Vom Prompt zum echten AI-Produkt
Wir entwickeln das AI-Produkt, das Sie ausliefern — individuelle LLM-Apps, AI-Features in Ihrer bestehenden App und Inferenz-APIs. Evals, Guardrails und Kostenkontrolle sind von Tag 1 an dabei, damit es standhält, wenn echte Nutzer es beanspruchen, nicht nur in der Demo. Sie erhalten ein deploytes Produkt, kein Notebook.
- RAG, Evals und Guardrails
- OpenAI, Claude und Open Source
- Streaming-Antworten mit Quellenangaben
- Sie besitzen 100 % des Codes
Angetrieben von einem erstklassigen Stack
Über 10,000+ Marketer weltweit vertrauen uns
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Eine Demo beeindruckt. Ein Produkt hält stand.
Wir bauen die Teile, die darüber entscheiden, ob echte Nutzer vertrauen — Grounding, Evals, Guardrails und Kostenkontrolle — damit es über den ersten Klick hinaus funktioniert, nicht nur im Pitch.
Entwickelt für Leistung
Die Grundlagen, die wir bei jedem Projekt richtig machen — damit das, was wir ausliefern, noch lange nach dem Launch funktioniert.
Geht in Produktion
Wir entwickeln das AI-Produkt, das Sie wirklich launchen — keine Demo, die beim ersten unerwarteten Nutzerklick zerbricht.
Verankert in Ihren Daten
RAG-Pipelines mit hybridem Retrieval und Quellenangaben, damit das Modell aus Ihrem Wissen antwortet, statt plausible Fiktion zu erfinden.
Evals und Guardrails
Regressions-Evals, LLM-as-a-judge-Checks und Guardrails von Tag 1 an, damit Qualität gemessen und nicht erhofft wird.
Schnell und kostenbewusst
Streaming-Antworten, Multi-Model-Routing und Caching so abgestimmt, dass das Produkt schnell bleibt und die Token-Rechnung im Rahmen.
Gebaut für Teams, die AI ausliefern, statt nur darüber zu reden
Wenn Sie ein AI-Produkt launchen wollen — oder ein Feature, das Ihre Nutzer wirklich anfassen — ist das das Team, das es in Produktion bringt.
Startups & Gründer
Liefern Sie ein finanzierbares AI-Produkt mit Grounding, Evals und Kostenkontrolle, eingebaut ab v1.
SaaS-Produktteams
Ergänzen Sie AI-Features, die Ihre Nutzer anfassen — Suche, Entwürfe, Copilots — ohne Rewrite oder Forschungsumweg.
Engineering-Verantwortliche
Holen Sie Senior-AI-Engineers, die produktionsreife LLM-Systeme ausliefern, keinen Proof of Concept, der stecken bleibt.
AI-native Teams
Bekommen Sie RAG, Evals und Multi-Model-Routing richtig umgesetzt, damit Sie über Qualität pro Dollar skalieren, nicht über Raterei.
End-to-end, erledigt für Sie
Individuelles AI-SaaS
Wir entwickeln brandneue AI-Produkte end to end — die App, die Modellschicht, die Datenpipelines und die Infrastruktur dahinter, deployt und bereit für zahlende Nutzer.
AI-Features, die Ihre Nutzer anfassen
Ergänzen Sie kundenorientierte AI in einer bestehenden App: Suche, Entwürfe, Zusammenfassung, Copilots oder Klassifizierung, verdrahtet mit Ihren Daten und ausgeliefert hinter einem Feature-Flag.
RAG-Pipelines
Ingestion, Chunking, Embeddings und hybrides Retrieval mit Reranking und Quellenangaben, damit Ihr Modell aus Ihrem Wissen antwortet, nicht aus Raterei.
AI-APIs und Microservices
Saubere, versionierte Inferenz-APIs und MCP-Server, auf denen Ihr Team und Ihre Kunden aufbauen können — mit Rate-Limits, Auth und Streaming eingebaut.
Evals, Guardrails und Observability
Benchmark-Datensätze, automatisierte Eval-Suites in CI und Live-Dashboards für Qualität, Kosten, Latenz und Drift, damit Sie immer wissen, dass es funktioniert.
