Serverless Inference (Serverlose Inferenz)

Serverless Inference (serverlose Inferenz) bezeichnet die Ausführung von KI-Modellen für Vorhersagen/Antworten (Inferenz), ohne dass du eigene Server oder GPU-Instanzen dauerhaft betreiben musst. Die Infrastruktur wird vom Provider automatisch bereitgestellt, skaliert je nach Last hoch oder runter und wird typischerweise nutzungsbasiert (z. B. pro Request, Sekunde oder Token) abgerechnet.

Was ist Serverless Inference?

Im Kern ist Serverless Inference ein Betriebsmodell für Inference und Model Serving: Du rufst ein Modell über eine API auf, der Anbieter startet bei Bedarf Rechenkapazität (oft GPU), führt die Inferenz aus und gibt das Ergebnis zurück. Du musst dich nicht um Cluster, Autoscaling, GPU-Treiber, Patching oder Capacity Planning kümmern.

Wie funktioniert Serverless Inference?

• 1) Request: Deine App, ein Workflow-Tool wie n8n oder ein Backend sendet eine Anfrage (Prompt, Bild, Audio etc.).
• 2) Routing & Provisionierung: Der Provider wählt passende Ressourcen (CPU/GPU) und startet/zuweist eine Laufzeitumgebung.
• 3) Modell-Ausführung: Das Modell (z. B. ein Large Language Model (LLM)) verarbeitet Input, ggf. mit Streaming-Ausgabe.
• 4) Response & Abrechnung: Ergebnis wird zurückgegeben; Kosten entstehen nur für tatsächliche Nutzung (z. B. Tokens, Laufzeit, Aufrufe).
• 5) Skalierung: Bei mehr Traffic werden parallel mehr Instanzen gestartet; bei wenig Traffic wird wieder heruntergefahren.

Wofür braucht man das? (Use Cases)

• Chatbots & Copilots auf Basis von ChatGPT-ähnlichen Modellen, wenn Last stark schwankt (z. B. Kampagnen, Support-Spitzen).
• RAG-Pipelines (z. B. RAG (Retrieval-Augmented Generation)) mit Embeddings und Vektordatenbank (Vector Database), bei denen nur bei echten Nutzeranfragen gerechnet wird.
• Automatisierung in Automatisierung (Automation)-Workflows: Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung, Tool-Calls (siehe Function Calling / Tool Use).
• Batch-nahe Jobs mit unregelmäßigen Läufen, wenn du keine dauerhafte GPU „warm“ halten willst.

Warum ist Serverless Inference wichtig?

Serverlose Inferenz reduziert Betriebsaufwand und senkt Einstiegshürden: Teams können schneller produktiv gehen, ohne MLOps-Stack und GPU-Flotten zu betreiben. Gleichzeitig unterstützt sie schnelle Experimente (Modelle wechseln, A/B-Tests) und passt gut zu Multi-Provider-Ansätzen (siehe Multi-LLM Strategy (Multi-Provider-Strategie)).

Vorteile

• Pay-per-use: Kosten entstehen nur bei Nutzung – attraktiv für volatile Nachfrage.
• Autoscaling: Hohe Parallelität ohne eigenes Capacity Planning.
• Schneller Start: Weniger Infrastruktur-Setup, schnelleres Time-to-Market.

Grenzen & typische Stolpersteine

• Cold Starts: Bei Inaktivität kann die erste Anfrage langsamer sein (höhere Latency (Latenz) & Throughput).
• Preis-Volatilität: Bei dauerhaft hoher Last kann ein dedizierter Inference-Server (vLLM / TGI / Triton) günstiger sein (TCO-Vergleich, siehe Total Cost of Ownership (TCO) für LLMs).
• Limits: Rate Limits, Concurrency, Kontextfenster (siehe Kontextfenster (Context Window)) und Timeout-Grenzen.
• Compliance: Datenhaltung/Region (siehe Data Residency (Datenresidenz), Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI), Logging und Retention (siehe Data Retention (Datenaufbewahrung) bei KI-Providern).

Was kostet Serverless Inference?

Die Kosten hängen vom Modelltyp und der Abrechnung ab: Bei LLMs oft pro Token (Input/Output), bei Vision/Audio pro Sekunde oder Bild, bei GPU-Serverless teils pro Rechenzeit. Einflussfaktoren sind Kontextlänge, Antwortlänge, Parallelität, Caching (siehe Prompt Caching (Antwort-/Prompt-Cache)) und gewünschte Latenz/SLA (siehe SLA & SLO (Service Level Objectives)).

Praxisbeispiel: Ein n8n-Workflow nimmt eingehende Support-Mails an, nutzt serverlose Inferenz zur Klassifikation und Antwortskizze, ruft bei komplexen Fällen ein stärkeres Modell per Routing auf (siehe Model Router (Modell-Routing)) und speichert relevante Infos für RAG. Du zahlst nur, wenn tatsächlich Mails eintreffen – ohne dauerhaft laufende GPU.