OpenAI in Produktion entwickeln, ausrollen und betreiben
OpenAI auf DoiT
Bringen Sie die OpenAI-Plattform vom Piloten in die Produktion – auf AWS, Google Cloud und Azure. Das richtige Modell, transparente Kosten, ein Betrieb, der trägt.
OpenAI-Practice auf Enterprise-Niveau
Die meisten KI-Projekte versanden nach der Demo
Das Modell läuft. Die Rechnung, die Latenz und die Zuverlässigkeit nicht. Wir betreiben eine OpenAI-Practice auf Enterprise-Niveau mit einem klaren Auftrag: KI vom Piloten in die Produktion bringen.
Wir verbinden Anthropic-Tiefe mit unserer FinOps- und CloudOps-DNA. Unsere Forward Deployed Engineers arbeiten direkt in Ihrem Team und liefern – statt Ihnen ein Strategiepapier zu überreichen und wieder zu verschwinden.
Warum DoiT
Einen OpenAI-Workshop können viele halten. Den Workload danach produktiv betreiben können wenige. Genau dort setzen wir an.
Multicloud von Haus aus
OpenAI auf Amazon Bedrock und über die direkte API. Wir wählen den Weg, der zu Ihrem Stack passt – nicht zu unserem.
FinOps-DNA
Seit 2011 kalkulieren und optimieren wir Cloud-Ausgaben. Tokens, GPUs und Anbieter-Trade-offs auf den Dollar genau.
Embedded Delivery
Senior Engineers werden Teil Ihres Teams. Sie kennen Ihre Architektur, Ihren Kontext und Ihre Rahmenbedingungen.
Instrumentierung inklusive
Ordnen Sie KI-Ausgaben Teams, Features und Kunden zu und sehen Sie, was OpenAI tatsächlich kostet.
Was die Partnerschaft Ihnen bringt
Schneller vom Piloten in die Produktion
Das richtige Modell. Realistische Ziele. Kosten, die Sie verteidigen können.
Das richtige Modell für die Aufgabe
Ein Modell für anspruchsvolles Reasoning, eines für die Balance und eines für hochvolumige Aufgaben.
Schneller in die Produktion
Referenzarchitekturen verkürzen Wochen auf Tage.
Kosten unter Kontrolle
Unit Economics ab Tag eins, auf Marge getrimmt.
Zuverlässig unter Last
HA-Muster und Rollback-Pläne stehen vor dem Go-live.
Eval-Harnesses inklusive
Qualität wird gemessen – durch automatisierte Evaluierungen, nicht geraten.
Governance eingebaut
Least-Privilege-Zugriff und klare Datenverantwortlichkeiten über Teams hinweg.
Wie wir liefern
Forward Deployed Engineers statt Ticket-Queue
FDEs sind Senior Cloud Architects, die direkt in Ihrem Team mitarbeiten. Sie pairen mit Ihren Engineers bei Implementierung, Test und Deployment. Sie verantworten Ergebnisse über den gesamten OpenAI-Lifecycle: Agent- und Workflow-Engineering, RAG- und Wissenssysteme, Eval-Harnesses, Inferenzkosten-Optimierung, Zuverlässigkeit und Security.
So läuft die Zusammenarbeit
Fünf Phasen. Echte Code-Änderungen, keine Empfehlungen.
Kickoff
Use Cases, SLOs und akute Schmerzpunkte abstimmen. Ihre Umgebung kartieren.
Plan
Umfang festlegen. Modelle wählen, Evals definieren, Kosten- und Latenzziele setzen.
Ship
Implementierung gemeinsam mit Ihren Engineers. Echte Änderungen in Ihrer Codebase.
Automate
Monitoring, Guardrails und Policy Controls anbinden. Kein Babysitting nötig.
Prove it
Qualität, Kosten und Zuverlässigkeit an den Zielen messen. Dann weiterziehen.
OpenAI produktionsreif betreiben
Lastspitzen, GPU-Scheduling, Modell-Drift, unvorhersehbare Kosten. Unser FDE-Team führt OpenAI-Ops so wie jeden anderen kritischen Workload.
GPU-Effizienz
Unterausgelastete Inferenz- und Trainingsläufe aufspüren. Beschleuniger ausgelastet halten – ohne Waste.
Skalierungs-Patterns
Autoscaling-Strategien, abgestimmt auf LLM- und Agent-Traffic.
Datenpipelines
Ingestion und Preprocessing härten, damit Retrieval und Training nie ins Stocken geraten.
FinOps für OpenAI
Token-Verbrauch, Anbieterkosten und Trade-offs klar im Blick.
Resilienz von Haus aus
HA-Muster, Failure Domains und Graceful Degradation eingebaut.
Produktionsvalidierung
Lasttests, Chaos Drills und Rollback-Pläne vor dem Go-live.
sehen, was OpenAI wirklich kostet
Token-Rechnungen verschleiern die Wahrheit
Sie kennen die Gesamtsumme. Aber nicht, welches Team, welches Feature oder welcher Kunde sie verursacht hat. Das ändern wir.
Wir setzen Instrumentierung auf Kernel-Ebene ein, um KI- und Cloud-Ausgaben direkt an der Quelle zuzuordnen – ohne Code-Änderungen. Jeder API-Call wird mit dem Workload dahinter verknüpft. Trade-offs treffen Sie mit echten Zahlen.
Was wir bauen
Jedes Engagement startet bei einem Problem, nicht bei einem Feature.
Agentische Workflows
OpenAI übernimmt die mehrstufigen Aufgaben, die Ihr Team heute manuell erledigt.
Wissens- und RAG-Systeme
Antworten auf Basis Ihrer Daten – nicht des offenen Webs.
Coding- und SDLC-Beschleunigung
Schnellere Reviews, Refactorings und Migrationen mit Codex im Loop.
Support-Automatisierung
Tickets lösen und Volumen abfangen, ohne den Kunden zu verlieren.
Dokument- und Vertragsanalyse
Extrahieren, zusammenfassen und prüfen – in großem Maßstab.
Maßgeschneiderte Workloads
Gebaut auf Ihren Stack, Ihre Daten und Ihre SLOs – nicht nach Schablone.
Mit OpenAI loslegen
Wir bringen Ihre Prioritäten und den schnellsten Weg in die Produktion zusammen.