KI-Modellkonfiguration

mindzieStudio bietet jetzt eine deutlich verbesserte Integration großer Sprachmodelle (LLM), die Ihnen flexible Optionen zur Verfügung stellt, um Ihre KI-Copiloten und Assistenten anzutreiben. Sie können die integrierten Proxy-Modelle von mindzie verwenden, sich mit beliebten Cloud-Anbietern über eigene API-Schlüssel verbinden oder On-Premise-Modelle bereitstellen, um vollständige Kontrolle zu haben.

Überblick

Das KI-Modellkonfigurationssystem ermöglicht Ihnen:

Verwendung von mindzie Proxy-Modellen: Greifen Sie direkt auf schnelle und denkende Modelle zu, die mindzieStudio bereitstellt
Eigene Modelle verwenden: Verbinden Sie sich mit jeder OpenAI-kompatiblen API mit Ihren eigenen Anmeldeinformationen
Cloud-Anbieter: Verwenden Sie OpenAI, OpenRouter, Grok, Gemini und andere große KI-Anbieter
On-Premise-Bereitstellung: Stellen Sie lokale Modelle mit LM Studio, Ollama oder ähnlichen Plattformen bereit
Automatische Erkennung: Lassen Sie mindzieStudio Modellfähigkeiten, Token-Limits und Features automatisch erkennen
Mehrere Modelle: Konfigurieren Sie nach Bedarf beliebig viele Modelle für unterschiedliche Anwendungsfälle

Wann die KI-Modellkonfiguration verwenden

Konfigurieren Sie KI-Modelle, wenn Sie:

Copilot-Assistenten zum ersten Mal einrichten
Zwischen verschiedenen KI-Anbietern basierend auf Kosten oder Leistung wechseln möchten
On-Premise-Modelle für Datenschutz und Sicherheit bereitstellen möchten
Spezialisierte Modelle für bestimmte Aufgaben verwenden (schnelle Modelle für schnelle Antworten, denkende Modelle für komplexe Analysen)
API-Schlüssel rotieren müssen, um Sicherheitsanforderungen zu erfüllen
Neue Modelle testen möchten, bevor Sie diese als Standard festlegen

Voraussetzungen

Vor der Konfiguration der KI-Modelle:

Administratorenrechte: Sie müssen Administratorzugang zu den mindzieStudio-Einstellungen haben
API-Schlüssel: Holen Sie sich API-Schlüssel von Ihrem gewählten Anbieter (OpenAI, OpenRouter etc.)
Konto beim Anbieter: Erstellen Sie ein Konto bei Ihrem KI-Anbieter, wenn Sie externe Dienste nutzen
On-Premise-Setup: Wenn Sie lokale Modelle verwenden, installieren und konfigurieren Sie LM Studio, Ollama oder gleichwertige Software

Zugriff auf die Copilot-Einstellungen

Navigieren Sie zu den Copilot-Einstellungen über das Administrationspanel.

Einstellungen Navigation mit mindzie Copilot Option in der linken Seitenleiste

Klicken Sie auf Ihr Profil-Icon oben rechts
Wählen Sie Einstellungen aus dem Dropdown-Menü
Klicken Sie in der linken Seitenleiste auf Copilot

Sie sehen die Seite mindzie Copilot Einstellungen mit zwei Hauptbereichen:

LLM-Anbieter: Verwalten Sie Ihre KI-Serviceanbieter
LLM-Modelle: Konfigurieren Sie spezifische Modelle Ihrer Anbieter

Copilot-Einstellungsseite mit Abschnitten LLM-Anbieter und LLM-Modelle

Einen KI-Anbieter hinzufügen

Anbieter sind die KI-Dienste, die die Modelle hosten. Sie können mehrere Anbieter hinzufügen und zwischen ihnen wechseln.

