OpenAI-API vs. selbst gehostete LLMs für In-App-Assistenten

Was Sie wirklich entscheiden, wenn Sie einen In-App-Assistenten hinzufügen

Ein In-App-Assistent kann verschiedene Rollen haben. Manchmal ist es ein Support-Helfer, der beantwortet „Wie setze ich mein Passwort zurück?“. Manchmal ist es eine Suche, die den richtigen Datensatz, eine Richtlinie oder Rechnung findet. Andere Male ist es ein Workflow-Helfer, der aktiv wird, z. B. „erstelle ein Ticket, weise es Maria zu und informiere den Kunden“. Das sind sehr unterschiedliche Aufgaben mit unterschiedlichen Risiken.

Die Wahl zwischen OpenAI-API vs. selbst gehosteten LLMs geht nicht nur um Modellqualität. Sie entscheiden, was Ihr Assistent sehen darf, wie schnell er antworten muss und wer verantwortlich ist, wenn um 2 Uhr morgens etwas schiefgeht.

Sobald Nutzer jeden Tag auf einen Assistenten angewiesen sind, werden kleine Probleme zu großen. Wenn der Assistent langsam ist, hören die Leute auf, ihn zu nutzen und arbeiten wieder manuell. Wenn er falsch, aber selbstbewusst antwortet, steigen die Support-Tickets. Wenn er private Daten preisgibt, haben Sie einen Vorfall, kein Feature.

„Produktion“ ändert die Regeln. Sie brauchen vorhersehbare Verfügbarkeit, klare Grenzen dafür, welche Daten an ein Modell gesendet werden dürfen, und eine Möglichkeit, das System Auditoren oder Sicherheitsprüfern zu erklären. Außerdem benötigen Sie die operativen Grundlagen: Monitoring, Alerts, Rollbacks und einen menschlichen Fallback, wenn der Assistent nicht helfen kann.

Zwei gängige Ansätze:

• API-gehostetes Modell: Sie senden Prompts an ein vom Anbieter betriebenes Modell und erhalten Antworten zurück. Der Anbieter betreibt die Infrastruktur und kümmert sich um Skalierung.
• Selbst gehostetes Open-Source-Modell: Sie betreiben das Modell in Ihren eigenen Servern oder im Cloud-Account. Sie managen Deployment, Performance und Updates.

Ein konkretes Beispiel: Stellen Sie sich ein Kundenportal vor, in dem Nutzer fragen: „Warum wurde meine Rückerstattung abgelehnt?“ Wenn der Assistent nur einen öffentlichen Hilfeartikel zusammenfasst, sind die Datenschutzrisiken gering. Wenn er interne Notizen, Zahlungsstatus und Support-Historie liest, brauchen Sie strikte Grenzen. Wenn er außerdem Aktionen auslösen kann (Rückerstattung, Passwort zurücksetzen, Konto sperren), benötigen Sie starke Berechtigungen, Protokollierung und einen klaren Genehmigungsablauf.

Tools wie AppMaster können Ihnen helfen, die App um den Assistenten herum aufzubauen, inklusive Authentifizierung, datenbankgestützten Records und Workflow-Logik. Die Kernentscheidung bleibt dieselbe: Welche Art Assistent bauen Sie und welches Maß an Zuverlässigkeit und Kontrolle brauchen Sie, um ihn sicher für echte Nutzer zu betreiben?

Datenschutz-Grenzen: welche Daten Ihr System verlassen und wann

Datenschutz ist kein einzelner Schalter. Er ist eine Karte von Datenflüssen: was Sie an das Modell senden, was Sie rund um jede Anfrage speichern und wer später darauf zugreifen kann.

Bei einem API-Modell ist das Offensichtliche der Prompt. In der Praxis enthalten Prompts oft viel mehr als das, was der Nutzer getippt hat: Chatverlauf, Kontodetails, die Sie zur Kontextgabe einfügen, Ausschnitte aus Dokumenten und Ergebnisse von Tools (wie „letzte Rechnungen“ oder „offene Support-Tickets“). Wenn Sie Dateiuploads erlauben, können diese Dateien Teil der Anfrage werden. Separat können Ihre eigenen Logs, Analytics und Fehler-Traces Prompts und Outputs erfassen, wenn Sie das nicht bewusst verhindern.

