Die meisten KI-Entwicklungsanbieter veröffentlichen keine Preise. Nicht weil es kompliziert ist - das ist es - sondern weil "es kommt drauf an" leichter zu sagen ist als zu rechtfertigen, warum dasselbe Ergebnis bei einer Agentur 12.000 € und bei einer anderen 180.000 € kostet. Beide Angebote können legitim sein. Der Unterschied liegt im Umfang, der Infrastrukturverantwortung und darin, ob man eine Demo oder ein Produktionssystem kauft.
Was kostet die Entwicklung einer individuellen KI-Plattform?
Die Entwicklung einer individuellen KI-Plattform kostet je nach Umfang zwischen 8.000 und 250.000 € oder mehr. Eine grundlegende LLM-Integration mit einem einzelnen Anwendungsfall kostet 8.000-25.000 €. Ein Multi-Agenten-System mit individuellen RAG-Pipelines, Enterprise-Sicherheit und vollständiger Deployment-Infrastruktur kostet 80.000-250.000 €. Die meisten mittelständischen Unternehmens-KI-Plattformen landen beim ersten Produktions-Deployment zwischen 30.000 und 80.000 €.
Preisstufen nach Umfang
Stufe 1: LLM-Integrationsschicht (8.000-25.000 €)
Sie haben ein bestehendes Produkt und möchten KI-Funktionen hinzufügen - einen Chatbot, Dokumentenzusammenfassung, intelligente Suche oder automatische Berichterstellung - mit einem bestehenden Grundmodell wie GPT-4o, Claude oder Gemini.
Enthalten: Prompt-Engineering und System-Prompt-Architektur, API-Integration und Fehlerbehandlung, grundlegendes Evaluierungsframework, Deployment in Ihrer bestehenden Infrastruktur.
Typischer Zeitplan: 2-4 Wochen vom Kickoff bis zur Produktion.
Stufe 2: RAG-System mit individueller Wissensbasis (20.000-55.000 €)
Ihr Anwendungsfall erfordert, dass die KI Fragen auf der Grundlage Ihrer proprietären Daten beantwortet - interne Dokumentation, Produktkataloge, Support-Verlauf, Verträge oder regulatorische Einreichungen.
Enthalten: Dokument-Ingestion und Vorverarbeitungspipeline, Embedding-Generierung und Vektordatenbank-Setup, Retrieval-Augmented-Generation-Architektur mit Zitatverfolgung, automatisierte Evaluierung: Begründungsbewertungen, Relevanzbewertungen, Halluzinationserkennung, Produktionsüberwachung mit Trace-Logging und Qualitäts-Dashboards.
Typischer Zeitplan: 4-8 Wochen.
Stufe 3: Multi-Agenten-Orchestrierungssystem (50.000-120.000 €)
Sie benötigen ein KI-System, das nicht nur Fragen beantwortet - es handelt. Agenten, die Leads weiterleiten, Rechnungen verarbeiten, Support-Tickets priorisieren, Code ausführen, APIs aufrufen, E-Mails schreiben und versenden oder sich über mehrere spezialisierte Unteragenten koordinieren.
Enthalten: Agenten-Orchestrierungsarchitektur (LangGraph, benutzerdefiniertes DAG oder Tool-Use-Muster), Tool-Integrationsschicht (CRM, ERP, Ticketsysteme), Zustandsverwaltung und Gesprächsgedächtnis, Mensch-in-der-Schleife-Interventionspunkte für risikoreiche Entscheidungen, umfassendes Audit-Logging, Sicherheitsarchitektur: Eingabevalidierung, Output-Sandboxing, Egress-Kontrollen.
Typischer Zeitplan: 6-12 Wochen.
Stufe 4: Vollständige Enterprise-KI-Plattform (100.000-250.000 € oder mehr)
Ein integriertes KI-System, das sich über mehrere Abteilungen, Anwendungsfälle und Datenquellen erstreckt. Beinhaltet typischerweise individuelles Fine-Tuning, Enterprise-SSO und RBAC, Multi-Tenant-Architektur und einen langfristigen Support-Vertrag.
Was die KI-Entwicklungskosten tatsächlich antreibt
Infrastrukturverantwortung: Soll die KI in Ihrem eigenen AWS/Azure/GCP-Konto laufen oder in der verwalteten Umgebung des Anbieters? Self-Hosted-Deployments kosten mehr im Voraus, geben Ihnen aber vollständige Datensouveränität.
Datenkomplexität: Saubere, strukturierte Daten in zugänglichen Formaten sind günstig. Gescannte Dokumente, gemischte Sprachen, mehrere proprietäre Formate erhöhen die Datenpipeline-Kosten um 30-60%.
Evaluierungsstrenge: Produktions-KI-Systeme erfordern automatisierte Evaluatoren, die kontinuierlich auf gesampeltem Traffic laufen. Regulierte Deployments kosten typischerweise 30-50% mehr als gleichwertige nicht-regulierte.
Warnsignale in KI-Entwicklungsangeboten
Kein Evaluierungsplan. Wenn ein Anbieter nicht erwähnt, wie er messen wird, ob die KI korrekt funktioniert, bauen sie eine Demo.
Fester Zeitplan ohne Discovery-Phase. Genaue KI-Entwicklungsschätzungen erfordern das Verständnis Ihrer Datenqualität, bestehenden Infrastruktur und Integrationsanforderungen.
Keine Erwähnung von Überwachung oder Monitoring. Ein KI-System ohne Monitoring-Stack wird still degenerieren.
Bei Seven Labs beginnen unsere Engagements mit einer bezahlten Discovery-Phase: Wir verstehen Ihre Daten, Ihre bestehende Infrastruktur und Ihre Erfolgskriterien, bevor wir eine einzige Codezeile schreiben.
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