Schritt 1: Dialog zum Hinzufügen eines Anbieters öffnen

Klicken Sie im Bereich LLM-Anbieter auf die Schaltfläche Anbieter hinzufügen
Der Dialog Anbieter hinzufügen öffnet sich

Dialog Anbieter hinzufügen mit Feldern für die Anbieter-Konfiguration

Schritt 2: Anbietertyp auswählen

Wählen Sie aus dem Dropdown Anbietertyp:

OpenAI: Offizielle OpenAI-API (GPT-4, GPT-3.5 usw.)
AzureOpenAI: OpenAI-Modelle, gehostet auf Microsoft Azure
Anthropic: Anthropic's Claude-Modelle
Google: Googles Gemini-Modelle
OpenRouter: Zugriff auf mehrere Modelle über OpenRouter
LMStudio: Lokale Bereitstellung mit LM Studio
Sonstige: Jede andere OpenAI-kompatible API (verwenden Sie dies für Ollama, xAI Grok und ähnliche — Basis-URL angeben)

Hinweis: Für bekannte Anbieter kennt mindzieStudio automatisch die Basis-URL. Für lokale Bereitstellungen oder benutzerdefinierte Anbieter wählen Sie Sonstige und geben die Basis-URL an.

Schritt 3: Anbieter-Details konfigurieren

Anbietername: Geben Sie einen beschreibenden Namen für diesen Anbieter ein (z. B. „OpenAI Produktion“, „Lokales LM Studio“)

API-Schlüssel: Geben Sie Ihren API-Schlüssel vom Anbieter ein

Für Cloud-Anbieter erhalten Sie diesen im Dashboard Ihres Anbieters
Für lokale Bereitstellungen ist eventuell kein Schlüssel erforderlich oder kann leer bleiben

Organisations-ID (optional): Einige Anbieter wie OpenAI unterstützen Organisations-IDs für Abrechnung und Zugriffssteuerung

Basis-URL (optional): Für benutzerdefinierte oder lokale Bereitstellungen

LM Studio Beispiel: http://localhost:1234/v1
Ollama Beispiel: http://localhost:11434/v1
Eigene API: Endpunkt Ihres Servers

Schritt 4: Anbieterstatus festlegen

Aktiv: Aktivieren Sie dieses Kästchen, um den Anbieter zu aktivieren

Deaktivieren Sie es, um den Anbieter temporär zu deaktivieren, ohne die Konfiguration zu löschen
Nützlich, wenn Sie die Nutzung pausieren, aber die API-Schlüssel speichern möchten

Als Standardanbieter festlegen: Aktivieren Sie dieses Kästchen, um diesen Anbieter als Standard festzulegen

Der Standardanbieter wird verwendet, wenn neue Modelle hinzugefügt werden
Vereinfacht die Konfiguration, wenn Sie überwiegend einen Anbieter nutzen

Schritt 5: Verbindung testen

Testen Sie vor dem Speichern, ob Ihr Anbieter korrekt konfiguriert ist.

Klicken Sie auf die Schaltfläche Verbindung testen
mindzieStudio versucht, sich mit dem Anbieter unter Verwendung Ihrer Zugangsdaten zu verbinden
Eine Erfolgs- oder Fehlermeldung wird angezeigt

Dialog Anbieter bearbeiten mit Ergebnis des Verbindungstests

Hinweis: Wenn Sie die Meldung „Authentifizierung fehlgeschlagen: Ungültiger API-Schlüssel“ sehen, überprüfen Sie, ob Ihr API-Schlüssel korrekt und nicht abgelaufen ist.

Schritt 6: Anbieter speichern

Klicken Sie auf Erstellen, um die Anbieter-Konfiguration zu speichern.

Ihr Anbieter wird nun in der Tabelle LLM-Anbieter angezeigt.

Copilot-Einstellungen mit OpenAI-Anbieter in der Anbieterliste

Bestehende Anbieter verwalten

Anbieter bearbeiten

Um Anbieter-Einstellungen zu aktualisieren (z. B. API-Schlüssel rotieren):

Klicken Sie auf das Bearbeiten-Symbol (Stift) in der Spalte Aktionen
Der Dialog Anbieter bearbeiten öffnet sich mit den aktuellen Einstellungen
Nehmen Sie Ihre Änderungen vor (z. B. aktualisieren Sie den API-Schlüssel)
Klicken Sie auf Verbindung testen, um die neuen Zugangsdaten zu prüfen
Klicken Sie auf Aktualisieren, um die Änderungen zu speichern

Dialog Anbieter bearbeiten mit maskiertem API-Schlüssel und Verbindungstest-Schaltfläche

Üblicher Anwendungsfall: API-Schlüssel müssen anhand der Sicherheitsrichtlinien Ihrer IT-Abteilung regelmäßig rotiert werden. Verwenden Sie die Funktion „Anbieter bearbeiten“, um Schlüssel zu aktualisieren, ohne die gesamte Konfiguration neu zu erstellen.