Selbst-Hosting verschiebt die Grenze. Daten können in Ihrem Netzwerk bleiben, was bei strengen Compliance-Anforderungen hilft. Es macht die Dinge aber nicht automatisch privat. Sie müssen weiterhin internen Zugriff (Ingenieure, Support, Auftragnehmer) steuern, Backups sichern und entscheiden, wie lange Sie Rohkonversationen zum Debuggen aufbewahren.

Bevor Sie sich für eine Architektur entscheiden, klären Sie ein paar Fragen:

• Wie lange werden Anfragedaten aufbewahrt?
• Werden sie zum Training oder zur Evaluation verwendet?
• Wer kann darauf zugreifen — auf Seiten des Anbieters oder innerhalb Ihres Unternehmens?
• Welche Audit-Trails und Löschoptionen gibt es?

Wenn eine Antwort vage ist, gehen Sie vom strengsten Fall aus und gestalten entsprechend.

Besonders sensible Felder brauchen spezielle Behandlung: Namen, E-Mails, Adressen, Bestellhistorie, interne Richtlinien und alles Zahlungsbezogene. Ein einfaches Beispiel: Ein Kunde fragt „Warum wurde meine Karte abgelehnt?“ Ihr Assistent kann die nächsten Schritte erklären, ohne vollständige Kartendaten zu senden (die Sie ohnehin nicht speichern sollten) oder unnötige persönliche Daten an ein Modell zu schicken.

Praktische Regeln, die in API- und Selbst-Hosting-Setups funktionieren:

• Senden Sie den minimalen Kontext, der zur Beantwortung nötig ist.
• Redigieren oder ersetzen Sie Identifikatoren (verwenden Sie möglichst eine Nutzer-ID statt E-Mail).
• Halten Sie Roh-Prompts und -Antworten standardmäßig aus allgemeinen Logs heraus.
• Verwenden Sie kurze Aufbewahrungszeiten für Debug-Daten mit einem klaren Löschpfad.
• Trennen Sie „Assistenten-Speicher“ von echten Daten, damit ein Chat Fakten nicht überschreibt.

Wenn Sie den Assistenten in einer Plattform wie AppMaster bauen, behandeln Sie Ihre Datenbank als Quelle der Wahrheit. Stellen Sie Prompts nur aus den spezifischen Feldern zusammen, die der Assistent braucht, statt ganze Datensätze „für alle Fälle“ hereinzukippen.

Latenz und Nutzererlebnis: wo die Zeit hingeht

Latenz fühlt sich in einem Produkt anders an als in einer Demo, weil Nutzer bereits in einem Workflow sind. Dauert eine Antwort 6 Sekunden, ist das nicht einfach „Warten“. Es ist ein defekter Schritt zwischen Klick und erledigter Arbeit.

Bei der Entscheidung OpenAI-API vs. selbst gehostete LLMs stammen Wartezeiten oft aus unterschiedlichen Quellen. Der Trade-off ist nicht nur Modellgeschwindigkeit, sondern alles, was den Modellaufruf umgibt.

Die versteckten Zeitkosten

Bei einem API-Modell geht Zeit oft in Netzwerk-Hops und Verarbeitung außerhalb Ihrer Kontrolle verloren. Eine einzelne Anfrage kann DNS, TLS-Setup, Routing zum Anbieter, das eigentliche Modelllaufen und die Rückreise beinhalten.

Beim Selbst-Hosting eliminieren Sie viele Internet-Hops, fügen aber lokale Engpässe hinzu. GPU-Contention, Festplattenzugriffe und langsame Tokenisierung können wichtiger sein, als Sie erwarten, besonders wenn der Server noch andere Workloads ausführt.

