KI-Chaos stoppen: LLM-Gateway als zentraler Zugangspunkt für alle KI-Modelle, Teams und Kosten
Einheitlicher API-Endpunkt, Multi-Modell-Routing, Kostenkontrolle je Team und Audit-Log – KI-Governance statt Wildwuchs.
LLM-Gateway für kontrollierte KI-Nutzung
Ohne zentralen LLM-Zugangspunkt entsteht KI-Wildwuchs: Jedes Team kauft eigene API-Keys, Kosten sind nicht zuordenbar, Sicherheit und Datenschutz nicht kontrollierbar, Modellwechsel erfordern Änderungen in dutzenden Anwendungen. Pexon Consulting implementiert ein LLM-Gateway (LiteLLM, Azure APIM oder custom) für CTOs und IT-Leiter in DACH-Unternehmen mit 100–2.000 Mitarbeitern: einheitlicher API-Endpunkt für alle Teams, Routing zu OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, lokalen Modellen, Kostenzuordnung je Projekt, automatisches Fallback bei Ausfällen und vollständiges Audit-Log jeder Anfrage. Setup 25.000 EUR.
Drei Vorteile eines LLM-Gateways
Kontrolle, Kostentransparenz und Skalierbarkeit statt KI-Chaos.
Einheitlicher API-Endpunkt
Alle Anwendungen sprechen denselben Endpunkt an – Modellwechsel ohne Code-Anpassung. OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini, lokale Modelle parallel verwaltbar.
Kostenkontrolle je Team und Projekt
Token-Budget je Team/Projekt, Alerts bei Überschreitung, monatliches Kostenreporting. Keine versteckten API-Rechnungen mehr.
Audit-Log und DSGVO-Kontrolle
Jede LLM-Anfrage mit Zeitstempel, User, Modell, Token-Count und Kosten geloggt. Welche Daten gehen an externe Anbieter, was bleibt on-premise.
Ab wann macht Pexon LLM-Gateway Sinn?
Ein LLM-Gateway lohnt sich für Unternehmen mit mehreren KI-Projekten oder Teams, ab 100 Mitarbeiter. Besonders relevant für CTO, IT-Leiter und CDO in DACH-Unternehmen mit 300 bis 3.000 Mitarbeitern, deren KI-Projekte unkontrolliert wachsen: jedes Team bucht eigene API-Keys, Kosten explodieren, niemand weiß welche Modelle produktiv laufen.
Jedes Team hat eigene API-Keys – Kosten nicht zuordenbar
Modellwechsel erfordert Änderungen in dutzenden Anwendungen
Sicherheit und Datenschutz bei LLM-Nutzung nicht kontrollierbar
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Drei Szenarien für ein LLM-Gateway
Die häufigsten Einsatzszenarien, in denen zentrales Routing und Kostenkontrolle Mehrwert schaffen.
Multi-Modell-Routing
Ein Endpunkt, viele Modelle: OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini, lokale Modelle. Routing-Konfiguration: welches Team nutzt welches Modell mit welchem Budget.
Einheitlicher API-Endpunkt für alle KI-Anwendungen
Routing nach Team, Projekt oder Use Case konfigurierbar
Modellwechsel ohne Code-Anpassung in den Anwendungen
Kostenkontrolle und Budget-Management
Token-Budget je Team/Projekt, Alerts bei Überschreitung, monatliches Kostenreporting. Power BI oder Grafana Dashboard je Team und Projekt.
Kosten-Dashboard je Team, Projekt und Use Case
Budget-Alerts bei Überschreitung definierter Schwellen
Monatliches Kostenreporting für IT und Fachbereiche
Audit-Log und DSGVO-Kontrolle
Jede LLM-Anfrage geloggt: Zeitstempel, User, Modell, Token-Count, Kosten. DSGVO-Kontrolle: welche Daten gehen an externe Anbieter, was bleibt on-premise.
Audit-Log: jede Anfrage mit User, Modell, Token, Kosten
Fallback-Logik bei Ausfall Primärmodell
DSGVO: Transparenz über Datenflüsse zu externen Anbietern
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Pexon Consulting implementiert LLM-Gateways auf Azure oder on-premise.
LiteLLM, Azure APIM oder custom
Bewährte Technologien: LiteLLM für Flexibilität, Azure APIM für Microsoft-Ökosystem, custom für spezielle Anforderungen.
Modellwechsel ohne Code-Anpassung
Anwendungen rufen ein Endpunkt auf – das Gateway routet zum richtigen Modell. Wechsel von OpenAI zu Azure OpenAI ohne Änderung in 20 Anwendungen.
Fallback bei Ausfällen
Primärmodell down → automatischer Wechsel auf Backup-Modell. Kein Ausfall Ihrer KI-Anwendungen bei API-Problemen.
Kosten-Governance
Budget je Team/Projekt, Alerts, Reporting. Chargeback-Modell für Fachbereiche möglich.
DSGVO-konform steuerbar
Kontrolle, welche Daten an welche Anbieter gehen. On-Premise vs. Cloud transparent – Audit-Log für Compliance.
