Managed Private AI · Endpoint aus Deutschland

Private AI API aus Deutschland

Der OpenAI-kompatible KI-Endpoint, den Pexon in Deutschland betreibt: Sie rufen ein Open-Weight-Modell wie Qwen3.6-27B per API auf, wir betreiben die GPUs. Kein eigener Serverbetrieb, keine US-Cloud im Datenpfad. Für Mittelstand und Enterprise mit sensiblen Daten.

Kurz gesagt

Eine Private AI API ist ein KI-Endpoint, den Pexon auf dedizierten GPUs in Deutschland betreibt: Sie sprechen ein Open-Weight-Modell wie Qwen3.6-27B (Apache 2.0, Text und Bild) OpenAI-kompatibel an, ohne dass Ihre Prompts an US-Anbieter fließen. Laut Bitkom haben 2025 rund 70 Prozent der Unternehmen mindestens ein Innovationsprojekt aus Datenschutzgründen gestoppt. Genau da setzt Managed Private AI an: Souveränität ohne eigenen GPU-Betrieb.

OpenAI-kompatibel
Open-Weight-Modelle
Betrieb in Deutschland
Microsoft Solutions Partner (Digital & App Innovation, Infrastructure Azure, Data & AI Azure), ISO/IEC 27001, Google Cloud Partner, AWS Partner

Warum KI über US-Public-APIs teuer wird

Public-KI-APIs wie OpenAI oder Azure OpenAI laufen über US-kontrollierte Infrastruktur, der US CLOUD Act greift auch bei EU-Region. Self-Hosting wiederum bindet GPU-Invest und ein ML-Ops-Team.

Datenschutz stoppt Projekte
Viele KI-Vorhaben scheitern intern an Datenschutz- und Compliance-Bedenken, bevor sie überhaupt starten.
CLOUD Act trotz EU-Region
US-Anbieter können auch bei Speicherung in einer EU-Region zur Datenherausgabe gezwungen werden.
Token-Preise ohne Obergrenze
Nutzungsabhängige API-Kosten sind schwer planbar und steigen mit jedem einzelnen Prompt.

Warum souveräne KI ohne eigenen GPU-Betrieb jetzt zählt

Die Zahlen zeigen, warum Datensouveränität bei KI zum Entscheidungskriterium wird. Quellen: Bitkom, IDC, EU-Kommission.

70 % Projekte gestoppt
der Unternehmen stoppten 2025 mindestens ein Innovationsprojekt aus Datenschutzgründen · Bitkom 2025
48 % Datenschutz als KI-Hemmnis
nennen hohe Datenschutz-Anforderungen als Hemmnis beim KI-Einsatz · Bitkom 2025
40 % nutzen Sovereign Cloud
europäischer Organisationen 2025, weitere 31 Prozent planen den Einsatz · IDC 2025
Aug. 2026 EU-AI-Act-Stufe
ab diesem Datum greifen die Hochrisiko-Pflichten des EU AI Act · EU-Kommission

Ab wann sich eine Private AI API lohnt

Eine Private AI API lohnt sich, sobald Sie KI auf sensible Daten anwenden, planbare Kosten statt Token-Abrechnung wollen und weder GPUs kaufen noch ein ML-Ops-Team aufbauen möchten.
sensible Daten
personenbezogen, vertraulich oder reguliert
planbare Kosten
Fixum statt Token-Preis ohne Obergrenze
kein GPU-Team
Betrieb soll bei Pexon liegen

Anwendungsbeispiele

Use Case 01

Bestehende App umstellen

Sie tauschen den OpenAI-Endpoint gegen die Private AI API, der restliche Code Ihrer Anwendung bleibt gleich.

Umstieg ohne Rebuild
Use Case 02

Interner KI-Assistent

Ihre Mitarbeiter nutzen einen Chat-Assistenten auf internen Daten, ohne dass Prompts an Dritte fließen.

Kein Prompt-Abfluss
Use Case 03

Dokumente und Bilder verarbeiten

Das multimodale Modell liest Text und Bilder, etwa Verträge oder Formulare, innerhalb Ihres DSGVO-Setups.

Multimodal in Deutschland
Use Case 04

RAG auf eigenem Wissen

Das Modell beantwortet Fragen auf Ihrer Wissensbasis, die Daten verlassen Ihre Umgebung nicht.

Wissen ohne Datenabfluss

Integration in Ihre Umgebung

Passt das in Ihre Landschaft? Sie konsumieren einen OpenAI-kompatiblen Endpoint, wir betreiben Modell und GPUs in Deutschland.

API und Anbindung

OpenAI-kompatible API · bestehende Clients und SDKs ohne Umbau
Qwen3.6-27B und mehr · Open-Weight, Apache 2.0, Text und Bild
Modellwechsel jederzeit · kein Lock-in, neue Modelle nachziehbar

Betrieb und Compliance

GPUs in Deutschland · dediziert, keine US-Cloud im Datenpfad
AVV nach Art. 28 DSGVO · kein Training auf Ihren Daten
Managed by Pexon · Monitoring, Updates und Skalierung

Wie die Private AI API funktioniert

1
Sizing klären
Modellgröße, Nutzerzahl und Datenarten aufnehmen.
2
Modell wählen
Passendes Open-Weight-Modell, zum Beispiel Qwen3.6-27B.
3
In Deutschland bereitstellen
Dediziertes Modell auf GPUs in Deutschland aufsetzen.
4
Endpoint anbinden
OpenAI-kompatible API in Ihre Anwendungen integrieren.
5
Betreiben
Monitoring, Updates und Skalierung übernehmen wir.
6
Anpassen
Modellwechsel oder Feintuning nach Bedarf.
Erfahren Sie mehr über das vLLM-Inferenz-Serving