Spitzenlast ist entscheidend. API-Aufrufe können auf Anbieterseite in Warteschlangen geraten, während beim Selbst-Hosting Ihre GPUs anstehen. „Im Schnitt schnell“ kann bei 50 gleichzeitigen Anfragen trotzdem „spitz und nervig“ bedeuten.

Cold Starts treten in Produktion ebenfalls auf. Autoscaling-Pods, Gateways und frisch geladene Modellgewichte können aus einer 1-Sekunden-Antwort plötzlich 15 Sekunden machen — genau dann, wenn ein Nutzer Hilfe braucht.

UX-Taktiken, die das Erlebnis schützen

Oft lässt sich ein Assistent schneller wirken, ohne das Modell zu wechseln:

• Streamen Sie Tokens, damit Nutzer Fortschritt sehen statt eines leeren Bildschirms.
• Zeigen Sie eine kurze „Ich arbeite“-Meldung und geben Sie teilweise Ergebnisse frei (erste Schritte oder eine Zusammenfassung).
• Setzen Sie klare Timeouts und fallen Sie auf eine einfachere Antwort zurück („Hier die 3 wahrscheinlichsten Optionen").
• Cachen Sie häufige Antworten und verwenden Sie Embeddings wieder für wiederholte Suchen.
• Halten Sie Prompts klein, indem Sie nur den relevantesten Kontext senden.

Beispiel: In einem Kundenportal, das in AppMaster gebaut wurde, kann ein „Wo ist meine Rechnung?“-Assistent sofort das Konto bestätigen und die letzten 5 Rechnungen aus der Datenbank ziehen. Selbst wenn das LLM länger braucht, sieht der Nutzer bereits nützliche Daten, und die finale Nachricht wirkt wie Hilfe, nicht wie Verzögerung.

Kostenplanbarkeit: was Sie vorhersagen können — und was nicht

Kosten sind nicht nur „wie viel pro Nachricht“. Es kommt darauf an, wie oft Leute den Assistenten nutzen, wie lang jeder Prompt ist und was der Assistent tun darf. Beim Vergleich OpenAI-API vs. Selbst-Hosting ist der Hauptunterschied, ob Ihre Kosten sich wie ein Zähler verhalten (API) oder wie Kapazitätsplanung (Selbst-Hosting).

Bei einer API skaliert die Preisgestaltung meist mit einigen Treibern: Tokens in und out (Ihr Prompt, die Antwort des Modells und Systeminstruktionen), das gewählte Modelltier und zusätzliche Tool-Arbeit (z. B. Funktionsaufrufe, Retrieval oder mehrstufige Logik, die Token-Nutzung erhöht). Das ist für Piloten gut, weil Sie klein starten, messen und anpassen können. Schwieriger wird es bei Nutzungs-Spitzen, weil Ihre Rechnung mit hochgehen kann.

Selbst-Hosting kann pro Nachricht günstiger aussehen, ist aber nicht gratis. Sie zahlen für GPUs (die oft untätig sind, wenn Sie überprovisionieren), Speicher, Netzwerk, Monitoring und das Personal, das den Betrieb sichert. Der größte versteckte Kostenfaktor ist Risiko: ein geschäftiger Tag, ein Modellabsturz oder ein schlechter Rollout kann zu Ausfallzeiten und Vertrauensverlust führen.

Was in beiden Setups schwer vorherzusagen ist, ist Nutzerverhalten, das Sie anfangs nicht gut kontrollieren: lange Prompts (Chatverlauf und große Wissenstexte), Wiederholungen nach Timeouts und Missbrauch. Ein einzelner Nutzer kann ein riesiges Dokument einfügen, oder eine Logikschleife ruft das Modell mehrmals auf. Wenn Ihr Assistent Aktionen ausführen kann, vervielfachen sich Tool-Aufrufe schnell.