Deployment in Kundeninfrastruktur
Azure oder on-premise – Ihr Tenant, Ihre Kontrolle. Keine Daten bei Dritten außer den von Ihnen konfigurierten LLM-Anbietern.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Anforderungsanalyse und Architektur-Design
Phase 1
Erfassung aller bestehenden KI-Anwendungen, genutzten Modelle und Kostenträger. Design des Gateway- und Routing-Konzepts.
- Inventar aller KI-Anwendungen und API-Nutzung
- Routing-Konzept: Team/Projekt → Modell/Budget
- Architektur-Design: LiteLLM, APIM oder custom
Implementierung und Anwendungs-Migration
Phase 2
Deployment des LLM-Gateways in Kundeninfrastruktur. Routing-Konfiguration, Kosten-Dashboard, Migration bestehender Anwendungen auf zentralen Endpunkt.
- Deployment LLM-Gateway (Azure oder on-premise)
- Routing-Konfiguration für alle KI-Anwendungen
- Kosten-Dashboard (Power BI oder Grafana) je Team und Projekt
Go-Live und Übergabe
Phase 3
Produktivnahme, Dokumentation, Schulung IT-Team und KI-Projektverantwortliche.
- Produktiver Betrieb und Fallback-Tests
- Dokumentation: Modell-Inventar, Kostenstruktur, Fallback-Logik
- Schulung IT-Team und KI-Projektverantwortliche (0,5 Tag)
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
Ein LLM-Gateway verändert, wie Ihr Unternehmen KI-Modelle nutzt und steuert.
Vorher
Jedes Team bucht eigene API-Keys – Kosten nicht zuordenbar
Modellwechsel erfordert Änderungen in jeder Anwendung
Kein Überblick, welche Modelle produktiv laufen
Datenschutz und Datenflüsse nicht kontrollierbar
Nachher
Einheitlicher API-Endpunkt – alle Anwendungen zentral
Modellwechsel ohne Code-Anpassung
Kosten je Team/Projekt transparent, Budgets steuerbar
Audit-Log und DSGVO-Kontrolle für jede Anfrage
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für die Unternehmensführung
KI-Kosten transparent und steuerbar: Budget je Team/Projekt, Alerts bei Überschreitung. Keine explodierenden API-Rechnungen mehr ohne Zuordnung.
KI-Governance statt Wildwuchs: Zentraler Zugangspunkt – Kontrolle über genutzte Modelle, Datenflüsse und Sicherheit.
Skalierbarkeit ohne Mehraufwand: Neue Teams und Projekte nutzen denselben Endpunkt – Modellwechsel und Budgets zentral konfigurierbar.
Für CTO und IT-Leitung
Modellwechsel ohne Refactoring: OpenAI zu Azure OpenAI? Anthropic statt GPT? Routing ändern – keine Änderung in den Anwendungen.
Fallback bei Ausfällen: Primärmodell down → automatischer Wechsel auf Backup. Verfügbarkeit Ihrer KI-Anwendungen gesichert.
Audit-Log für Compliance: Jede LLM-Anfrage geloggt. DSGVO, Security, Kosten – vollständige Transparenz.
LLM-Gateway Setup
Produktiver LLM-Gateway in Kundeninfrastruktur mit Routing, Kosten-Dashboard und Audit-Log.
Ihre Investition
ab 25.000 EUR
Produktiver LLM-Gateway in Kundeninfrastruktur (Azure oder on-premise)
Routing-Konfiguration für alle bestehenden KI-Anwendungen
Kosten-Dashboard (Power BI oder Grafana) je Team und Projekt
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Audit-Log und Fallback-Logik konfiguriert
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Ihre Experten
Wir verbinden strategisches Know-how mit technologischer Exzellenz.
Phillip Pham
Geschäftsführer
Patricia Berger
Cluster Lead Integration
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Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Welche LLM-Anbieter werden unterstützt?
OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Google Gemini, lokale Modelle (z.B. Ollama, vLLM). Das Gateway fungiert als Proxy – Sie konfigurieren die gewünschten Modelle und das Routing.
Müssen wir unsere Anwendungen umbauen?
Minimal. Die Anwendungen rufen statt des bisherigen API-Endpunkts (z.B. api.openai.com) den Gateway-Endpunkt auf. Die API-Schnittstelle ist kompatibel – in den meisten Fällen reicht eine Konfigurationsänderung (URL, API-Key). Kein Refactoring des Anwendungscodes nötig.
Läuft das Gateway in der Cloud oder on-premise?
Beides möglich. Azure-Deployment für Cloud-Nutzung, on-premise für maximale Datenkontrolle. Wir passen die Architektur an Ihre Infrastruktur und Compliance-Anforderungen an.
Wie funktioniert die Kosten-Zuordnung?
Jede Anfrage wird mit Team/Projekt-Tag versehen (über API-Key, Header oder Tenant-ID). Das Gateway aggregiert Token und Kosten je Tag. Dashboard zeigt Verbrauch je Team/Projekt – Budgets und Alerts konfigurierbar.
Wie lange dauert die Implementierung?
4 bis 6 Wochen Setup inklusive Deployment, Routing-Konfiguration, Migration der Anwendungen und Schulung. Die Dauer hängt von der Anzahl der zu migrierenden Anwendungen ab.
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