LLM-Kosten sind nur ein Teil der Gleichung. Für produktive Nutzung im Business zählt die Balance aus Qualität (Index), Geschwindigkeit (Speed) und Preis (Price).
ComposableAI denkt LLMs als austauschbare Bausteine im Workflow: ein Modell für den „Hauptjob“ (Primary) und ggf. ein zweites Modell für „Nebenjobs“ (Secondary) wie Drafting, Klassifikation oder schnelle Extraktion.
ComposableAI denkt LLMs als austauschbare Bausteine im Workflow: ein Modell für den „Hauptjob“ (Primary) und ggf. ein zweites Modell für „Nebenjobs“ (Secondary) wie Drafting, Klassifikation oder schnelle Extraktion.
Top 6 LLMs nach ComposableAI Score
Vergleich nach Index, Speed, Price und Score
- Gemini 3 Flash Preview (Reasoning) – Index: 46.40 | Speed: 197.90 | Price: 3.50 | Score: 0.74
- gpt-oss-120B (high) – Index: 33.30 | Speed: 313.42 | Price: 0.75 | Score: 0.73
- Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25) (Non-reasoning) – Index: 19.40 | Speed: 439.18 | Price: 0.50 | Score: 0.70
- Kimi K2.5 (Reasoning) – Index: 46.70 | Speed: 111.57 | Price: 3.60 | Score: 0.68
- Gemini 2.5 Flash Preview (Sep '25) (Reasoning) – Index: 31.10 | Speed: 291.22 | Price: 2.80 | Score: 0.67
- GLM-4.7 (Reasoning) – Index: 42.00 | Speed: 133.84 | Price: 2.60 | Score: 0.66
Interpretation in der Praxis:
- Reasoning-Modelle eignen sich für Entscheidungen, komplexe Zusammenfassungen, mehrstufige Aufgaben.
- Non-reasoning ist oft ideal für schnelle, günstige Standardarbeit (Extraktion, Umformulieren, Klassifikation).
- „Speed“ ist entscheidend, wenn Teams auf Antwortzeiten warten oder hoher Durchsatz gebraucht wird.
Beste Kombination (2 aus 3)
Bewährte Paarungen je nach Ziel: Qualität, Speed oder Preis
Gute Setups kombinieren ein starkes Primary-Modell für die Kernaufgabe mit einem Secondary-Modell für günstige „Hilfsarbeit“.
Praxisregel: Secondary lohnt sich fast immer für Vorarbeit (Suchen, Extrahieren, Formatieren). Primary bleibt für die Entscheidungen, Endtexte und Qualitätskontrolle.
- Index → Price: GPT-5.2 (xhigh) – Index: 51.20 | Speed: 93.56 | Price: 15.75 | Tiers: 1/3/2
- Index → Speed: Gemini 3 Flash Preview (Reasoning) – Index: 46.40 | Speed: 197.90 | Price: 3.50 | Tiers: 1/2/1
- Speed → Index: gpt-oss-120B (high) – Index: 33.30 | Speed: 313.42 | Price: 0.75 | Tiers: 2/1/1
- Speed → Price: Granite 3.3 8B (Non-reasoning) – Index: 10.80 | Speed: 450.60 | Price: 0.28 | Tiers: 4/1/1
- Price → Index: MiMo-V2-Flash (Reasoning) – Index: 39.20 | Speed: 157.62 | Price: 0.40 | Tiers: 1/2/1
- Price → Speed: Nova Micro – Index: 10.30 | Speed: 419.24 | Price: 0.18 | Tiers: 4/1/1
Praxisregel: Secondary lohnt sich fast immer für Vorarbeit (Suchen, Extrahieren, Formatieren). Primary bleibt für die Entscheidungen, Endtexte und Qualitätskontrolle.
So wählen Teams ein Setup in 30 Minuten
Pragmatische Kriterien statt Plattform-Dogma
- Aufgabe trennen: Was ist „High-stakes“ (Primary) vs. „Low-stakes“ (Secondary)?
- Latenz definieren: Was ist akzeptabel im Alltag (z. B. Chat, Redaktionsworkflow, Support)?
- Kostenrahmen festlegen: Budget pro Monat oder pro Prozess (z. B. pro Artikel, pro Ticket, pro Recherche).
- Qualitätscheck einbauen: Guardrails, Quellenpflicht, Stichproben, Freigabeprozess.
- Messbar machen: Zeitersparnis, Durchsatz, Fehlerquote, Cost-per-Outcome.
ComposableAI liefert dafür eine modulare Architektur: Modelle sind austauschbar, Workflows bleiben stabil.
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