Hallo, ich bin Ridvan. Full Stack & AI Engineer aus Bielefeld.

Multi-Model je nach Task. Aus dem Anthropic-Stack: Claude Opus 4.7 (1 M Token Kontext) für komplexes Reasoning, lange Codebases und Recherche. Sonnet 4.6 als Brot-und-Butter-Modell. Haiku 4.5 für günstige High-Volume-Tasks. Aus dem OpenAI-Stack: GPT-5 für vergleichende Bewertung und multimodale Inputs. Gemini 3 Pro Preview für Vision- und Video-Analyse. Open-Source self-hosted: Qwen 3.6, DeepSeek V3 und Llama 3.3 über Ollama oder vLLM auf eigener Hardware. Das nutze ich für DSGVO-strenge Setups oder ab Volumen, weil es dann sehr kosteneffizient wird. OpenRouter dient als einheitliches Gateway, wenn Multi-Provider-Routing gewünscht ist. Faustregel: das günstigste Modell nehmen, das die Aufgabe schafft. Klassifikation reicht Haiku, Synthese braucht Opus.

Ja, vollständig EU- oder lokal-gehostet ist möglich. Qwen 3.6, DeepSeek V3 und Llama 3.3 laufen produktionsfähig über Ollama oder vLLM. Auf Hetzner-GPU-Servern, dedizierten Workstations oder im eigenen Rechenzentrum. Vorteile: keine Daten verlassen die EU, planbare Fixkosten ab Volumen, kein Throttling durch Provider. Nachteil: Hardware-Setup und Wartung kommen oben drauf. In der Praxis kombiniere ich beides: sensitive Inhalte lokal, Heavy-Reasoning per Anthropic-API.

Drei wiederkehrende Profile. (1) <strong>Workflow-Sprint</strong>: kompakte n8n-Automation, Discovery bis Go-Live in 1 bis 2 Wochen. (2) <strong>AI-Integration</strong>: Claude oder Multi-Model in eine bestehende App einklinken, RAG, Agents oder Klassifikation, 2 bis 4 Wochen. (3) <strong>Custom SaaS / Full-Stack</strong>: eigene Plattform from Scratch, ab 6 Wochen. Konkretes Angebot mit Festpreis oder Stunden-Kontingent kommt nach dem Discovery-Call. Hängt ab von Use-Case, Datenlage und Integrationspunkten.

Discovery und Architektur sind in 1 Woche durch. n8n-MVP danach: 3 bis 10 Werktage. AI-Integration in ein bestehendes System: 1 bis 3 Wochen. Full-Stack-Anwendungen ab 4 Wochen. Eigene SaaS-Plattform: 6+ Wochen. Sprints sind 2 Wochen mit Live-Demo am Ende. Du siehst kontinuierlich Fortschritt, kein Big-Bang.

Direkter Draht zum Engineer, der auch baut. Kein Account-Manager und kein Stage-Gate-Prozess. Kleinere Projekte (5 bis 30 k €) sind so überhaupt erst wirtschaftlich. Plus: ich betreibe selbst zwei Hobby-SaaS-Projekte (OrionReach und Objecto) als private Spielwiese. Daraus kenne ich die Realität von Production-AI auch aus Operator-Sicht, nicht nur als Berater.

Ja. Bielefeld und Ostwestfalen-Lippe ist mein Heimatmarkt mit kurzen Wegen für Vor-Ort-Termine. AI-Integration, n8n-Workflows und Web-Apps lassen sich aber vollständig remote umsetzen. Zoom oder Teams für Calls, Linear oder Jira fürs Tracking, transparente Sprint-Demos halten alle auf demselben Stand.

Standard-Setup: Hetzner Cloud in Nürnberg oder Falkenstein, Postgres + Qdrant Vector-DB selbst-gehostet, LLM-Calls über EU-Endpoints (Anthropic und OpenAI bieten beide). Für strengste Compliance optional komplett Self-Hosted (Qwen 3.6, DeepSeek V3 via Ollama). Auftragsverarbeitungs-Vertrag (AVV) und technisch-organisatorische Maßnahmen (TOM) gehören standardmäßig dazu. Bei OrionReach ist das DSGVO-Setup bereits live im Einsatz.

Drei Optionen. (1) Code und Doku übergeben, dein Team übernimmt. (2) Festes Stunden-Kontingent monatlich (z. B. 4 bis 8 h für Updates und Optimierung). (3) Voll-Service mit Monitoring und SLA. Was passt, klären wir im Erstgespräch.