Echtzeit-Inferenz

Echtzeit-Inferenz bezeichnet die sofortige Verarbeitung von KI-Anfragen mit minimaler Latenz, typischerweise im Bereich von Millisekunden bis wenige Sekunden. Im Gegensatz zur Batch-Inferenz, bei der Anfragen gesammelt und gebündelt verarbeitet werden, reagiert Echtzeit-Inferenz auf jede Eingabe unverzüglich — entscheidend für interaktive Anwendungen, bei denen Nutzer unmittelbares Feedback erwarten. Die wichtigste Metrik ist der Time-to-First-Token (TTFT): Zeit zwischen Anfrage und erstem Token der Antwort. Für Chatbots gilt TTFT unter 500ms als akzeptabel; für Coding-Assistenten werden sub-200ms angestrebt. Streaming-Ausgabe (Token für Token) verbessert die wahrgenommene Latenz erheblich, auch wenn die Gesamtantwortzeit gleich bleibt. Typische Echtzeit-Inferenz Use Cases: Konversations-Chatbots wie ChatGPT oder Claude.ai, KI-Coding-Assistenten wie GitHub Copilot oder Cursor, Echtzeit-Übersetzung, Voice-Assistenten (Spracherkennung + Generierung), interaktive Dokument-Analyse und autonome KI-Agenten, die schnell auf Umgebungsveränderungen reagieren müssen. Die technischen Anforderungen sind deutlich höher als bei Batch-Inferenz: niedrige Latenz erfordert geografisch nahe Server (Edge Inference), spezielle Low-Latency-Optimierungen oder kleinere, schnellere Modelle. Anbieter wie Groq (LPU-Chip) oder Cerebras erreichen über 500 TPS für Echtzeit-Anwendungen. Entscheidend ist der Trade-off zwischen Latenz, Durchsatz und Kosten pro Token.