Jedes von vLLM unterstützte Modell (Llama 3, Mistral, Gemma etc.).
Ist die Infrastruktur skalierbar?
Ja. Wir können dem Cluster in wenigen Minuten weitere Nodes hinzufügen – kalkulierbar und transparent.
Wie verhält sich die Latenz im Vergleich zu OpenAI?
Oft geringer. Durch dedizierte GPUs entfallen Warteschlangen. Die First-Token-Time (TTFT) ist hochgradig konsistent und verlässlich.
Werden LoRA-Adapter unterstützt?
Ja. Zur Laufzeit können problemlos mehrere LoRA-Adapter über ein Basismodell geladen werden.
Wie gewährleisten Sie Ausfallsicherheit?
Wir halten Reserve-Nodes als Standby bereit. Bei einem Hardware-Ausfall wird der Workload automatisiert und nahtlos auf einen neuen Node migriert.
Ist die API OpenAI-kompatibel?
Ja. Ein einfaches Anpassen von `base_url` und `api_key` reicht aus (Drop-in Replacement).
Ist der Datenschutz (DSGVO) zu 100% gewährleistet?
Absolut. Wir haben keinerlei Einblick in Ihre Daten. Die Verarbeitung erfolgt exklusiv auf Ihrer Hardware in Deutschland. Wir überwachen lediglich die Infrastruktur-Metriken (ISO 27001-konform).
Können mehrere Modelle auf einem Node laufen?
Ja, sofern die VRAM-Kapazität ausreicht. Wir können die GPU partitionieren oder Modelle effizient auslagern.
Wie sicher ist die Netzwerkverbindung?
Wir stellen dedizierte private IPs und mTLS-Zertifikate bereit. Der gesamte Datenverkehr zwischen Ihrer Applikation und dem Inferenz-Server ist strengstens verschlüsselt.
Können eigene Container bereitgestellt werden?
Ja. Obwohl wir unseren leistungsoptimierten vLLM-Stack empfehlen, ist das Deployment beliebiger Docker-Container möglich.
Neugierig auf Ihre potenziellen Einsparungen?
Die meisten Teams sparen 40–60 % bei den Cloud-Kosten. Nutzen Sie unseren kostenlosen Rechner, um genau zu sehen, wie viel Sie sparen könnten.
Welche weiteren Infrastruktur-Bausteine ergänzen Ihre IT-Strategie?
Discovery-Zoom. Wir prüfen Ihre aktuellen Cloud-Ausgaben, identifizieren, was sicher verlagert werden kann, und geben Ihnen eine ehrliche Go / No-Go-Empfehlung – unverbindlich, kein Verkaufsgespräch. Wenn die Zahlen stimmen, zeigen wir Ihnen wie. Wenn nicht, sagen wir Ihnen auch das.
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