Anbieter löschen

Um einen Anbieter zu entfernen:

Klicken Sie auf das Löschen-Symbol (Mülleimer) in der Spalte Aktionen
Bestätigen Sie die Löschung

Warnung: Das Löschen eines Anbieters löscht nicht die zugehörigen Modelle, aber diese Modelle funktionieren anschließend ohne gültigen Anbieter nicht mehr.

Modell hinzufügen

Sobald Sie mindestens einen Anbieter konfiguriert haben, können Sie KI-Modelle hinzufügen.

Schritt 1: Dialog zum Hinzufügen eines Modells öffnen

Klicken Sie im Bereich LLM-Modelle auf die Schaltfläche Modell hinzufügen
Der Dialog Modell hinzufügen öffnet sich

Dialog Modell hinzufügen mit Abschnitten Modellkonfiguration und Test & Validierung

Der Dialog besteht aus zwei Hauptbereichen:

Modellkonfiguration (links): Grundlegende Modelleinstellungen
Test & Validierung (rechts): Automatische Funktionserkennung

Schritt 2: Anbieter auswählen

Wählen Sie den Anbieter aus dem Dropdown-Menü aus.

Dieses Menü listet alle aktiven Anbieter auf, die Sie konfiguriert haben.

Schritt 3: Modellnamen wählen oder eingeben

Sie haben zwei Möglichkeiten, das Modell anzugeben:

Option A: Aus Liste auswählen (empfohlen)

Klicken Sie neben dem Feld Provider Model Name auf die Schaltfläche Modell auswählen
Ein Dialog Modell auswählen erscheint mit einer Suchbox
mindzieStudio fragt die API des Anbieters ab, um verfügbare Modelle zu laden

Nach dem Laden sehen Sie eine Liste verfügbarer Modelle

Modellauswahl-Liste zeigt verfügbare OpenAI-Modelle wie o4-mini, o3-pro etc.

Klicken Sie auf ein Modell, um es auszuwählen (z. B. gpt-5-search-api-2025-10-14)

Hinweis: Nicht alle Modelle eines Anbieters sind für Chats geeignet. Zum Beispiel bietet OpenAI auch Audio- und Embedding-Modelle an, die mit mindzieStudio-Copiloten nicht funktionieren. Die Auswahl eines inkompatiblen Modells führt zu Fehlern bei der Verwendung.

Option B: Manuelle Eingabe

Wenn Sie den exakten Modellnamen kennen, geben Sie ihn direkt im Feld Provider Model Name ein.

Beispiele:

gpt-4-turbo
gpt-4o-mini
claude-3-opus-20240229

Schritt 4: Anzeigenamen für Modell konfigurieren

Model Display Name: Geben Sie einen benutzerfreundlichen Namen ein, den Benutzer sehen

Beispiel: GPT-4 Turbo (schnell, kostengünstig)
Dieser Name erscheint in der Copilot-Benutzeroberfläche bei der Modellauswahl

Schritt 5: Standard-Temperatur festlegen

Standard-Temperatur: Setzen Sie den Wert zwischen 0 und 2

Niedrige Werte (0-0.3): Deterministischere, fokussierte Antworten
Mittlere Werte (0.7-1.0): Ausgewogene Kreativität und Konsistenz
Hohe Werte (1.0-2.0): Kreativere und vielfältigere Antworten

Standard: 1 ist für die meisten Anwendungsfälle ein guter Ausgangspunkt

Schritt 6: Fähigkeiten automatisch erkennen lassen

mindzieStudio kann automatisch ermitteln, welche Features das Modell unterstützt.

