KI-Modell-Konfiguration

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mindzieStudio bietet jetzt eine deutlich verbesserte Integration großer Sprachmodelle (LLM), die Ihnen flexible Optionen zur Unterstützung Ihrer KI-Copiloten und Assistenten bietet. Sie können die integrierten Proxy-Modelle von mindzie nutzen, sich mit beliebten Cloud-Anbietern über eigene API-Schlüssel verbinden oder On-Premise-Modelle für vollständige Kontrolle bereitstellen.

Überblick

Das KI-Modell-Konfigurationssystem ermöglicht Ihnen:

mindzie Proxy-Modelle verwenden: Greifen Sie sofort auf schnelle und denkende Modelle zu, die von mindzieStudio bereitgestellt werden
Eigene Modelle einbringen: Verbinden Sie sich mit jeder OpenAI-kompatiblen API mit Ihren eigenen Zugangsdaten
Cloud-Anbieter: Verwenden Sie OpenAI, OpenRouter, Grok, Gemini und andere große KI-Anbieter
On-Premise-Bereitstellung: Setzen Sie lokale Modelle mit LM Studio, Ollama oder ähnlichen Plattformen ein
Automatische Erkennung: Lassen Sie mindzieStudio automatisch Modellfähigkeiten, Token-Limits und Features erkennen
Mehrere Modelle: Konfigurieren Sie so viele Modelle wie nötig für verschiedene Anwendungsfälle

Wann die KI-Modell-Konfiguration verwenden

Konfigurieren Sie KI-Modelle, wenn Sie:

Copilot-Assistenten zum ersten Mal einrichten möchten
Zwischen verschiedenen KI-Anbietern basierend auf Kosten oder Leistung wechseln möchten
On-Premise-Modelle aus Datenschutz- und Sicherheitsgründen bereitstellen möchten
Spezialisierte Modelle für bestimmte Aufgaben verwenden möchten (schnelle Modelle für schnelle Antworten, denkende Modelle für komplexe Analysen)
API-Schlüssel im Rahmen der Sicherheitspflichten rotieren möchten
Neue Modelle testen möchten, bevor Sie sie als Standard festlegen

Voraussetzungen

Vor der Konfiguration der KI-Modelle:

Administratorzugang: Sie benötigen administrativen Zugriff auf die Einstellungen von mindzieStudio
API-Schlüssel: Besorgen Sie sich API-Schlüssel von Ihrem gewählten Anbieter (OpenAI, OpenRouter, etc.)
Anbieter-Konto: Erstellen Sie ein Konto bei Ihrem KI-Anbieter, wenn Sie externe Dienste verwenden
On-Premise-Setup: Wenn Sie lokale Modelle verwenden, installieren und konfigurieren Sie LM Studio, Ollama oder entsprechende Software

Zugriff auf die Copilot-Einstellungen

Navigieren Sie über das Administrationspanel zu den Copilot-Einstellungen.

Einstellungen-Navigation zeigt mindzie Copilot-Option in der linken Seitenleiste

Klicken Sie auf Ihr Profilbild 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-Dienstanbieter
LLM-Modelle: Konfigurieren Sie spezifische Modelle Ihrer Anbieter

Copilot-Einstellungsseite zeigt Abschnitte 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 auf die Schaltfläche Anbieter hinzufügen im Bereich LLM-Anbieter
Der Dialog Anbieter hinzufügen öffnet sich

Dialog Anbieter hinzufügen mit Feldern zur Anbieter-Konfiguration

Schritt 2: Anbietertyp auswählen

Wählen Sie aus dem Dropdown-Menü Anbietertyp:

OpenAI: Offizielle OpenAI-API (GPT-4, GPT-3.5 etc.)
AzureOpenAI: OpenAI-Modelle, gehostet auf Microsoft Azure
Anthropic: Claude-Modelle von Anthropic
Google: Gemeni-Modelle von Google
OpenRouter: Zugang zu mehreren Modellen über OpenRouter
LMStudio: Lokale Bereitstellung mit LM Studio
Andere: Jede andere OpenAI-kompatible API (z.B. für Ollama, xAI Grok und ähnliches — geben Sie die Basis-URL an)

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

Schritt 3: Anbieterdetails 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 des Anbieters ein

Für Cloud-Anbieter erhalten Sie diesen im Dashboard Ihres Anbieters
Bei lokalen Bereitstellungen kann dies entfallen oder leer gelassen werden

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

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

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

Schritt 4: Anbieterstatus festlegen

Aktiv: Aktivieren Sie diese Option, um den Anbieter zu verwenden

Deaktivieren Sie zum vorübergehenden Deaktivieren ohne Löschen der Konfiguration
Nützlich, wenn Sie die Nutzung pausieren möchten, aber Ihre API-Schlüssel speichern wollen