Wege, die Ausgaben zu begrenzen, ohne das Erlebnis komplett kaputt zu machen:

• Setzen Sie Tages- und Monatsbudgets mit Alerts und legen Sie fest, was passiert, wenn sie erreicht sind.
• Fügen Sie Rate-Limits pro Nutzer und pro Workspace ein, besonders für Free-Tiers.
• Setzen Sie harte Limits für Antwortlänge (max Tokens) und Chat-Historien-Größe.
• Cachen Sie häufige Antworten und fassen Sie älteren Kontext zusammen, um Tokens zu sparen.
• Blockieren Sie riesige Inputs und wiederholte Retries.

Beispiel: Ein Kundenportal-Assistent in AppMaster startet mit kurzen Konto- und Abrechnungs-Q&A. Wenn Sie später erlauben, Tickets zu durchsuchen, lange Threads zu zusammenzufassen und Antworten zu entwerfen, kann der Token-Verbrauch über Nacht steigen. Planen Sie Limits früh, damit Wachstum die Finanzen nicht überrascht.

Wenn Sie Preisannahmen schnell testen wollen, bauen Sie einen kleinen Pilot, messen Tokens pro Aufgabe und verschärfen Begrenzungen, bevor Sie es für alle öffnen.

Operativer Aufwand: wer ist verantwortlich für Zuverlässigkeit und Sicherheit

Wenn Teams OpenAI-API vs. Selbst-Hosting diskutieren, fokussieren sie oft auf Modellqualität. In der Produktion ist die größere Alltagsfrage: Wer trägt die Arbeit, die den Assistenten sicher, schnell und verfügbar hält?

Bei einer API übernimmt der Anbieter viel der schweren Arbeit. Beim Selbst-Hosting wird Ihr Team zum Anbieter. Das kann die richtige Entscheidung sein, ist aber eine echte Verpflichtung.

Operativer Aufwand umfasst meist das Deployen von Modell- und Serving-Stack (GPUs, Skalierung, Backups), Monitoring von Latenz und Fehlern mit verlässlichen Alerts, Patchen von Systemen, Rotieren von Schlüsseln und Credentials sowie das Behandeln von Ausfällen und Lastspitzen, ohne die App kaputtgehen zu lassen.

Modell-Updates erzeugen zusätzlich Arbeit. Selbst-Hosts, Treiber und Inference-Engines ändern sich oft. Jede Änderung kann Antworten in kleinen, von Nutzern bemerkten Weisen verschieben. Auch bei einer API passieren Upgrades, aber Sie managen keine GPU-Treiber oder Kernel-Patches.

Eine einfache Methode, Qualitätsdrift zu reduzieren, ist, Ihren Assistenten wie jedes andere Feature zu behandeln und zu testen:

• Bewahren Sie eine kleine Menge realer Nutzerfragen als Regressionstest auf.
• Prüfen Sie auf Safety-Fälle (Datenleck, unsichere Ratschläge).
• Tracken Sie Antwortkonsistenz für wichtige Workflows (Rückerstattungen, Kontozugriff).
• Reviewen Sie wöchentlich eine Stichprobe von Konversationen.

Sicherheit ist nicht nur „keine Daten verlassen unsere Server“. Es sind auch Secrets-Management, Zugrifflogs und Incident-Response. Wenn jemand Ihren Model-Endpoint-Schlüssel hat, kann er Kosten verursachen oder sensitive Prompts extrahieren? Loggen Sie Prompts sicher, mit Redaktionen für E-Mails und IDs.

On-Call-Realität zählt. Wenn der Assistent um 2 Uhr morgens ausfällt, bedeutet eine API-Lösung oft, dass Sie degradiert und wiederholt versuchen. Bei Selbst-Hosting könnte jemand aufstehen müssen, um eine GPU-Node zu reparieren, eine volle Festplatte zu leeren oder einen fehlerhaften Deploy zurückzusetzen.

Wenn Sie in einer Plattform wie AppMaster bauen, planen Sie diese Aufgaben als Teil des Features, nicht als Nachgedanken. Der Assistent ist ein Produkt-Interface. Er braucht einen Owner, Runbooks und einen klaren Plan „was passiert, wenn es ausfällt".