Multi-Model-Routing und Kostenkontrolle
Ein Router, der pro Anfrage das richtige Modell aus OpenAI, Anthropic und Open Source wählt — mit Fallbacks, Caching und Usage-Metering verdrahtet.
Ein AI-Produkt, dem Ihre Nutzer auf den ersten Blick vertrauen
Streaming-Antworten, Quellenangaben und eine schnelle, nativ wirkende UI — das Produkt sieht aus und verhält sich wie etwas, für das man zahlt.
Streaming-Antworten
Antworten streamen Token für Token ein, während sie generiert werden, damit es sich schnell anfühlt statt hinter einem Spinner festzuhängen.
Belegt, nicht erfunden
Jede Antwort verweist auf eine echte Quelle aus Ihren Daten, damit Nutzer nachvollziehen und vertrauen können, was das Modell sagt.
Kostenbewusst im großen Maßstab
Multi-Model-Routing und Caching halten die Antworten schnell und die Token-Rechnung planbar, während die Nutzung wächst.
Gebaut auf dem AI-Stack, den Sie ohnehin wählen würden
Wir bauen mit den Frontier-Modellen, Frameworks und der Infrastruktur, denen Ihr Team bereits vertraut — keine proprietäre Blackbox.
Was enthalten ist
Alles, was es braucht, um ein AI-Produkt in Produktion zu betreiben — verankert, gemessen und kostenkontrolliert, kein Prompt im Notebook.
Ein klarer Weg von der Idee bis zum Livegang
Keine Blackbox. Sie wissen immer, was ausgeliefert wird, wann und warum.
Discovery und Scoping
Ein Sprint mit festem Umfang, in dem wir den Use Case abbilden, Ihre Daten prüfen und den Ansatz belegen, damit Sie sich auf Plan und Preis festlegen, nicht auf ein offenes Forschungsbudget.
- Use Case abbilden
- Daten prüfen
- Ansatz belegen
Architektur und Prototyp
Wir entwerfen die Modellschicht, das Retrieval und den Datenfluss und bauen dann einen funktionierenden Prototyp gegen Ihre echten Daten, um die Qualität vor dem Skalieren zu belegen.
- Modell- & Retrieval-Design
- Prototyp auf echten Daten
- Qualitäts-Baseline
Bauen und evaluieren
Senior-Engineers bauen das Produkt in wöchentlichen Sprints, wobei Eval-Suites und Guardrails mit dem Code mitwachsen, statt am Ende drangeschraubt zu werden.
- Wöchentliche Build-Sprints
- Eval-Suites in CI
- Guardrails verdrahtet
In Produktion ausliefern
Wir deployen mit Streaming-UIs, Multi-Model-Routing, Observability und Rollback-Pfaden und bringen es dann vor Ihre ersten echten Nutzer.
- Streaming-UI-Deploy
- Observability & Rollback
- Erste echte Nutzer
Optimieren und skalieren
Wir optimieren Kosten und Latenz, erweitern Evals, ergänzen Modelle und Features und machen das Produkt Monat für Monat smarter und günstiger im Betrieb.
- Kosten & Latenz optimieren
- Evals erweitern
- Modelle & Features ergänzen
Worauf Sie sich verlassen können
AI-Discovery-Sprint mit festem Umfang
Monitoring für Eval, Kosten und Latenz
Sie besitzen Code, Prompts und IP
Quellen und APIs im Retrieval verdrahtet
In produktionsreifer AI wird der Wert gewonnen
Eine Demo bekommt jeder an einem Nachmittag zum Laufen. Wir bauen die Teile, die darüber entscheiden, ob echte Nutzer vertrauen, dranbleiben und Ihre Token-Rechnung nicht sprengen.
Hybrides Retrieval
Semantische plus Keyword-Suche mit Reranking und Metadaten-Filterung, damit der richtige Kontext das Modell erreicht statt der nächstbesten Keyword-Übereinstimmung.
Evals als Gate
Regressions-Suites und LLM-as-a-judge-Checks laufen in CI, damit eine Prompt- oder Modelländerung die Qualität in Produktion nicht heimlich zerstört.
