Condense
Deutsch

Die meiste LLM ist größerals dein Problem.
Bau genau das, was du brauchst, in einfacher Sprache.

≥99% Genauigkeit erhalten8–15× kleinerläuft auf dem Gerät
Loslegen
Der alte Weg
  • Jede Anfrage → ein riesiges Modell.
  • Jedes Token → eine Rechnung.
  • Jede Antwort → durchschnittlich.
Der neue Weg
  • Beschreibe dein Feature.
  • Bekomme ein kleines, spezialisiertes Modell.
  • Lass es günstiger, schneller, besser laufen.

Ein kleineres Modell, das auf deine genaue Aufgabe trainiert ist,
kann größere Modelle übertreffen,
weil es nur lernt, worauf es ankommt.

So sieht das aus.

Ein Beispiel: ein SaaS, das automatisch auf Support-Tickets antwortet.

Vorher: GPT-5 API

  • ~10 $ pro 1 Mio. Output-Tokens
  • Ein generisches Modell für alles
  • Keine Verbesserung im Laufe der Zeit
  • Deine Tickets trainieren OpenAIs Modelle, nicht deine

Nachher: Ein 1B-Modell, fein auf deinen Tickets abgestimmt

  • ~0,50 $ pro 1 Mio. Tokens auf einer 0,40 $/h-GPU
  • Trainiert auf deinen echten Konversationen
  • Bleibt scharf in deiner Domäne
  • Deins. Selbst gehostet. Kein Vendor-Lock-in.

Nutze deine eigenen Daten, oder lass die KI ein öffentliches Dataset für dich finden.

Kostenschätzungen: veröffentlichter GPT-5-API-Tarif; selbst gehostetes 1B-Modell auf einer einzelnen GPU bei typischem Durchsatz. Echte Zahlen hängen von deinem Traffic ab.

Unter der Haube.

Echte ML-Techniken. Du musst sie nur nicht kennen.

Distillation

Trainiere ein kleines Schüler-Modell auf den Ausgaben eines großen Lehrers. Behalte das Wissen, verliere die Größe.

Quantisierung

Verringere die Gewichte von FP16 auf INT4/INT8. 4–8× kleiner. Läuft auf normaler Hardware.

Pruning

Entferne die Gewichte, die nichts beitragen. Schnellere Inferenz, gleiche Genauigkeit.

LoRA

Trainiere einen schlanken Adapter statt des ganzen Modells. Günstig zu trainieren, leicht auszutauschen.

Einfache, Transparente Preise

Tokens kaufen, Kompression starten. 1 Token = 1 Stunde Rechenzeit.

1 Token = 1 Stunde Kompression · $7/Token Grundpreis

Builder

-8%
$96,60
$6,44 / Token
15Tokens
H100-1-80G

Perfekt für Solo-Entwickler und kleine Experimente.

Compression methods

Knowledge DistillationCoT DistillationGPTQPruningLoRA
  • 15 Kompressions-Tokens
  • Alle Kompressionsarten
  • HuggingFace-Integration
Am Beliebtesten

Studio

-15%
$238
$5,95 / Token
40Tokens
H100-1-80G

Für Teams mit regelmäßigen Kompressionsaufgaben in der Produktion.

Compression methods

Knowledge DistillationCoT DistillationGPTQPruningLoRA
  • 40 Kompressions-Tokens
  • Alle Kompressionsarten
  • HuggingFace-Integration
  • Prioritäts-Support

Scale

-22%
$546
$5,46 / Token
100Tokens
H100-1-80G

Hochvolumen-Kompression für Enterprise- und Forschungsteams.

Compression methods

Knowledge DistillationCoT DistillationGPTQPruningLoRA
  • 100 Kompressions-Tokens
  • Alle Kompressionsarten
  • HuggingFace-Integration
  • Prioritäts-Support
  • Erweitertes Benchmarking

Tokens verfallen nie · Rückerstattung bei Job-Fehler

Incoming

30 Sekunden zum Mehrwert

Installieren, komprimieren, bereitstellen. So einfach ist das.

1
SDK installieren
2
Client initialisieren
3
Kompression starten
4
Ergebnis herunterladen
main.py
1from condense import Condense
2 
3client = Condense(api_key="...")
4 
5# Start compression job
6job = client.compress(
7 model="meta-llama/Llama-3-8b",
8 target_size="800M",
9 strategy="distillation"
10)
11 
12# Download result
13job.wait_until_done()
14job.download("./model")

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