Ein praktischer Schritt-für-Schritt-Weg, die richtige Herangehensweise zu wählen

Starten Sie damit, klar zu definieren, was der Assistent in Ihrem Produkt tun soll. „Chat“ ist kein Job. Jobs sind testbare Aufgaben: Fragen aus Ihren Docs beantworten, Antworten entwerfen, Tickets routen oder Aktionen wie „Passwort zurücksetzen“ ausführen. Je mehr der Assistent Daten verändern kann, desto mehr Kontrolle und Auditability brauchen Sie.

Zeichnen Sie dann die Datenschutzgrenze. Listen Sie die Daten auf, die der Assistent sehen könnte (Nachrichten, Kontodaten, Dateien, Logs) und markieren Sie jeden Punkt als niedrig, mittel oder hoch sensibel. Hoch bedeutet meist regulierte Daten, Geheimnisse oder alles, dessen Offenlegung problematisch wäre. Dieser Schritt entscheidet oft, ob ein gehostetes API akzeptabel ist, ob Sie starke Redaktion brauchen oder ob bestimmte Workloads in Ihrem Netzwerk bleiben müssen.

Setzen Sie anschließend messbare Ziele. Ohne Zahlen können Sie Optionen nicht fair vergleichen. Legen Sie fest:

1. Ein p95-Latenzziel für eine typische Antwort (und ein separates Ziel für Aktions-Workflows).
2. Ein monatliches Ausgabenlimit und was dazu zählt (Tokens, GPUs, Storage, Supportzeit).
3. Verfügbarkeits-Erwartungen und was passiert, wenn das Modell ausfällt.
4. Sicherheitsanforderungen (blockierte Themen, Logging, manuelle Prüfungen).
5. Eine Qualitätskennzahl und wie Sie „gute“ Antworten bewerten.

Mit diesen Vorgaben wählen Sie eine Architektur, die zu Ihrer Risikotoleranz passt. Ein gehostetes API ist oft der schnellste Weg, akzeptable Qualität zu erreichen und den Betriebsaufwand gering zu halten. Selbst-Hosting macht Sinn, wenn Daten Ihr Netzwerk nicht verlassen dürfen oder Sie engere Kontrolle über Updates und Verhalten brauchen. Viele Teams landen in einem Hybrid: ein primäres Modell für die meisten Anfragen und ein Fallback, wenn Latenzspitzen, Quotenlimits oder sensitive Daten erkannt werden.

Führen Sie schließlich einen kleinen Pilot mit echtem Traffic, nicht nur Demo-Prompts, durch. Erlauben Sie z. B. nur einen Workflow wie „Fasse ein Support-Ticket zusammen und schlage eine Antwort vor“ und laufen Sie das eine Woche. Messen Sie p95-Latenz, Kosten pro gelöstem Ticket und den Anteil Antworten, die bearbeitet werden müssen. Wenn Sie in AppMaster bauen, halten Sie den Pilot eng: ein Screen, eine Datenquelle, klare Logs und einen einfachen Kill-Switch.

Häufige Fehler von Teams (und wie man sie vermeidet)

Viele Teams sehen die Entscheidung als reine Anbieterfrage: OpenAI-API vs. Selbst-Hosting. Die meisten Produktionsprobleme entstehen jedoch durch Basics, die leicht übersehen werden, wenn man sich auf Modellqualität konzentriert.

Fehler 1: Glauben, Selbst-Hosting sei automatisch privat

Ein Open-Source-Modell selbst zu betreiben hilft, aber es macht Daten nicht automatisch sicher. Prompts können in App-Logs, Tracing-Tools, Fehlerberichten und Datenbank-Backups landen. Selbst „temporäre" Debug-Ausgaben können dauerhaft werden.

Vermeiden Sie das mit einer klaren Datenpolitik: was in Prompts erlaubt ist, wo Prompts gespeichert werden (falls überhaupt) und wie lange sie leben.

Fehler 2: Rohdaten von Kunden in Prompts senden

Oft werden komplette Tickets, E-Mails oder Profile in Prompts gepackt, weil es „besser funktioniert“. So leaken Sie aber Telefonnummern, Adressen oder Zahlungsdaten. Redigieren Sie zuerst und senden Sie nur, was wirklich nötig ist.

