Künstliche Intelligenz · Praxisguide

Large Language Models: Latenz

Antwortzeit ist Teil des Nutzererlebnisses und der Prozesskosten.

Large Language ModelsKünstliche IntelligenzPraktische Schritte

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.

  1. 01

    Ziel klären

    Messen Sie Suche, Modellaufruf und externe Werkzeuge getrennt.

  2. 02

    Large Language Models gezielt einsetzen

    Längere Kontexte und mehrere Modellaufrufe erhöhen die Wartezeit.

  3. 03

    Ergebnis überprüfen

    Nutzer erhalten Fortschritt oder eine klare Warteanzeige.

03 / Grenzen

Worauf Sie achten sollten.

Mehr parallele Aufrufe können Rate Limits und Kosten erhöhen.

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.