Was beide Wege kosten, was sie an IT verlangen und wann welcher passt.
01 Kurz gesagt
KI lokal betreiben oder über eine Schnittstelle nutzen: Ein KI-Modell lässt sich auf zwei Arten in einen Workflow holen. Über eine Schnittstelle (API): Das Modell läuft beim Anbieter, der Workflow schickt ihm nur den einen Schritt, der Sprache oder Dokumente verstehen muss, und bezahlt wird nach Nutzung. Oder lokal, also selbst betrieben: Ein offenes Modell läuft auf eigenen Servern oder bei einem Hoster Ihrer Wahl, und keine Daten gehen an einen Modellanbieter. Die Schnittstelle ist der schnellere und meist günstigere Weg. Selbstbetrieb ist der Weg, wenn keine Daten das Haus verlassen dürfen. Für das Workflow-Werkzeug selbst stellt sich dieselbe Frage noch einmal, getrennt davon.
02 Zwei Entscheidungen, nicht eine
Ein Workflow hat zwei Teile, die an verschiedenen Orten laufen können:
- Das Workflow-Werkzeug, bei uns meist n8n. Es verbindet die Systeme und führt die Schritte aus.
- Das Modell, das den Verstehensschritt übernimmt, etwa Claude, ChatGPT, Mistral oder ein offenes Modell.
Beides lässt sich unabhängig wählen. Ein selbst betriebenes n8n kann ein Modell über die Schnittstelle aufrufen, und ein gehostetes n8n kann ein selbst betriebenes Modell ansprechen, wenn es erreichbar ist. Welches Modell welche Aufgabe übernimmt, ist eine dritte Frage, siehe KI-Modelle und Datenstandort.
03 Das Modell über eine Schnittstelle
Der Workflow schickt einen Text oder ein Dokument an den Anbieter und bekommt das Ergebnis zurück.
- Kosten: nach Nutzung, abgerechnet nach verarbeiteter Textmenge. Keine eigene Hardware. Bei den meisten Büroprozessen sind die Modellkosten klein im Vergleich zum Aufbau und zur Betreuung des Workflows.
- IT-Aufwand: gering. Ein Geschäftskonto beim Anbieter, ein Schlüssel für die Schnittstelle, ein Vertrag über die Auftragsverarbeitung.
- Qualität: Zugriff auf die leistungsfähigsten Modelle, sobald sie erscheinen.
- Datenstandort: Die Modelle, die wir so einsetzen, laufen in europäischen Regionen. Der Anbieter bleibt ein Unternehmen mit eigenem Sitz, bei Claude, ChatGPT und Gemini in den USA, bei Mistral in Frankreich. Was das bedeutet, steht in US-Anbieter und Datenstandort.
04 KI lokal betreiben: das Modell auf eigenen Servern
Ein offenes Modell, dessen Gewichte frei verfügbar sind, läuft auf Servern, die Sie kontrollieren. Beispiele auf unserer Liste sind GLM, Qwen und Llama.
- Kosten: Server mit Grafikprozessoren, im eigenen Rechenzentrum oder gemietet, dazu Strom oder Miete und Betreuung. Sie fallen an, ob das Modell arbeitet oder nicht.
- IT-Aufwand: hoch. Jemand muss die Server betreiben, das Modell aktualisieren, die Last überwachen und Ausfälle beheben.
- Qualität: Offene Modelle sind 2026 für viele Aufgaben gut genug, etwa Einordnen, Zusammenfassen und Auslesen. Bei langen, schwierigen Dokumenten liegen die grossen kommerziellen Modelle nach unserer Erfahrung meist vorn.
- Datenstandort: vollständig bei Ihnen. Kein Modellanbieter sieht die Daten.
05 Welche Hardware ein lokales LLM braucht
Den Ausschlag gibt der Speicher des Grafikprozessors. Die Gewichte eines Modells brauchen ungefähr so viel Speicher wie Parameter mal Bytes je Parameter: in 16-Bit-Genauigkeit zwei Bytes, in 8 Bit eines, in 4 Bit ein halbes. Ein Modell mit 70 Milliarden Parametern braucht so rund 140 GB in 16 Bit und rund 35 GB in 4 Bit, dazu Speicher für den Text, den es gerade verarbeitet. Kleinere Modelle mit 7 bis 14 Milliarden Parametern laufen auf einer einzelnen Grafikkarte, grosse brauchen mehrere oder einen Server mit viel Grafikspeicher. Die Reduktion auf 8 oder 4 Bit spart Speicher, kann aber Qualität kosten; das prüfen wir mit Ihren Beispielfällen.