Warum Pexon statt Inhouse-Entwicklung

Public-KI-API (OpenAI/Azure)
–US-kontrollierte Infrastruktur, CLOUD Act
–Token-Preis ohne Obergrenze
–Prompts verlassen Ihr Compliance-Setup
Alles selbst hosten
–GPU-Invest und Beschaffung
–eigenes ML-Ops-Team nötig
–langer Vorlauf bis produktiv
Mit Pexon
✓OpenAI-kompatibler Endpoint aus Deutschland
✓kein GPU-Kauf, kein eigenes Team
✓Open-Weight-Modelle, kein Lock-in

In vier Phasen zur produktiven Lösung

1
Woche 1
Sizing
Use-Case, Nutzerzahl und Datenarten aufnehmen. Sie nennen Ihre Anforderungen.
2
Woche 1 bis 3
Bereitstellung
Modell auf dedizierten GPUs in Deutschland aufsetzen.
3
Woche 3 bis 5
Anbindung
Endpoint in Ihre Anwendungen integrieren und testen.
4
laufend
Managed Betrieb
Monitoring, Updates, Skalierung und Modellpflege übernehmen wir.

Pilot zum Festpreis

Der Einstieg ist ein dediziertes Modell-Setup mit klarem Sizing. Die Kosten laufen als monatliches Fixum nach Modellgröße und Nutzerzahl, nicht pro Token.

Microsoft Solutions Partner (Digital & App Innovation, Infrastructure Azure, Data & AI Azure), ISO/IEC 27001, Google Cloud Partner, AWS Partner
Ihre Investition
ab Monatliches Fixum nach Sizing
Modellgröße · Nutzerzahl · Endpreis nach Sizing
Enthält:

Dediziertes Modell in Deutschland · kein Shared-Tenant, kein US-Anbieter

Fixum statt Token-Preis · planbar, ohne Nutzungs-Risiko

Managed inklusive · Betrieb, Updates und Monitoring durch Pexon
Jetzt Kontakt aufnehmen
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert

Häufige Fragen

Wo liegen unsere Daten und ist das DSGVO-konform?

Auf dedizierten GPUs in einem Rechenzentrum in Deutschland, betrieben von Pexon. Es liegt keine US-Cloud im Datenpfad, damit greift weder CLOUD Act noch FISA. Wir schließen einen AVV nach Art. 28 DSGVO, und Ihre Daten werden nicht für das Training von Modellen verwendet.
Welche KI-Modelle setzen Sie ein?

Open-Weight-Modelle der 27- bis 32-Milliarden-Klasse, aktuell zum Beispiel Qwen3.6-27B (Apache 2.0, Text und Bild, 256K Kontext) oder Gemma 3 27B (Google, unter Gemma-Lizenz). Die Auswahl richtet sich nach Ihrem Use-Case, ohne Bindung an einen proprietären US-Anbieter.
Was kostet eine Private AI API?

Die Kosten laufen als monatliches Fixum nach Modellgröße, Nutzerzahl und Last, nicht pro Token. So sind sie planbar, anders als bei nutzungsabhängigen Public-APIs. Ein konkretes Sizing-Angebot erstellen wir nach einem kurzen Gespräch über Ihren Use-Case.
Ist eine Private AI API eine DSGVO-konforme OpenAI-Alternative?

Ja, für sensible Daten. Bei OpenAI und Azure OpenAI laufen Ihre Prompts über US-kontrollierte Infrastruktur, der CLOUD Act greift auch in der Azure-EU-Region. Bei uns läuft ein dediziertes Modell in Deutschland, ohne Prompt-Speicherung durch Dritte und ohne Training auf Ihren Daten, zu festen statt token-basierten Kosten.
Wo sind die ehrlichen Grenzen?

Ein self-hosted Modell der 27- bis 32-Milliarden-Klasse erreicht nicht in jeder Disziplin das Niveau der größten Public-Frontier-Modelle, etwa bei sehr langen Reasoning-Ketten. Wenn Sie maximale Reasoning-Spitze brauchen und Datenschutz zweitrangig ist, kann eine Public-API besser passen. Unser Feld sind sensible Daten.
Was passiert bei Modell-Updates oder wenn wir wechseln wollen?

Sie sind an kein Modell gebunden. Neue Open-Weight-Modelle testen wir und stellen sie ohne Änderung an Ihrer API-Anbindung um. Sie entscheiden, ob und wann gewechselt wird. Es gibt kein erzwungenes Deprecation wie bei vielen Public-APIs.

Daten souverän halten? Sprechen Sie mit uns über Ihre Private AI API.

In einem kurzen Sizing-Gespräch klären wir Modell, Nutzerzahl und Datenarten für Ihren Endpoint.

Jetzt Kontakt aufnehmen

Nachricht senden

Kein passender Termin? Schreiben Sie uns, wir melden uns innerhalb von 24 Stunden.

Antwort innerhalb von 24 Stunden
Unverbindliches Erstgespräch
Persönlicher Ansprechpartner
Phillip Pham
Phillip Pham
CEO @ Pexon Consulting
Aktualisiert am 15. Juli 2026

Sie suchen einen Partner für Ihr Projekt?

Wir analysieren Ihren individuellen Bedarf, geben erste Empfehlungen zu Umsetzungsstrategien und bieten Ihnen transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien und Referenzen.

Vertrieb kontaktieren
Microsoft Solutions Partner (Digital & App Innovation, Infrastructure Azure, Data & AI Azure), ISO/IEC 27001, Google Cloud Partner, AWS Partner
400+Projekte seit 2020
100+Kunden im DACH-Raum
ISO27001 zertifiziert
3Hyperscaler Partner