Beobachten
Rekonstruieren Sie die Wirtschaftlichkeit Ihrer KI aus Metadaten pro Anfrage. Sehen Sie, wohin die Ausgaben fließen, ohne Roh-Prompts zu benötigen.
AUSGANGSLAGECermelo findet kostengünstigere KI-Konfigurationen, prüft, ob die Qualität hält, und misst, was sich im Produktivbetrieb tatsächlich ändert.
Demo buchen ↗The mid-tier model stayed within the agreed 2 pp quality margin. The cheapest model was rejected.
Teams sehen Tokens, Anfragen und Rechnungen. Das sagt ihnen nicht, ob ein günstigeres Modell, ein kleinerer Kontext oder eine andere Konfiguration dasselbe Geschäftsergebnis liefern könnte.
Cermelo verbindet Kosten, Qualität und Ergebnisse im Produktivbetrieb, damit Optimierung messbar wird.
Jede Einsparung durchläuft eine Nachweisleiter. Cermelo trennt, was funktionieren könnte, von dem, was tatsächlich validiert wurde.
Rekonstruieren Sie die Wirtschaftlichkeit Ihrer KI aus Metadaten pro Anfrage. Sehen Sie, wohin die Ausgaben fließen, ohne Roh-Prompts zu benötigen.
AUSGANGSLAGEFinden Sie Chancen bei Caching, Batch-Verarbeitung, Kontext und Modellwahl, geordnet danach, was jede einspart und was ihr Nachweis erfordert. Keine Einsparung wird doppelt gezählt.
SIMULIERTE CHANCETesten Sie günstigere Konfigurationen mit Ihren eigenen Beispielen gegen eine vereinbarte Qualitätsmarge. Kandidaten, die sie verfehlen, werden verworfen und nicht erneut vorgeschlagen.
QUALITÄTSVALIDIERUNGMessen Sie Kosten und Qualität im kontrollierten Produktivbetrieb, über das Cermelo-Gateway oder Ihr eigenes, bevor eine Einsparung als verifiziert gilt.
NACHWEIS IN PRODUKTIONLeiten Sie KI-Workloads über eine anbieterneutrale Schicht, die Alternativen vergleicht und die kostengünstigste validierte Konfiguration wählt.
Plattform entdecken ↗Cermelo sitzt zwischen einer Anwendung und ihren KI-Anbietern. Jede Ebene hat eine bestimmte Aufgabe: die Aufgabe verstehen, vermeidbare Arbeit entfernen, ein geeignetes Modell auswählen, die Qualität schützen und die Wirtschaftlichkeit des Ergebnisses messen.
Eine Support-Antwort, Dokumentenextraktion, Klassifizierung, Programmieraufgabe oder eine andere KI-Anfrage.
Die Anwendung sendet die Anfrage an einen Cermelo-Endpunkt, statt direkt an einen einzelnen Modellanbieter gebunden zu sein.
Die Anwendung erhält die Antwort im erwarteten Format.
Anfrage-Metadaten, Workload-Richtlinie und die Vorgaben des Kunden zu Qualität, Latenz und Kosten.
Misst die Anfrage, wendet Richtlinien an und orchestriert die Optimierungsebenen, ohne die Anwendung an einen Anbieter zu binden.
Modellentscheidung, Tokens, Latenz, Status, berechnete Kosten und die für spätere Analysen nötigen Nachweise.
Klassifiziert, was jede Anfrage erfordert. Heute zeigt sie Ihre Nutzung nach Aufgabenart und welche günstigeren Modelle einen Test wert sind; Routing auf dieser Basis steht auf der Roadmap.
Zeigt, was übergroßer Kontext und lange System-Prompts pro Workload kosten und was eine kürzere Version einsparen würde. Automatisches Kürzen steht auf der Roadmap.
Findet wiederholte Prompts, nahezu identische Fragen und wiederverwendbare Präfixe in Ihrer Nutzung und zählt eine Caching-Einsparung nur dort, wo zeitliches Muster der Anfragen und Cache-Preise sie lohnend machen. Caching im Gateway steht auf der Roadmap.
Berücksichtigt Modelle und Anbieter, die für diesen Workload infrage kommen.
Nutzt Evaluationsnachweise und Richtlinien, um Konfigurationen auszuschließen, die die geforderte Qualität, Latenz oder Zuverlässigkeit nicht erfüllen.
Wählt die kostengünstigste validierte Konfiguration, nicht einfach das billigste verfügbare Modell.
Vergleicht Kandidatenkonfigurationen anhand repräsentativer Aufgaben und vom Kunden definierter Abnahmekriterien.
Vergleicht Ergebnisse von Referenz und Kandidat, wo sinnvoll mit Tests auf Nicht-Unterlegenheit.
Nur Konfigurationen mit ausreichenden Nachweisen kommen für das optimierte Routing infrage.
Die Antwort des ausgewählten Modells geht an die Kundenanwendung zurück, während Cermelo die für die Wirtschaftlichkeit nötigen Betriebsmessungen behält.
Optimierung sollte für Endnutzer unsichtbar sein, abgesehen von besserer Wirtschaftlichkeit und, wo möglich, geringerer Latenz.
Der Umgang mit Produktivdaten richtet sich weiterhin nach den vom Kunden konfigurierten Datenschutz- und Aufbewahrungsrichtlinien.
Anbieterkosten, normalisierte Referenzkosten, optimierte Stückkosten und, wenn verfügbar, Kosten pro erfolgreichem Geschäftsergebnis.
Trennt simulierte Chancen von durch Evaluation validierten Nachweisen und im Produktivbetrieb verifizierten Einsparungen.
Macht aus Infrastrukturoptimierung ein prüfbares wirtschaftliches Ergebnis statt einer pauschalen Behauptung vom „günstigeren Modell“.
Qualität, Latenz und Zuverlässigkeit bleiben Anforderungen, keine Nebensache.
Ein gemeinsames wirtschaftliches Maß über Modelle, Anbieter und Optimierungstechniken hinweg.
DAS ZIEL VON CERMELO
Die Kostenanalyse arbeitet mit eingeschränkten Metadaten, die auf Ihrem eigenen Rechner bereinigt werden, bevor sie gesendet werden. Qualitätstests laufen dort, wo der Workload bereits liegt, und liefern Ergebnisse statt sensibler Inhalte.
Cermelo ist ein junges Unternehmen und hat noch keine Zertifizierungen. Datenschutz ist schon heute in das Produkt eingebaut; eine formelle Zertifizierung steht auf unserer Roadmap, und wir halten beides klar auseinander.
↳ Mehr erfahrenDatenminimierung vom ersten Tag an: Hochgeladene Logs werden analysiert und nicht gespeichert, Tests können in Ihrer eigenen Umgebung laufen, und die Datenbank wird in der EU (Irland) gehostet.
Eine dokumentierte Bewertung der Pflichten von Cermelo nach der EU-KI-Verordnung.
Ein nach ISO 27001 zertifiziertes Managementsystem für Informationssicherheit.
Ein nach ISO 42001 zertifiziertes KI-Managementsystem.
Eine unabhängige Prüfung unserer Sicherheitskontrollen über einen Zeitraum hinweg.
BESSERE KI-WIRTSCHAFTLICHKEIT AUFBAUEN
Erfahren Sie, wie Cermelo Ihre KI-Workloads vergleichen, kostengünstigere Konfigurationen validieren und Optimierung in Nachweise verwandeln kann.
Demo buchen ↗