ChatGPT Alternative mit Datenschutz: KI selbst hosten für Ihr ganzes Unternehmen.
Ihre Mitarbeiter nutzen ChatGPT bereits, oft mit Daten, die das Unternehmen nie verlassen sollten. Mit Loadcore betreiben Sie offene Modelle wie gpt-oss, Qwen und Gemma auf GPU-Servern, die Sie kontrollieren, und geben jedem Team den Chat und die API, die es gewohnt ist.
Warum Unternehmen eine ChatGPT Alternative suchen
ChatGPT hat KI für alle im Unternehmen nutzbar gemacht. Es hat aber auch drei Probleme geschaffen, die auffallen, sobald Recht, Sicherheit oder Finanzen genauer hinsehen:
- Daten verlassen das Haus. Verträge, Kundendaten, Quellcode und interne Strategie landen in Prompts, die auf fremder Infrastruktur verarbeitet werden.
- Kosten wachsen mit Mitarbeiterzahl und Nutzung. Abos pro Arbeitsplatz und API-Rechnungen pro Token steigen mit jedem neuen Nutzer und jeder neuen Integration.
- Sie kontrollieren das Modell nicht. Modelle werden nach dem Zeitplan des Anbieters aktualisiert, eingestellt oder gedrosselt, nicht nach Ihrem.
Eine selbst gehostete Alternative löst alle drei, indem sie die Inferenz auf Hardware verlagert, die Sie kontrollieren.
Was Loadcore Ihnen bietet
Loadcore ist eine Plattform zur Verwaltung selbst gehosteter LLMs. Sie besteht aus drei Teilen:
- Der Loadcore Agent ist ein einzelnes Binary, das Sie auf jedem GPU-Server starten. Er installiert llama.cpp, lädt Modelle von Hugging Face herunter und stellt in Ihrem eigenen Netzwerk eine OpenAI-kompatible API bereit.
- Die Loadcore Console ist der Ort, an dem Ihr Team arbeitet. Admins registrieren Server, laden Modelle und starten Instanzen. Mitglieder chatten mit den Modellen, die sie nutzen dürfen, und erstellen persönliche API-Schlüssel.
- Die Loadcore API ist die verwaltete Steuerungsebene, die Server, Modelle, Abteilungen und Schlüssel verwaltet. Sie leitet nie Inferenz weiter.
Für Ihre Nutzer fühlt sich das an wie ChatGPT, aber jeder Prompt und jede Antwort bleibt auf Ihren Servern.
Wählen Sie die offenen Modelle, die zu Ihrer Arbeit passen
Sie sind nicht auf ein Modell festgelegt. Gängige Wahl:
| Anwendungsfall | Modell | Passt auf |
|---|---|---|
| Allgemeiner Assistent | Qwen3.8 27B | eine GPU mit 24 bis 48 GB |
| Reasoning und Analyse | gpt-oss 120B | eine GPU mit 80 GB |
| Coding-Agenten | Qwen3 Coder Next | eine GPU mit 64 bis 80 GB |
| Frontier-Qualität | GLM-5.3 | ein Multi-GPU-Server |
Betreiben Sie verschiedene Modelle auf verschiedenen Servern oder dasselbe Modell auf mehreren Servern für mehr Durchsatz. Alle Modellleitfäden mit VRAM-Anforderungen und empfohlenen Einstellungen finden Sie hier.
Entscheiden Sie, wer welches Modell erhält
Mitglieder gehören zu Abteilungen, und jeder Abteilung werden bestimmte Modelle freigegeben. Die Entwicklung kann das Coding-Modell erhalten, die Rechtsabteilung das große Reasoning-Modell, und alle den allgemeinen Assistenten. Jede Anfrage trägt einen persönlichen Schlüssel, den der Agent auf Ihrem Server prüft, bevor etwas läuft.
Kosten vergleichen
Ein GPU-Server kostet dasselbe, ob zehn oder tausend Personen ihn nutzen. Für ein Unternehmen mit Hunderten Nutzern ist das meist günstiger als Abos pro Arbeitsplatz oder Preise pro Token. Geben Sie Ihre eigenen Zahlen in den LLM-Kostenrechner ein.
Loslegen
Registrieren Sie Ihren ersten Server in der Console, starten Sie den Agent mit einem Befehl und laden Sie ein Modell. Die meisten Teams betreiben ihr erstes privates Modell noch am selben Tag. Die Dokumentation führt Sie durch jeden Schritt.
Häufige Fragen
Ist ein selbst gehostetes Modell so gut wie ChatGPT?
Für die meisten alltäglichen Aufgaben im Unternehmen, etwa Entwerfen, Zusammenfassen, Übersetzen, Fragen zu Dokumenten beantworten und Code schreiben, sind aktuelle offene Modelle wie gpt-oss 120B, Qwen3.8 und GLM-5.3 nah genug dran, dass Nutzer kaum einen Unterschied merken. Und weil das Modell auf Ihrer Hardware läuft, können Sie am Tag der Veröffentlichung auf ein neueres offenes Modell wechseln.
Funktionieren unsere bestehenden Tools weiter?
Ja, wenn sie die OpenAI-API sprechen. Setzen Sie die Base-URL auf Ihren Loadcore Agent und verwenden Sie einen persönlichen `sk-lc-`-Schlüssel. Die OpenAI-SDKs, LangChain, Continue, aider, opencode und curl funktionieren auf diese Weise.
Sieht Loadcore unsere Prompts?
Nein. Inferenzanfragen gehen von Ihren Tools direkt an den Agent auf Ihrem eigenen Server. Die Loadcore-Steuerungsebene erhält nur Heartbeats, Download-Fortschritt, Instanzstatus und Prüfungen von API-Schlüsseln.
Welche Hardware brauchen wir?
Einen Linux-Server mit einer GPU, die llama.cpp unterstützt. Eine einzelne Karte mit 24 bis 48 GB betreibt starke mittelgroße Modelle, eine einzelne Karte mit 80 GB betreibt gpt-oss 120B, und mehrere Server können sich über Ihr lokales Netzwerk ein größeres Modell teilen.
Betreiben Sie offene Modelle mit starkem Reasoning und Coding auf eigenen GPU-Servern als private Alternative zu Claude. OpenAI-kompatible API, Zugriff pro Team, keine Gebühren pro Token.
Vergleichen Sie Ihre heutigen Kosten für KI-Abos und Token-APIs mit den Fixkosten offener LLMs auf eigenen GPU-Servern. Geben Sie Ihre eigenen Zahlen ein.
Starten Sie heute Ihr erstes Modell.
Registrieren Sie einen GPU-Server, laden Sie ein offenes Modell und geben Sie Ihrem Team einen API-Schlüssel.