Eine einfache Regel: Senden Sie Zusammenfassungen, keine Dumps. Statt des kompletten Support-Chats extrahieren Sie die letzte Kundenfrage, die relevante Bestell-ID und eine kurze Statusnotiz.

Fehler 3: Kein Plan gegen Missbrauch (und überraschende Rechnungen)

Wenn der Assistent Nutzern offensteht, gehen Sie davon aus, dass jemand Prompt Injection, Spam oder wiederholte teure Anfragen versucht. Das trifft Sicherheit und Kosten.

Praktische Abwehrmaßnahmen, die ohne schwere Infrastruktur auskommen:

• Setzen Sie Authentifizierung und Rate-Limits hinter den Assistenten.
• Beschränken Sie Tool-Aktionen (z. B. „Rückerstattung“ oder „Account löschen") auf explizite, protokollierte Workflows.
• Fügen Sie Längenlimits und Timeouts ein, um runaway Prompts zu stoppen.
• Überwachen Sie Nutzung pro Nutzer und pro Workspace, nicht nur Gesamttokens.
• Nutzen Sie einen „Safe Mode“-Fallback, wenn Signale verdächtig aussehen.

Fehler 4: Ausliefern ohne Evaluation

Teams verlassen sich oft auf ein paar manuelle Chats und glauben, fertig zu sein. Dann bricht ein Modellupdate, eine Prompt-Änderung oder neuer Produkttext schleichend wichtige Flows.

Halten Sie eine kleine Testmenge mit realen Aufgaben bereit: „Passwort zurücksetzen“, „Rechnung finden“, „Tariflimits erklären“, „Übergabe an Mensch“. Führen Sie diese Tests vor jedem Release aus. Schon 30–50 Beispiele fangen die meisten Regressionen ab.

Fehler 5: Zu früh zu viel bauen

GPUs kaufen, Orchestrierung einführen und Modelle feinjustieren, bevor Sie wissen, was Nutzer wirklich wollen, ist teuer. Starten Sie mit dem kleinstmöglichen Proof-of-Value und härten Sie dann nach.

In AppMaster ist ein gutes frühes Muster, Assistenten-Logik in kontrollierte Geschäftsprozesse zu packen: Eingaben säubern, nur benötigte Felder holen und Entscheidungen loggen. Das gibt Ihnen Guardrails, bevor Sie Infrastruktur hochfahren.

Schnelle Checkliste vor dem Livegang eines Produktions-Assistenten

Bevor Sie einen Assistenten echten Nutzern freigeben, behandeln Sie ihn wie jedes andere Produktions-Feature: definieren Sie Grenzen, messen Sie und planen Sie für Fehler. Das gilt egal ob OpenAI-API oder Selbst-Hosting — die Schwachstellen sehen in der App oft ähnlich aus.

Starten Sie mit Datenregeln. Schreiben Sie genau auf, was das Modell sehen darf, nicht, was Sie hoffen, dass es sieht. Eine einfache Richtlinie wie „nur Ticket-Betreff + letzte 3 Nachrichten" schlägt vage Vorgaben.

Eine praktische Pre-Ship-Checkliste:

• Daten: Listen Sie erlaubte Felder (und verbotene). Maskieren oder entfernen Sie Geheimnisse wie Passwörter, vollständige Zahlungsdaten, Zugriffstokens und vollständige Adressen. Legen Sie fest, wie lange Prompts und Antworten gespeichert werden und wer sie einsehen kann.
• Performance: Setzen Sie ein p95-Latenzziel (z. B. unter 3 Sekunden für eine kurze Antwort). Definieren Sie ein hartes Timeout und eine Fallback-Meldung, die dem Nutzer weiterhin hilft.
• Kosten: Fügen Sie Limits pro Nutzer (pro Minute und pro Tag), Anomalie-Alerts bei plötzlichen Spitzen und ein monatliches Cap hinzu, das sicher fehlschlägt, statt surprise-Rechnungen zu verursachen.
• Qualität: Erstelle eine kleine Evaluationsmenge (20–50 reale Fragen) und definiere, was „gut“ bedeutet. Baue einen leichten Review-Prozess für Prompt-Änderungen und Modellwechsel ein.
• Ops: Monitoren Sie Erfolgsrate, Latenz und Kosten pro Anfrage. Loggen Sie Fehler mit genug Kontext zum Debuggen, ohne private Daten preiszugeben. Bestimmen Sie einen Incident-Owner und einen On-Call-Prozess.