Klicken Sie im Bereich Test & Validierung auf die Schaltfläche Fähigkeiten automatisch konfigurieren
mindzieStudio verbindet sich mit dem Anbieter und testet das Modell

Automatische Fähigkeits-Erkennung läuft, zeigt Status "Fähigkeiten werden erkannt..."

Innerhalb von Sekunden erkennt das System und konfiguriert:
- Token-Limits: Maximale Kontext- und Ausgabe-Token
- Modellfähigkeiten: Unterstützte Funktionen
- Temperaturunterstützung: Ob der Temperaturparameter verfügbar ist
- Systemnachrichten: Ob das Modell Systemnachrichten unterstützt
- Tool-Aufruf: Ob das Modell externe Tools aufrufen kann

Erfolgsdialog zeigt Modell konfiguriert mit 128.000 Kontext-Token und 16.000 Ausgabe-Token

Klicken Sie im Erfolgsdialog auf Schließen
Die Fähigkeiten werden automatisch in das Formular übernommen

Dialog Modell hinzufügen mit automatisch ausgefüllten Fähigkeiten einschließlich Token-Limits und unterstützten Features

Automatisch ausgefüllte Informationen:

Max Kontext-Token: 128.000 (im Beispiel)
Max Ausgabe-Token: 16.000 (im Beispiel)
Erkannte Stufe: Vorgeschlagene Stufe für dieses Modell (Small, Agent oder Thinking)
Modellfähigkeiten: Systemnachrichten (aktiv), Temperatur (im Beispiel deaktiviert)

Schritt 7: Manuelle Anpassung (optional)

Sie können die automatisch erkannten Fähigkeiten bei Bedarf manuell ändern.

Warnung: Überschreiben Sie nur, wenn Sie sicher sind, dass die automatische Erkennung falsch ist. Falsche Fähigkeitseinstellungen führen zu Fehlern bei der Nutzung des Modells.

Beispiele:

Wenn Sie für ein Modell, das keine Temperatur unterstützt, die Temperatur aktivieren, schlagen API-Aufrufe fehl
Wenn Sie Token-Limits zu hoch setzen, werden Anfragen möglicherweise abgelehnt

Schritt 8: Modellstatus festlegen

Aktiv: Aktivieren Sie das Kästchen, um das Modell zu verwenden

Deaktivieren Sie es, um das Modell vorübergehend zu sperren, ohne es zu löschen

Als Standardmodell für Mandanten festlegen: Aktivieren Sie es, um dieses Modell für alle Copilot-Assistenten standardmäßig zu verwenden

Es kann nur ein Standardmodell pro Mandant geben
Das Festlegen eines neuen Standardmodells legt auch dessen Anbieter als Standardanbieter fest

Schritt 9: Modell erstellen

Klicken Sie auf die Schaltfläche Erstellen
Ein Informationsdialog bestätigt die erfolgreiche Modell-Hinzufügung

Informationsdialog zeigt "Modell erfolgreich hinzugefügt"

Klicken Sie auf Schließen
Das Modell erscheint jetzt in der Tabelle LLM-Modelle

Aktualisierte LLM-Modelle-Tabelle zeigt neu hinzugefügtes Modell in der Liste

Die Modelle-Tabelle verstehen

Die Tabelle LLM-Modelle zeigt:

Spalte	Beschreibung
Modellname	Von Ihnen konfigurierte Anzeige eines Modells
Anbieter	Welcher Anbieter dieses Modell hostet
Provider Model Name	Technischer Modellbezeichner, der von der API verwendet wird
Stufe	Modell-Stufe: Small (schnelle Router-Aufgaben), Agent (komplexes Schlussfolgern), Thinking (ausgedehnte Analyse) oder Deaktiviert
Status	Aktiv oder Inaktiv
Mandant-Standard	Zeigt „DEFAULT“, wenn dies das mandantenweite Standardmodell ist
Aktionen	Modell bearbeiten oder löschen

Modelle verwalten

Modell bearbeiten

Um ein Modell zu bearbeiten:

Klicken Sie auf das Bearbeiten-Symbol in der Spalte Aktionen
Aktualisieren Sie die Einstellungen im Dialog Modell bearbeiten
Klicken Sie auf Aktualisieren, um die Änderungen zu speichern

Ein anderes Standardmodell festlegen

Um das Standardmodell zu ändern:

Bearbeiten Sie das gewünschte Modell
Aktivieren Sie Als Standardmodell für Mandanten festlegen
Klicken Sie auf Aktualisieren

Das vorherige Standardmodell wird automatisch deaktiviert.

