{"id":32527,"date":"2026-08-20T09:09:33","date_gmt":"2026-08-20T07:09:33","guid":{"rendered":"https:\/\/itbranschen.com\/?p=32527"},"modified":"2026-08-20T11:06:47","modified_gmt":"2026-08-20T09:06:47","slug":"schneeflocken-dynamikmodellsteuerung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itbranschen.com\/de\/snowflake-dynamisk-modellstyrning\/","title":{"rendered":"Snowflake f\u00fchrt dynamische Modellsteuerung ein \u2013 zur Senkung der KI-Kosten f\u00fcr Unternehmen"},"content":{"rendered":"

Eine neue Funktion im Cortex AI Gateway w\u00e4hlt automatisch das passende KI-Modell f\u00fcr jede Aufgabe aus. In Snowflakes eigenen Tests konnte die Token-Effizienz um bis zu das Dreifache gesteigert werden, ohne die Qualit\u00e4t zu beeintr\u00e4chtigen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Schneeflocke<\/a>, Snowflake, das Unternehmen hinter der AI Data Cloud, f\u00fchrt dynamisches Modell-Routing ein \u2013 eine neue Funktion in Cortex AI Gateway und den f\u00fchrenden KI-Produkten von Snowflake. Diese w\u00e4hlt automatisch das KI-Modell aus, das f\u00fcr eine bestimmte Aufgabe das beste Verh\u00e4ltnis von Qualit\u00e4t, Geschwindigkeit und Kosten bietet. Ziel ist es, Unternehmen dabei zu helfen, unn\u00f6tige KI-Kosten zu reduzieren, da der Einsatz von KI-Anwendungen und -Agenten zunimmt.<\/p>\n\n\n\n

Anstatt f\u00fcr alle Aufgaben dasselbe und oft das fortschrittlichste und teuerste KI-Modell zu verwenden, wird die dynamische Modellsteuerung in Cortex AI Gateway<\/a>\u00a0\u00a0Einfachere und wiederkehrende Aufgaben k\u00f6nnen effizienteren Modellen zugewiesen werden. Aufgaben, die komplexere Analysen und Schlussfolgerungen erfordern, k\u00f6nnen leistungsf\u00e4higeren und komplexeren Modellen zugeordnet werden.<\/p>\n\n\n\n

In internen Tests von Snowflake hat dieser Ansatz deutliche Effizienzsteigerungen erzielt. KI-Agenten, die dynamische Modellsteuerung mit Cortex AI Gateway nutzen, erstellten eine DBT-Pipeline mit bis zu dreimal h\u00f6herer Token-Effizienz bei gleichbleibender Qualit\u00e4t im Vergleich zur alleinigen Verwendung eines Frontier-Modells. In einem separaten Test f\u00fchrten Entwicklungsteams die gleiche Anzahl an Pull-Requests mit einer um 25 Prozent h\u00f6heren Token-Effizienz aus. *<\/p>\n\n\n\n

\u2013Unternehmen achten zunehmend auf die Wirtschaftlichkeit von KI. Die Frage ist nicht mehr, wie viel KI sie einsetzen, sondern ob diese KI in einen sinnvollen Gesch\u00e4ftsnutzen umgesetzt wird., sagt Sridhar Ramaswamy<\/a>, CEO von Snowflake<\/strong>. Um mit KI effizient zu arbeiten, ist die Flexibilit\u00e4t erforderlich, f\u00fcr jede Aufgabe das jeweils am besten geeignete Modell auszuw\u00e4hlen, w\u00e4hrend sich die Anforderungen stetig ver\u00e4ndern. Snowflake \u00fcbernimmt die Verwaltung dieser Komplexit\u00e4t, damit sich unsere Kunden auf die Ergebnisse konzentrieren k\u00f6nnen, w\u00e4hrend wir im Hintergrund die Modellauswahl optimieren.<\/p>\n\n\n\n

Schneeflocke<\/a> gleichzeitig die Bandbreite offener KI-Modelle in Snowflake Cortex AI erweitern. DeepSeek-V4-Flash 0731<\/strong>\u00a0wird verf\u00fcgbar sein in private Vorschau<\/em>\u00a0Und GLM-5.3<\/strong>\u00a0wird verf\u00fcgbar sein in private Vorschau<\/em>\u00a0bald. Sie erg\u00e4nzen sich. Modelle von Anthropic, OpenAI, Google, SpaceXAI und Mistral, unter anderem<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus werden neue Funktionen eingef\u00fchrt, um den Einsatz und die Kosten von KI zu verfolgen und zu kontrollieren, Ausgabenlimits und Quoten festzulegen und die KI-Kosten beispielsweise auf verschiedene Abteilungen und Kostenstellen zu verteilen.<\/p>\n\n\n\n

Dynamisches Modellrouting<\/strong>\u00a0integriert sich in die KI-Produkte von Snowflake Schneeflocken-Kokosnuss<\/a>\u00a0Und Snowflake CoWork<\/a>\u00a0und kann auch von KI-Agenten von Drittanbietern \u00fcber das Cortex AI Gateway genutzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Die Neuigkeiten in K\u00fcrze:<\/h2>\n\n\n\n
    \n
  • Automatische Modellsteuerung basierend unter anderem auf Qualit\u00e4t, Geschwindigkeit und Kosten<\/li>\n\n\n\n
  • Bis zu 3-fach h\u00f6here Token-Effizienz in internen Snowflake-Tests*<\/li>\n\n\n\n
  • Neue offene Modelle, darunter DeepSeek-V4-Flash 0731 und GLM-5.3<\/li>\n\n\n\n
  • Neue Tools zur Verfolgung, Zuweisung und Begrenzung der KI-Kosten von Unternehmen<\/li>\n\n\n\n
  • Die Nutzung von Daten und KI wird innerhalb des Sicherheits- und Governance-Rahmenwerks von Snowflake verwaltet.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    \u00dcber Snowflake<\/h2>\n\n\n\n

    Snowflake ist die Plattform f\u00fcr das KI-Zeitalter und erm\u00f6glicht es Unternehmen, Innovationen schneller voranzutreiben und den Wert ihrer Daten optimal zu nutzen. Weltweit setzen \u00fcber 13.900 Kunden, darunter Hunderte der gr\u00f6\u00dften Unternehmen der Welt, auf Snowflakes AI Data Cloud, um Daten, Anwendungen und KI sicher zu erstellen, zu nutzen und zu teilen. Mit Snowflake werden Daten und KI f\u00fcr alle zu einem echten Transformationsprozess. <\/p>\n\n\n\n

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