Lokales LLM vs. ChatGPT: Wann lohnt sich eigene KI?

Lokales LLM vs. ChatGPT

ChatGPT und andere Cloud-LLMs haben den Markt für generative KI populär gemacht. Für Unternehmen stellt sich aber schnell die Frage: reicht das öffentliche Modell – oder brauchen wir ein eigenes?

Vergleichskriterien

Datenschutz & Souveränität Bei einem lokalen LLM verlassen Ihre Daten niemals Ihr Netzwerk. Das ist der entscheidende Vorteil gegenüber Cloud-Lösungen, bei denen Daten – trotz Verträgen – extern verarbeitet werden.

Kosten Cloud-LLMs kosten pro Token. Bei hohem Volumen werden diese Kosten schnell teuer. Ein lokales Modell erfordert zwar Hardware oder Serverkosten, skaliert aber kostengünstiger.

Anpassbarkeit Eigene Modelle können mit Ihren Dokumenten, Fachbegriffen und Prozessen trainiert oder per RAG angebunden werden. Das Ergebnis ist präziser und nutzbarer.

Fazit

Wenn Datenschutz, Vorhersagbarkeit und Eigenkontrolle wichtig sind, ist ein lokales LLM die bessere Wahl. Für schnelle Experimente ohne sensible Daten kann ChatGPT weiterhin sinnvoll sein.