Modell löschen

Um ein Modell zu löschen:

Klicken Sie auf das Löschen-Symbol in der Spalte Aktionen
Bestätigen Sie die Löschung

Hinweis: Sie können kein Modell löschen, das aktuell als Mandanten-Standardmodell gesetzt ist. Legen Sie zuerst ein anderes Standardmodell fest.

Ihre Konfiguration testen

Nach der Konfiguration von Anbietern und Modellen testen Sie Ihr Setup:

Navigieren Sie zu einer Copilot-aktivierten Funktion (z. B. Untersuchungen, AI Teammate)
Öffnen Sie die Copilot-Benutzeroberfläche
Prüfen Sie, ob Ihr Standardmodell im Modell-Auswahlmenü erscheint
Senden Sie eine Testanfrage, um zu bestätigen, dass das Modell korrekt antwortet

Unterstützte Anbieter

Cloud-Anbieter

mindzieStudio unterstützt jede OpenAI-kompatible API, darunter:

OpenAI: GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5, GPT-5 (wenn verfügbar)
OpenRouter: Multi-Anbieter-Zugriff auf Hunderte von Modellen
Anthropic Claude (über OpenRouter oder kompatiblen Proxy)
Grok (xAI)
Google Gemini (über kompatible API)
Azure OpenAI Service
Benutzerdefinierte APIs: Jeder Dienst, der die OpenAI-API-Spezifikation implementiert

On-Premise-Lösungen

Für Datenschutz und Sicherheit können Sie Modelle lokal bereitstellen:

LM Studio: Einfache lokale Modellbereitstellung
Ollama: Leichtgewichtiger lokaler Modellserver
vLLM: Hochperformanter Inferenzserver
Text Generation Inference: Hugging Face Inferenzserver
LocalAI: OpenAI-kompatible lokale Inferenz

On-Premise-Setup Voraussetzungen:

Installieren Sie die gewünschte lokale Inferenzsoftware
Laden und laden Sie das bevorzugte Modell
Starten Sie den lokalen Server (meist auf localhost:1234 oder localhost:11434)
Fügen Sie in mindzieStudio einen Anbieter mit der lokalen Basis-URL hinzu
Fügen Sie Modelle über den lokalen Anbieter hinzu

Best Practices

API-Key-Sicherheit

Schlüssel regelmäßig rotieren: Ändern Sie API-Schlüssel regelmäßig gemäß Ihren Sicherheitsrichtlinien
Organisations-IDs verwenden: Nutzen Sie Organisations-IDs, wenn verfügbar, zur Kosten- und Nutzungsverfolgung
Rechte der Schlüssel begrenzen: Verwenden Sie API-Schlüssel mit minimal notwendigen Berechtigungen
Keine Schlüssel teilen: Jeder Benutzer oder jedes Team sollte eigene API-Zugangsdaten haben

Modellauswahl

Schnelle Modelle für Echtzeit: Verwenden Sie Modelle wie gpt-4o-mini für schnelle Copilot-Antworten
Denkende Modelle für Analyse: Setzen Sie größere Modelle wie gpt-5-search-api für komplexe Analyseaufgaben ein
Vor Standardsetzung testen: Testen Sie neue Modelle gründlich, bevor Sie sie als Mandanten-Standard festlegen
Kosten überwachen: Verfolgen Sie Nutzung und Kosten pro Modell, besonders bei teuren Modellen

Anbieterverwaltung

Anbieter aktiv halten: Deaktivieren Sie Anbieter nur bei Bedarf, um Verwirrung zu vermeiden
Beschreibende Namen: Nutzen Sie klare Anbieterbezeichnungen wie „OpenAI Produktion“ oder „Lokales LM Studio Dev“
Verbindungen testen: Testen Sie immer Verbindungen nach Hinzufügen oder Bearbeiten von Anbietern
Mehrere Anbieter konfigurieren: Legen Sie Backup-Anbieter fest für den Fall von Problemen beim Hauptanbieter

