01 / Einordnung
Worum geht es konkret?
Large Language Models verarbeiten und erzeugen Sprache auf Basis gelernter Muster und bereitgestelltem Kontext.
Ein überschaubarer Anwendungsfall ist die Zusammenfassung längerer Support-Anfragen. Beginnen Sie mit dem wichtigsten Nutzerweg und halten Sie fest, welche weiteren Fälle später folgen sollen. So bleibt die Entscheidung auch bei Änderungen am Projekt nachvollziehbar.
02 / Vorgehen
Drei Schritte für die Umsetzung.
- 01
Ziel klären
Setzen Sie Limits und messen Sie Kosten pro erfolgreicher Aufgabe.
- 02
Large Language Models gezielt einsetzen
Token-Verbrauch und Modellwahl beeinflussen die laufenden Kosten.
- 03
Ergebnis überprüfen
Ein Pilot zeigt einen realistischen Aufwand je Fall.
03 / Grenzen
Worauf Sie achten sollten.
Nur den Preis pro Token zu betrachten unterschätzt Betrieb.
Sprachliche Sicherheit ist kein Beleg für faktische Richtigkeit.
Halten Sie die getroffene Entscheidung und ihren Prüfpunkt kurz fest. So lässt sich später erkennen, ob eine Änderung nötig ist oder ob nur ein Einzelfall anders behandelt werden muss.
Weiterführende Dokumentation
Technische Details und aktuelle APIs finden Sie in der offiziellen Dokumentation: OpenAI Entwicklerdokumentation.