Als Standardanbieter festlegen: Aktivieren Sie diese Option, um diesen Anbieter als Standard festzulegen

Der Standardanbieter wird beim Hinzufügen neuer Modelle verwendet
Erleichtert die Konfiguration bei primärer Nutzung eines Anbieters

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 den Zugangsdaten zu verbinden
Erfolgsmeldung oder Fehlermeldung wird angezeigt

Dialog Anbieter bearbeiten zeigt Testergebnis der Verbindung

Hinweis: Wenn die Meldung „Authentifizierung fehlgeschlagen: Ungültiger API-Schlüssel“ erscheint, prüfen Sie, ob Ihr API-Schlüssel korrekt und gültig ist.

Schritt 6: Anbieter speichern

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

Ihr Anbieter erscheint nun in der Tabelle LLM-Anbieter.

Copilot-Einstellungen zeigen OpenAI-Anbieter in der Anbietertabelle

Bestehende Anbieter verwalten

Anbieter bearbeiten

Um Anbietereinstellungen 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. API-Schlüssel aktualisieren)
Klicken Sie auf Verbindung testen, um die neuen Daten zu prüfen
Klicken Sie auf Aktualisieren, um die Änderungen zu speichern

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

Typischer Anwendungsfall: API-Schlüssel müssen je nach IT-Sicherheitsrichtlinien regelmäßig gewechselt werden. Verwenden Sie die Funktion Anbieter bearbeiten, um Schlüssel zu aktualisieren, ohne die komplette Konfiguration neu zu erstellen.

Anbieter löschen

Zum Entfernen eines Anbieters:

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

Warnung: Das Löschen eines Anbieters löscht nicht zugehörige Modelle, aber diese Modelle funktionieren 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 auf die Schaltfläche Modell hinzufügen im Bereich LLM-Modelle
Der Dialog Modell hinzufügen öffnet sich

Dialog Modell hinzufügen mit Bereichen Modellkonfiguration und Test & Validierung

Dieser Dialog hat zwei Hauptbereiche:

Modellkonfiguration (links): Grundlegende Modelleinstellungen
Test & Validierung (rechts): Automatische Fähigkeits-Erkennung

Schritt 2: Anbieter auswählen

Wählen Sie den Anbieter aus dem Dropdown-Menü.

Dieses Dropdown zeigt alle aktiven Anbieter, die Sie konfiguriert haben.

Schritt 3: Modellnamen auswählen oder eingeben

Sie haben zwei Möglichkeiten, das Modell zu bestimmen:

Option A: Aus Liste auswählen (empfohlen)

Klicken Sie auf die Schaltfläche Modell auswählen neben dem Feld Anbieter Modellname
Es öffnet sich ein Dialog Modell auswählen mit einer Suchbox
mindzieStudio fragt die API des Anbieters nach verfügbaren Modellen ab

Nach dem Laden sehen Sie eine Liste verfügbarer Modelle

Modell-Auswahlliste 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 Chat geeignet. OpenAI bietet z.B. Audio- und Embedding-Modelle an, die mit mindzieStudio-Copiloten nicht funktionieren. Die Auswahl eines inkompatiblen Modells führt zu Fehlern bei der Nutzung.

Option B: Manuelle Eingabe

Wenn Sie den genauen Modellnamen kennen, tippen Sie ihn direkt in das Feld Anbieter Modellname ein.

Beispiele:

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

Schritt 4: Modell-Anzeigename konfigurieren

Modell-Anzeigename: Geben Sie einen benutzerfreundlichen Namen ein, den Nutzer sehen

Beispiel: GPT-4 Turbo (schnell, kosteneffizient)
Dieser Name wird in der Copilot-Oberfläche bei der Modellauswahl angezeigt

Schritt 5: Standard-Temperatur festlegen

Standard-Temperatur: Wert zwischen 0 und 2 einstellen

Niedrige Werte (0-0,3): Deterministischere, fokussierte Antworten
Mittlere Werte (0,7-1,0): Ausgewogen zwischen Kreativität und Konsistenz
Höhere Werte (1,0-2,0): Kreativere und vielfältigere Antworten

Standard: 1 ist ein guter Ausgangspunkt für die meisten Anwendungsfälle

Schritt 6: Fähigkeiten automatisch erkennen lassen

mindzieStudio kann automatisch erkennen, welche Features das Modell unterstützt.

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

Automatische Fähigkeiten-Erkennung in Arbeit, zeigt Status "Erkenne Fähigkeiten..."