Fähigkeitskonfiguration

Automatische Erkennung vertrauen: Verwenden Sie wann immer möglich die automatische Fähigkeitskonfiguration
Nicht raten: Falls die automatische Erkennung fehlschlägt, konsultieren Sie die Dokumentation des Modells statt zu raten
Token-Limits prüfen: Falsche Token-Limits können zu unerwarteter Abschneidung oder Fehlern führen
Regelmäßig aktualisieren: Modellfähigkeiten können sich durch API-Updates ändern

Fehlerbehebung

Verbindungstest schlägt fehl

Wenn der Verbindungstest für einen Anbieter fehlschlägt:

API-Schlüssel prüfen: Kopieren Sie den Schlüssel direkt aus dem Dashboard Ihres Anbieters
Basis-URL überprüfen: Stellen Sie sicher, dass die Basis-URL korrekt ist und das Protokoll (http:// oder https://) enthält
Netzwerkzugang: Prüfen Sie, ob Ihr Netzwerk Verbindungen zum Anbieter zulässt
Status des Anbieters: Prüfen Sie, ob die API des Anbieters derzeit Störungen hat
Organisations-ID: Entfernen Sie die Organisations-ID, wenn sie nicht benötigt wird

Modell erscheint nicht in Copilot

Wenn ein Modell bei der Nutzung der Copiloten nicht angezeigt wird:

Aktiv-Status prüfen: Stellen Sie sicher, dass Anbieter und Modell als aktiv markiert sind
Anbieter prüfen: Vergewissern Sie sich, dass der Modell-Anbieter aktiv ist
Benutzeroberfläche neu laden: Aktualisieren Sie die Copilot-Oberfläche
Berechtigungen prüfen: Stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf KI-Funktionen haben

Automatische Erkennung schlägt fehl

Wenn die automatische Fähigkeitskonfiguration nicht funktioniert:

Anbieter zuerst testen: Stellen Sie sicher, dass die Verbindung zum Anbieter gültig ist
Modellname prüfen: Überprüfen Sie, ob der Modellname korrekt ist
API-Berechtigungen: Manche APIs benötigen spezielle Rechte für Fähigkeitsabfragen
Manuelle Konfiguration: Als letztes Mittel konfigurieren Sie die Fähigkeiten manuell anhand der Modelldokumentation

Modellfehler während der Nutzung

Wenn ein Modell Fehler bei der Nutzung erzeugt:

Fähigkeiten prüfen: Stellen Sie sicher, dass die Fähigkeiten korrekt eingestellt sind und mit dem Modell kompatibel sind
Token-Limits kontrollieren: Überprüfen Sie, ob maximale Kontext- und Ausgabe-Token nicht zu hoch gesetzt sind
Temperatureinstellung: Einige Modelle unterstützen keine Temperatur – deaktivieren Sie diese bei Bedarf
API-Quota prüfen: Überprüfen Sie, ob Sie die Limitierungen oder Quoten Ihres Anbieters überschritten haben

Beispielkonfigurationen

Beispiel 1: OpenAI mit mehreren Modellen

Anbieter-Konfiguration:

Anbietertyp: OpenAI
Anbietername: „OpenAI Produktion“
API-Schlüssel: sk-... (Ihr tatsächlicher Schlüssel)
Aktiv: Ja
Standardanbieter: Ja

Modelle:

Schnelles Modell für schnelle Antworten
- Modellname: „GPT-4o Mini (Schnell & günstig)“
- Provider Model Name: gpt-4o-mini
- Standard-Temperatur: 0.7
- Mandanten-Standard: Ja
Denkendes Modell für komplexe Analyse
- Modellname: „GPT-5 Search API (Erweitert)“
- Provider Model Name: gpt-5-search-api-2025-10-14
- Standard-Temperatur: 1.0
- Mandanten-Standard: Nein

Beispiel 2: On-Premise mit LM Studio