Praxishilfen
Vergleiche und Entscheidungshilfen für KI-Automatisierung. Jede beginnt mit einem Urteil und zeigt dann die Zahlen, die Abwägungen und die Sonderfälle, die die Antwort ändern.
So rufen Sie Graphitis add_episode auf: Parameter, EpisodeType, build_indices_and_constraints, group_id auf FalkorDB und die Fehler aus meinen Graphen.
14. September 2026 · 6 Min.Foundry oder eigener Kontext-Layer? Umfang, Betriebskosten und Freigaben für den Mittelstand vergleichen. Mit lokalem Open-Source-Beispiel.
PraxishilfeTemporaler Wissensgraph 11. September 2026 · 8 Min.Ein temporaler Wissensgraph speichert jeden Fakt mit Gültigkeit und Erfassungszeit. Wie er für KI-Agenten funktioniert, wie Graphiti ihn umsetzt und wann er passt.
Claude Fable 5 und 5.1 kosten 10/50 USD pro Million Tokens, doppelt so viel wie Opus 5. Was die Rechnung treibt und wie Sie den Verbrauch steuern.
Fünf Voice-AI-Anbieter im direkten Vergleich für DACH-IT-Verantwortliche: Datenresidenz, NIS2-Tauglichkeit, Kosten, Wechselfähigkeit.
21. Mai 2026 · 3 Min.Eine Seite. Sieben Audit-Kategorien. Was Sie bei jedem hosted Voice-AI-Anbieter prüfen müssen, bevor Sie unter NIS2 unterschreiben.
KI-Prozessautomatisierung 2026: Use Cases aus DACH, Integration mit SAP, HubSpot, n8n, Workflows mit Claude. Praxisleitfaden, AI Made in Germany.
Claude Code auf lokalem LLM via ANTHROPIC_BASE_URL. Native Anthropic-Endpoints für Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM. 32K-Kontext-Untergrenze.
EU AI Act im Mittelstand, Stand September 2026: Was seit 2. August gilt, was auf 2027 verschoben ist, Bußgeld-Rechnung für KMU, Aufwand in Tagen.
Selbstgehostetes LLM vs Claude API, Stand September 2026: aktuelle GPU- und Token-Preise, neu gerechneter Break-Even und wann die API gewinnt.
MCP vs. Custom-API-Integration, entschieden nach realen Produktions-Tradeoffs. Wann ein MCP-Server, wann Tools im Claude-Code, und wie Sie waehlen. Laden Sie die kostenlose AI Automation Checklist herunter.
Claude API Tool Use Referenz. input_schema (JSON Schema 2020-12), stop_reason-Flow, parallele Calls, Streaming, MCP. TypeScript aus 10 Agenten.
Ihre Agenten antworten aus dem, was die Suche gerade findet, und oft ist das der Stand vom letzten Quartal. Ich baue die Kontextschicht, aus der sie antworten und handeln: einen temporalen Wissensgraphen, der jeden Fakt mit Quelle und Gültigkeitszeitraum hält, mit den Rechten der jeweiligen Person liest und nichts ohne Freigabe einer Person schreibt. Auf Ihrem eigenen Tenant, nach Stunden abgerechnet, Schritt für Schritt.
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