Innerhalb von Sekunden erkennt das System und konfiguriert:
- Token-Limits: Maximale Kontext- und Ausgabe-Token
- Modell-Fähigkeiten: Unterstützte Features
- Temperatur-Unterstützung: Ob der Temperaturparameter verfügbar ist
- Systemnachrichten: Ob Systemnachrichten unterstützt werden
- Werkzeugaufrufe: Ob das Modell externe Werkzeuge aufrufen kann

Erfolgs-Dialog zeigt konfiguriertes Modell mit 128.000 Kontext-Token und 16.000 Ausgabe-Token

Klicken Sie auf Schließen im Erfolgsdialog
Die Fähigkeiten werden im Formular automatisch ausgefüllt

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

Automatisch ausgefüllte Informationen:

Maximale Kontext-Token: 128.000 (Beispiel)
Maximale Ausgabe-Token: 16.000 (Beispiel)
Erkannte Stufe: Vorgeschlagene Stufe für das Modell (Small, Agent oder Thinking)
Modellfähigkeiten: Systemnachrichten (aktiviert), Temperatur (in diesem Beispiel deaktiviert)

Schritt 7: Manuelle Anpassung (optional)

Sie können die automatisch erkannten Fähigkeiten bei Bedarf manuell bearbeiten.

Warnung: Überschreiben Sie nur, wenn Sie sicher sind, dass die automatische Erkennung falsch ist. Falsche Fähigkeiten-Einstellungen führen zu Fehlern bei der Verwendung.

Beispiel:

Wird Temperatur fälschlich aktiviert, obwohl das Modell sie nicht unterstützt, schlagen API-Aufrufe fehl
Werden Token-Limits zu hoch gesetzt, können Anfragen abgelehnt werden

Schritt 8: Modellstatus festlegen

Aktiv: Aktivieren Sie das Modell zur Verwendung

Deaktivieren Sie zum temporären Ausschalten ohne Löschen

Als tenant-weites Standardmodell festlegen: Aktivieren, damit dieses Modell standardmäßig für alle Copilot-Assistenten verwendet wird

Nur ein Modell kann tenant-weites Standardmodell sein
Durch das Festlegen eines neuen Standards wird auch dessen Anbieter zum Standardanbieter

Schritt 9: Modell erstellen

Klicken Sie auf Erstellen
Ein Informationsdialog bestätigt, dass das Modell erfolgreich hinzugefügt wurde

Informationsdialog zeigt "Modell erfolgreich hinzugefügt"

Klicken Sie auf Schließen
Das Modell wird nun in der Tabelle LLM-Modelle angezeigt

Aktualisierte LLM-Modelle-Tabelle zeigt neu hinzugefügtes Modell

Verständnis der Modelle-Tabelle

Die Tabelle LLM-Modelle zeigt:

Spalte	Beschreibung
Modellname	Der von Ihnen konfigurierte Anzeigename
Anbieter	Welcher Anbieter das Modell hostet
Anbieter Modellname	Technische Modellkennung, wie in der API verwendet
Stufe	Modellstufe: Small (schnelle Weiterleitung), Agent (komplexes Denken), Thinking (erweiterte Analyse) oder Deaktiviert
Status	Aktiv oder Inaktiv
Tenant-Standard	Zeigt "STANDARD", wenn es das tenant-weite Standardmodell ist
Aktionen	Modell bearbeiten oder löschen

Modelle verwalten

Modell bearbeiten

Um die Konfiguration eines Modells zu ändern:

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

Standardmodell ändern

Um ein anderes Modell als Standard festzulegen:

Bearbeiten Sie das gewünschte Modell
Aktivieren Sie Als tenant-weites Standardmodell festlegen
Klicken Sie auf Aktualisieren

Das vorherige Standardmodell wird automatisch deaktiviert.

Modell löschen

Um ein Modell zu entfernen:

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

Hinweis: Sie können kein Modell löschen, das derzeit als tenant-weites Standardmodell gesetzt ist. Legen Sie zuerst ein anderes Modell als Standard fest.