Performance geht oft an Orten verloren, die vergessen werden: langsame Retrieval-Queries, zu großer Kontext oder sich aufschaukelnde Retries. Wenn der Assistent nicht rechtzeitig antworten kann, sollte er das klar sagen und die nächstbeste Aktion anbieten (z. B. eine Suchanfrage vorschlagen oder an den Support übergeben).

Ein konkretes Beispiel: Im Kundenportal darf der Assistent Bestellstatus und Hilfetexte lesen, aber keine rohen Zahlungsfelder. Wenn Sie das Portal in einem No-Code-Tool wie AppMaster bauen, erzwingen Sie dieselben Regeln in Datenmodellen und Business-Logik, damit der Assistent sie nicht umgehen kann, wenn ein Prompt kreativ wird.

Beispiel-Szenario: ein Kundenportal-Assistent mit echten Zwängen

Ein mittelgroßer Händler will einen Assistenten im Kundenportal. Kunden fragen „Wo ist meine Bestellung?“, „Kann ich die Lieferadresse ändern?“ und grundlegende FAQs zu Rücksendungen und Garantie. Der Assistent muss schnell antworten und darf keine personenbezogenen Daten leaken.

Der Assistent braucht nur einen kleinen Datenausschnitt, um nützlich zu sein: eine Bestell-ID, den aktuellen Versandstatus (verpackt, versandt, unterwegs, zugestellt) und ein paar Zeitstempel. Er braucht keine vollständigen Adressen, Zahlungsdaten, Kunden-Nachrichten oder interne Notizen.

Eine praktische Regel ist, zwei Datenkategorien zu definieren:

• Erlaubt: Bestell-ID, Statuscode, Spediteur-Name, geschätztes Lieferdatum, Text der Rückgaberichtlinie
• Nie senden: vollständiger Name, Straßenadresse, E-Mail, Telefon, Zahlungsdaten, interne Agenten-Notizen

Option A: OpenAI-API für einen schnellen Start

Wenn Sie sich beim Vergleich OpenAI-API vs. selbst gehostete LLMs für Geschwindigkeit entscheiden, behandeln Sie das Modell wie eine Schreibschicht, nicht als Datenbank. Halten Sie die Fakten in Ihrem System und übergeben Sie nur minimalen, redigierten Kontext.

Beispiel: Ihr Backend holt den Bestellstatus aus der Datenbank und sendet an das Modell: „Bestellung 74192 ist versandt. ETA: 31. Jan. Formuliere eine freundliche Statusmeldung und biete nächste Schritte an, falls die Lieferung verspätet ist." So vermeiden Sie das Senden kompletter Kundendatensätze.

Guardrails sind wichtig: Redigieren Sie Felder vor dem Prompt, blockieren Sie Prompt-Injection-Versuche („ignoriere vorherige Anweisungen") und protokollieren Sie, was Sie gesendet haben, für Audits. Legen Sie außerdem einen klaren Fallback fest: Wenn die Modellantwort langsam oder unsicher ist, zeigen Sie eine normale Statusseite an.

Option B: Selbst-Hosting für strengere Grenzen

Wenn Ihre Datenschutzlinie lautet „keine Kundendaten verlassen unser Netzwerk", kann Selbst-Hosting besser passen. Es macht den Assistenten jedoch zu einem operativen Feature, das Sie verantworten: GPUs, Skalierung, Monitoring, Patching und On-Call.