Konkrete Preise für Hardware nennen wir hier nicht. Sie hängen von Modellgrösse, Menge und Beschaffungsweg ab und ändern sich schnell. Für Ihren Ablauf rechnen wir sie in der Analyse aus, gegen die Kosten über die Schnittstelle.
06 Die beiden Wege nebeneinander
| Über eine Schnittstelle | Selbst betrieben | |
|---|---|---|
| Einstieg | Tage | Wochen, je nach Hardware |
| Kostenart | Nach Nutzung | Fix, für Hardware und Betrieb |
| IT im Haus nötig | Kaum | Ja, oder ein Betriebspartner |
| Modellqualität | Die aktuellen Spitzenmodelle | Offene Modelle, für viele Aufgaben ausreichend |
| Wer sieht die Daten | Der Anbieter, unter Vertrag | Niemand ausserhalb |
| Passt, wenn | Datenschutz mit Vertrag und Pseudonymisierung gelöst ist | Keine Daten das Haus verlassen dürfen |
07 Das Workflow-Werkzeug: gehostet oder selbst betrieben
Für n8n gibt es beide Wege. n8n Cloud wird vom Hersteller betrieben, auf Microsoft Azure in der Europäischen Union (Stand 09.2026). Selbst betrieben läuft n8n auf einem Server Ihrer Wahl, in der Schweiz, in Europa oder im eigenen Rechenzentrum. Die Community Edition ist für den internen Gebrauch im eigenen Betrieb kostenlos, Funktionen für grössere Organisationen wie Single Sign-on brauchen eine Lizenz.
Selbst betrieben ist die Wahl, wenn der Workflow Systeme im eigenen Netz erreichen muss, etwa einen Dateiserver oder ein ERP ohne Cloud-Zugang, oder wenn der Datenstandort Schweiz verlangt ist. Gehostet ist die Wahl, wenn alle Systeme ohnehin in der Cloud liegen und niemand einen Server betreuen soll. Mehr zum Werkzeug in Was ist n8n.
08 Wann welcher Weg passt
- Standardfall: n8n auf einem Server in der Schweiz oder Europa, Modell über die Schnittstelle in einer europäischen Region, Personendaten vor dem Aufruf durch Platzhalter ersetzt.
- Alles in Microsoft: Die Umgebung liegt in Ihrem Azure-Konto, verwaltet von Ihrer IT. Das Modell kommt aus derselben Umgebung.
- Nichts darf hinaus: Workflow und offenes Modell laufen beide auf Ihrer Infrastruktur. Mehr Aufwand, aber kein Anbieter im Datenpfad.
Was das Datenschutzgesetz dafür verlangt, steht in KI unter Schweizer Datenschutzrecht einsetzen.
09 Was wir übernehmen
Auf Wunsch betreiben wir den Workflow-Server für Sie und betreuen ihn im laufenden Betrieb. Wenn Ihre IT den Betrieb selbst übernehmen will, bauen wir so, dass sie es kann, mit Dokumentation und Übergabe. Was die Betreuung kostet, steht auf Dienstleistungen.
10 Häufige Fragen
Ist ein selbst betriebenes Modell immer sicherer?
Es ist unabhängiger, weil kein Anbieter die Daten sieht. Sicher ist es nur, wenn der eigene Betrieb gut ist: Updates, Zugriffe, Überwachung. Das kostet Arbeit, die ein Anbieter sonst übernimmt.
Können wir mit der Schnittstelle beginnen und später wechseln?
Ja. Der Modellschritt ist ein Baustein im Workflow. Wird er auf ein selbst betriebenes Modell umgestellt, bleibt der Rest des Ablaufs gleich. Vorher prüfen wir mit Ihren Beispielfällen, ob das offene Modell die Aufgabe genauso gut erledigt.
Was braucht ein lokales LLM im Unternehmen?
Einen Server mit genug Grafikspeicher für das gewählte Modell, jemanden, der ihn betreibt und aktualisiert, und einen Workflow, der das Modell nur für die Schritte aufruft, die Sprache verstehen müssen. Welche Hardware, steht oben.
Geht KI-Hosting in der Schweiz?
Ja. Ein offenes Modell lässt sich auf Servern in der Schweiz betreiben, im eigenen Rechenzentrum oder bei einem Schweizer Hoster, und n8n ebenso. Dann verlassen weder Workflow noch Modellaufrufe die Schweiz.
Was kostet die Modellnutzung über die Schnittstelle?
Das hängt von Modell, Dokumentenlänge und Menge ab. Konkrete Preise nennen wir hier nicht, weil sie sich oft ändern. In der Analyse rechnen wir sie für Ihren Ablauf aus.
Quellen
- n8n: Security – Cloud hosting & storage
- n8n-Dokumentation: Choose how to use n8n
- n8n: Sustainable Use License