Gemeinsam im Leitfaden „KI-Plattformen und -Infrastruktur“
Inferenzplattform für das schnelle Bereitstellen und Feinabstimmen von quelloffenen generativen KI-Modellen.
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Offene Modelle mit niedriger Latenz in Produktion bereitstellen
- Modelle mit eigenen Daten feinabstimmen
- Mit minimalen Codeänderungen von geschlossenen APIs migrieren
Preise: Nutzungsbasierte Abrechnung pro Token oder Volumen; für neue Nutzer gibt es kostenlose Credits, dedizierte Kapazität wird separat angeboten.
Preise ↗ · Dokumentation ↗ · Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-09-10 geprüft.
Gemeinsam im Leitfaden „KI-Plattformen und -Infrastruktur“
KI-Inferenzplattform mit spezieller LPU-Hardware für das latenzarme Bereitstellen offener Sprachmodelle.
Freemium
Anwendungsfälle
- Latenzempfindliche Anwendungen, die schnelle Antworten brauchen
- Echtzeit-Assistenten und Agenten
- Offene Modelle mit hoher Geschwindigkeit bereitstellen
Preise: Bietet eine Inferenz-API mit einer kostenlosen Stufe; die kostenpflichtige Nutzung wird pro Token abgerechnet und variiert je nach Modell.
Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-09-10 geprüft.
Gemeinsam im Leitfaden „KI-Plattformen und -Infrastruktur“
Plattform zum Bereitstellen und Betreiben von Machine-Learning-Modellen als skalierbare APIs.
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Benutzerdefinierte Modelle als Produktions-APIs bereitstellen
- Inferenz skalieren, ohne GPUs zu verwalten
- Offene Modelle für Anwendungen betreiben
Preise: Dedizierte GPU-Compute wird pro Minute abgerechnet, Leerlauf ist kostenlos; Modell-APIs werden pro Million Tokens abgerechnet, neue Konten erhalten Credits.
Dokumentation ↗ · Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-10-09 geprüft.
Gemeinsam im Leitfaden „KI-Plattformen und -Infrastruktur“
KI-Compute-Unternehmen, dessen Inferenz-Cloud offene Sprachmodelle auf Wafer-Scale-Hardware bereitstellt.
Freemium
Anwendungsfälle
- Latenzarme Inferenz für Echtzeitanwendungen bereitstellen
- Offene Modelle mit hohen Generierungsgeschwindigkeiten ausführen
- Große Modell-Workloads auf spezialisierter Hardware skalieren
Preise: Inferenz wird pro Token abgerechnet und startet mit einer kostenlosen Testphase; Trainingssysteme und On-Premises-Deployments werden separat verkauft.
Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-10-09 geprüft.
Gemeinsam im Leitfaden „KI-Plattformen und -Infrastruktur“
Inferenzplattform für generative Medien, die Diffusions- und andere Modelle über eine schnelle API ausführt.
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Bild- und Videogenerierung in Apps einbauen
- Offene Diffusionsmodelle in großem Maßstab bedienen
- Generative Medien-Pipelines prototypen
Preise: Die Preisgestaltung ist nutzungsbasiert pro Inferenz oder Rechensekunde; neue Entwickler erhalten kostenlose Credits.
Dokumentation ↗ · Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-10-09 geprüft.
Gemeinsam im Leitfaden „KI-Plattformen und -Infrastruktur“
Serverlose Cloud-Plattform zum Ausführen von KI- und Datenworkloads mit nutzungsbasierter Abrechnung.
Freemium
Anwendungsfälle
- Modellinferenz auf GPUs bereitstellen und skalieren
- Batch- und Datenverarbeitungsjobs ausführen
- Geplante Aufgaben ausführen, ohne Server zu verwalten
Preise: Die Abrechnung erfolgt nach verbrauchter Compute-Leistung, mit einem monatlichen Kontingent kostenloser Compute.
Dokumentation ↗ · Quellen
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Verglichen in „Fireworks AI vs Together AI vs Amazon Bedrock“
Verwalteter AWS-Dienst, um Anwendungen mit Foundation-Modellen mehrerer Anbieter über eine einzige API zu erstellen.
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Generative KI-Anwendungen in Unternehmens-AWS-Umgebungen erstellen
- RAG mit Knowledge Bases auf proprietären Daten umsetzen
- Modelle mit derselben API vergleichen und wechseln
Preise: Bedrock wird nutzungsbasiert nach Modell und Tokens oder Durchsatz abgerechnet; keine Vorauszahlung erforderlich.
Preise ↗ · Dokumentation ↗ · Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-10-09 geprüft.
Verwandt: gleiche Aufgabe Modelle selbst betreiben
Google Clouds Plattform zum Erstellen und Betreiben von KI-Modellen und -Agenten, jetzt Gemini Enterprise Agent Platform (früher Vertex AI).
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Benutzerdefinierte Modelle in Unternehmensumgebungen trainieren und bereitstellen
- Generative KI-Anwendungen in der Produktion erstellen und skalieren
- Den Modelllebenszyklus mit MLOps-Praktiken verwalten
Preise: Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert über Google Cloud und variiert nach Modell, Training und Serving-Ressourcen; neue Kunden erhalten kostenlose Credits.
Quellen
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