Ein realistischer Plan umfasst Personalzeit (jemand ist verantwortlich für den Modellserver), ein Budget für mindestens eine GPU-Maschine und Lasttests. Latenz kann sehr gut sein, wenn das Modell nahe an Ihren App-Servern läuft — aber nur, wenn Sie die Hardware für Spitzenbedarf dimensionieren.

Ein einfaches Hybrid-Modell, das oft funktioniert

Nutzen Sie ein Selbst-Hosted-Modell (oder sogar Regeln) für sensitive Schritte wie Bestellstatus-Abfragen und Identitätsprüfung, und ein API-Modell nur für allgemeines Formulieren und FAQ-Antworten, die keine personenbezogenen Daten enthalten. Wenn Sie das Portal mit einem No-Code-Tool wie AppMaster bauen, können Sie Datenzugriff und Geschäftsregeln im Backend halten und später die „Antwort-Schreibkomponente" austauschen, ohne das ganze Portal neu zu schreiben.

Nächste Schritte: Entscheiden, pilotieren und ohne Übercommit bauen

Ein Produktions-Assistent ist keine einmalige Entscheidung. Behandle ihn wie ein Feature, das sich weiterentwickelt: Modellwahl, Prompts, Tools und Datenschutzgrenzen ändern sich, sobald echte Nutzer damit interagieren.

Beginnen Sie mit einem Flow, der klaren Wert und klare Grenzen hat. „Finde meine letzte Rechnung und erkläre die Gebühren" ist leichter messbar und sicherer als „Beantworte alles zu meinem Konto". Wählen Sie einen Produktbereich, in dem der Assistent heute Zeit spart, und definieren Sie, was „besser" bedeutet.

Ein einfacher Pilot-Plan, den Sie in 1–2 Wochen durchführen können

Schreiben Sie zuerst die Regeln auf und bauen Sie dann:

• Wählen Sie eine hochrelevante Aufgabe und eine Nutzergruppe (z. B. nur Admins).
• Setzen Sie Erfolgsmetriken (Aufgabenabschlussrate, eingesparte Zeit, Übergaben an Menschen, Nutzerzufriedenheit).
• Definieren Sie eine Datenschutzerklärung in Klartext: was der Assistent sehen darf, was er niemals sehen darf, Aufbewahrungsfristen und Audit-Anforderungen.
• Bauen Sie eine dünne Version, die nur aus genehmigten Quellen liest (Docs, ein begrenzter Satz Account-Felder) und jede Antwort protokolliert.
• Führen Sie einen kurzen Pilot durch, reviewen Sie Ausfälle und entscheiden Sie: ausbauen, Ansatz ändern oder stoppen.

Richtlinien sind wichtiger als Anbieterwahl. Wenn Ihre Richtlinie „keine rohen Kundennachrichten verlassen unser System" sagt, neigt das zu Selbst-Hosting oder starker Redaktion. Wenn Ihre Richtlinie begrenzten Kontext erlaubt, kann eine API ein schneller Weg sein, das Feature zu validieren.

Änderungsplanung von Tag 1 an

Selbst wenn Sie mit einem Modell starten, gehen Sie davon aus, dass Sie Modelle austauschen, Prompts updaten und Retrieval-Tuning durchführen werden. Halten Sie eine kleine Regressionstest-Suite: 30–50 anonymisierte reale Fragen mit Beispielen akzeptabler Antworten. Führen Sie sie bei Prompt-, Tool- oder Modellwechseln erneut aus und achten Sie auf neue Fehler wie selbstbewusst falsche Antworten.

Wenn der Assistent ein echtes Produkt-Feature werden soll (nicht nur ein Chatfenster), planen Sie den ganzen Pfad: Backend-Checks, UI-Zustände und Mobile-Verhalten. AppMaster (appmaster.io) kann helfen, Backend-Logik, Web-UI und native Mobile-Screens zusammenzubauen und schnell zu iterieren, während Sie Datenzugriffsregeln an einem Ort behalten. Wenn Sie bereit sind, können Sie in Ihre Cloud deployen oder Quellcode exportieren.