Auswahl einer KI-Engine für Trading-Workflows.
Auswahlkriterien für KI-Engines in Finanz-Workflows.
Drei vorgelagerte Fragen
Vor der Auswahl einer KI-Engine: Ist das Problem überhaupt ein ML-Problem, sind die verfügbaren Daten ausreichend, und rechtfertigt der ökonomische Mehrwert ein Produktionsmodell?
Arbeitskategorien
Die relevanten Kategorien bei Aramas sind tabellarische ML für strukturierte Prognosen, LLMs für unstrukturierten Text und Vision-Modelle für Dokumente. LLMs auf alle Kategorien anzuwenden ist nicht kosteneffizient.
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LLM-Auswahl
Die Kosten pro Token sind ein Faktor unter mehreren. Latenz unter Last, Steuerbarkeit der Ausgabe, Verweigerungsverhalten bei unsicheren Eingaben und Observability in Produktion sind ebenso relevant.
Batch versus interaktiv
Frontier-Anbieter bieten Batch-APIs zu reduzierten Preisen. Für nicht-nutzerseitige Workloads — Nacht-Zusammenfassungen, Klassifikation, Signal-Generierung — ist Batch angemessen.
Selbstgehostete Modelle
Open-Source-Modelle eignen sich für volumenstarke, kostensensitive Workloads, in denen Frontier-Reasoning nicht erforderlich ist.
Gateway-Architektur
LLM-Anbieter sollten nicht direkt aus dem Anwendungscode aufgerufen werden. Ein Gateway-Dienst übernimmt Routing, Caching und Usage-Tracking je Aufrufer und ermöglicht Anbieterwechsel ohne Code-Änderungen.
Standardempfehlung
Frontier-API für hochwertige Reasoning-Aufgaben, Batch-APIs für nicht-interaktive Workloads, Open-Source-Modelle dort, wo das Volumen den operativen Aufwand rechtfertigt. Eigenes Training ist selten gerechtfertigt.