Guardrails
PII-Redaktion, Citation-Injection, Faithfulness-Scoring und Audit-Logs, damit Outputs verankert, sicher und nachvollziehbar bleiben.
Streaming-UIs
Token-für-Token-Rendering und optimistische UI, damit belegte Antworten einströmen, während sie generiert werden, statt nach einem langen Spinner zu landen.
Multi-Model-Routing
Anfragen werden über OpenAI, Claude und Open Source nach Kosten, Latenz und Qualität geroutet, mit automatischem Fallback, wenn ein Anbieter ausfällt.
Usage-Metering und Abrechnung
Metering pro Token und pro Seat, Nutzungslimits und Kosten-Dashboards, damit Sie Ihre eigenen Kunden abrechnen können und nie von einer Rechnung überrascht werden.
Wie wir im Vergleich zu den Alternativen
Es gibt günstigere Wege, ein Modell an Ihre App zu schrauben. So halten sie stand, sobald echte Nutzer, echte Daten und eine echte Token-Rechnung ins Spiel kommen.
| Was zählt | DIY / API-Wrapper | Freelancer | Typische AI-Agentur | seotools.pro |
|---|---|---|---|---|
| Grounding und Genauigkeit | Rohe Prompts, Halluzinationen inklusive | Eine einfache RAG-Demo auf Beispieldaten | Grounding, wenn Sie es separat beauftragen | Hybrides Retrieval mit Reranking und Quellenangaben, verankert in Ihren Daten. |
| Evals und Qualität | Sie überfliegen ein paar Outputs | Manuelle Stichproben, keine Suite | Evals versprochen, spät geliefert | Automatisierte Eval-Suites und LLM-as-a-judge-Checks als Gate für jedes Release. |
| Kosten und Latenz | Ein Modell, koste es, was es wolle | Ein einziger Anbieter, kein Fallback | Optimiert als spätere Phase | Multi-Model-Routing, Caching und Streaming, abgestimmt auf Kosten und Tempo. |
| Produktionsreife | Funktioniert in der Demo, bricht in Produktion | Kein Monitoring, kein Rollback | Ein separates Hardening-Projekt | Observability, Guardrails und Rollback-Pfade von Tag 1 an verdrahtet. |
| Nutzung und Abrechnung | Kein Metering, rätselhafte Rechnungen | Nicht ihr Problem | Wird kaum überhaupt angeboten | Metering pro Token, Nutzungslimits und Billing-Hooks für Ihre Kunden. |
| Code- und Modell-Eigentum | Ihres, abzüglich der Grenzen des Wrappers | Hängt vom Vertrag ab | Manchmal an ihre Plattform gebunden | 100 % Ihres — Ihre Repos, Prompts, Modelle und Cloud, kein Lock-in. |
Anatolij Ulitovskij
Gründer von seotools.pro · 15+ Jahre
AI-Engineers, die Produkte ausliefern, keine Prototypen
seotools.pro ist ein gründergeführtes Studio. Die Engineers, die Ihr AI-Produkt scopen, sind dieselben, die es bauen, evaluieren und ausliefern — kein Forschungstheater, keine Offshore-Weiterreichung.
Produkt-Engineers, keine Forscher
Produktion ab Tag 1
Modellagnostisch by Design
Kosten sind ein Engineering-Problem
Ihnen gehört alles
Jedes Projekt beinhaltet
Fragen, beantwortet
Verankert, nicht geraten
Jede Antwort wird aus Ihren Daten abgerufen und ist auf eine Quelle zurückführbar.
Gemessen, nicht erhofft
Evals und Guardrails belegen die Qualität vor und nach jedem Release.
Ihres zum Behalten
Ihr Code, Ihre Prompts, Modelle und IP gehen in Ihre Accounts, ohne Lock-in.
Bereit, ein echtes AI-Produkt auszuliefern?
Sagen Sie uns, was Sie bauen wollen. Wir zeichnen den schnellsten Weg vom Prompt zu einem Produkt, das in Produktion standhält.
Unverbindlich · ehrliche Einschätzung der Passung · geleitet von seotools.pro-Gründer Anatolii Ulitovskyi