LLM (Large Language Model)

Ein LLM ist ein Modell, das mit enormen Mengen Text trainiert wurde, um Sprache zu verstehen und sinnvolle Antworten zu erzeugen. Wenn man heute im Business-Kontext von „KI" spricht, meint man fast immer genau diese Modelle.

Bekannte Beispiele: GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Mistral (Frankreich, EU-Hosting möglich). LLMs allein lösen keine Geschäftsprobleme — sie müssen mit den richtigen Daten, Werkzeugen und Prozessen kombiniert werden. Genau das ist der Kern moderner KI-Automation.

Modelle unterscheiden sich in drei für die Praxis relevanten Dimensionen. Erstens Größe und Qualität — größere Modelle (Claude Opus, GPT-4o) verstehen komplexere Aufgaben, kosten aber pro Anfrage 5- bis 20-mal mehr als kleinere Modelle (Claude Haiku, GPT-4o-mini). Zweitens Hosting — US-Anbieter wie OpenAI und Anthropic liefern Top-Qualität, EU-Anbieter wie Mistral oder Aleph Alpha bieten DSGVO-bewusstere Setups. Drittens spezialisiert versus generalistisch — manche Modelle sind auf Code, andere auf Sprachübersetzung oder strukturierte Datenextraktion optimiert.

In produktiven KMU-Workflows ist die wichtigste Entscheidung selten „welches Modell ist das beste", sondern „welches Modell reicht für diese Aufgabe — und wann sollte ich auf ein größeres umschwenken". Eine Mail-Klassifikation, eine FAQ-Beantwortung, eine Rechnungsdatenextraktion läuft mit kleinen Modellen oft genauso gut wie mit teuren — bei einem Bruchteil der Kosten.