Künstliche Intelligenz
KI-Gateways: Tools für Kostenkontrolle im Check
Nach dem Proof of Concept folgt das böse Erwachen: Die erste Monatsrechnung für KI ist nicht nur hoch, sondern durch fragmentierte Architekturen völlig intransparent.
Da Teams gerne in einem Best-of-Breed-Ansatz Tools verschiedener Hersteller nutzen, verteilt sich der Traffic auf isolierte Billing-Portale ohne zentrales Tracking. Vor allem KI-Agenten-Workflows treiben die Kosten in die Höhe: Ein einzelner User-Request löst im Hintergrund zehn bis fünfzig LLM-Calls aus.
- KI-Gateways machen die Kosten beim Einsatz von KI transparent – vor allem bei agentischen Workflows.
- Bei der Auswahl eines Gateways ist nicht die Anzahl von Features entscheidend, sondern die strategische Ausrichtung.
- Helicone, Kong, LiteLLM und Portkey setzen unterschiedliche Schwerpunkte in Bezug auf Leistung, Funktionsumfang und Zielgruppe.
Philip Lorenz ist als DevOps- und Cloud-Engineer tätig. Zudem hält er Schulungen zu den Themen PowerShell, Automatisierung und Cloud-Computing.
Ein KI-Gateway ist die architektonische Antwort darauf. Als zentraler Proxy schafft es Sichtbarkeit, ermöglicht präzise Attribution und erlaubt es, Ausreißer zu blockieren. Bei Multiproviderstrategien ist die Frage nicht mehr, ob ein Gateway nötig ist, sondern welches.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „KI-Gateways: Tools für Kostenkontrolle im Check“.
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