Konfiguration testen

Nach der Konfiguration von Anbietern und Modellen testen Sie Ihre Einrichtung:

Öffnen Sie eine Copilot-fähige Funktion (z. B. Investigations, AI Teammate)
Öffnen Sie die Copilot-Oberfläche
Überprüfen Sie, ob Ihr Standardmodell im Modell-Auswahlfeld 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 Zugang zu Hunderten Modellen
Anthropic Claude (über OpenRouter oder kompatiblen Proxy)
Grok (xAI)
Google Gemini (über kompatible API)
Azure OpenAI Service
Eigene APIs: Jeder Dienst, der OpenAIs API-Spezifikation implementiert

On-Premise-Lösungen

Aus Datenschutz- und Sicherheitsgründen können Sie Modelle lokal bereitstellen:

LM Studio: Einfache lokale Modellausführung
Ollama: Leichtgewichtiger lokaler Modell-Server
vLLM: Hochleistungs-Inferenzserver
Text Generation Inference: Hugging Face Inferenzserver
LocalAI: OpenAI-kompatible lokale Inferenz

On-Premise-Einrichtungsanforderungen:

Installieren Sie die gewählte lokale Inferenzsoftware
Laden und laden Sie Ihr bevorzugtes Modell
Starten Sie den lokalen Server (typischerweise 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

Sicherheit von API-Schlüsseln

Regelmäßiges Rotieren: Ändern Sie API-Schlüssel regelmäßig gemäß Ihren Sicherheitsrichtlinien
Organisations-IDs verwenden: Nutzen Sie sie, wenn möglich, um Nutzung und Kosten zu verfolgen
Schlüsselrechte begrenzen: Verwenden Sie API-Schlüssel mit minimal erforderlichen Rechten
Schlüssel nicht teilen: Jeder Nutzer oder jedes Team sollte eigene Zugangsdaten haben

Modellauswahl

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

Anbieterverwaltung

Anbieter aktiv halten: Deaktivieren Sie Anbieter nur bei Bedarf, um Verwirrung zu vermeiden
Beschreibende Namen: Verwenden Sie klare Namen wie "OpenAI Produktion" oder "Lokales LM Studio Dev"
Verbindungen testen: Testen Sie nach dem Hinzufügen oder Bearbeiten eines Anbieters immer die Verbindung
Mehrere Anbieter: Richten Sie Backup-Anbieter ein, falls Ihr primärer Anbieter Probleme hat

Fähigkeits-Konfiguration

Automatische Erkennung vertrauen: Nutzen Sie Auto-Konfiguration der Fähigkeiten wann immer möglich
Nicht raten: Wenn die Auto-Erkennung fehlschlägt, konsultieren Sie Modell-Dokumentationen statt zu raten
Token-Limits prüfen: Falsche Limits können zu unerwarteten Abschneidungen oder Fehlern führen
Regelmäßig aktualisieren: Modell-Fähigkeiten können sich mit API-Updates ändern

Fehlerbehebung

Verbindungstest schlägt fehl

Wenn der Verbindungstest für einen Anbieter fehlschlägt:

API-Schlüssel prüfen: Kopieren Sie den Schlüssel direkt aus dem Anbieter-Dashboard
Basis-URL prüfen: Basis-URL inklusive Protokoll (http:// oder https://) korrekt angeben
Netzwerkzugang prüfen: Stellen Sie sicher, dass das Netzwerk Verbindungen zum Anbieter erlaubt
Anbieter-Status prüfen: Prüfen Sie, ob die API des Anbieters aktuell offline ist
Organisations-ID entfernen: Falls nicht erforderlich, testen Sie ohne Organisations-ID

Modell erscheint nicht im Copilot

Wenn ein Modell in den Copilots nicht erscheint:

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

Automatische Erkennung schlägt fehl

Wenn die automatische Fähigkeiten-Konfiguration nicht funktioniert:

Anbieter-Verbindung testen: Sicherstellen, dass die Anbieter-Verbindung gültig ist
Modellnamen überprüfen: Prüfen, ob der Modellname korrekt ist
API-Berechtigungen prüfen: Manche APIs erfordern spezielle Berechtigungen für Fähigkeitsermittlungen
Manuelle Konfiguration: Als Notlösung Fähigkeiten manuell anhand der Modell-Dokumentation konfigurieren

Modell liefert Fehler bei Nutzung

Wenn ein Modell Fehler bei der Nutzung ausgibt:

Fähigkeiten überprüfen: Stimmen die Fähigkeiten mit den tatsächlichen Features des Modells überein?
Token-Limits prüfen: Sind Kontext- und Ausgabelimits nicht zu hoch gesetzt?
Temperatur-Einstellung prüfen: Einige Modelle unterstützen keine Temperatur; deaktivieren Sie diese Einstellung ggf.
API-Quotenvorgaben prüfen: Haben Sie das Nutzungslimit Ihres Anbieters überschritten?

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)"
- Anbieter Modellname: gpt-4o-mini
- Standard-Temperatur: 0,7
- Tenant-Standard: Ja
Denkendes Modell für komplexe Analysen
- Modellname: "GPT-5 Search API (Erweitert)"
- Anbieter Modellname: gpt-5-search-api-2025-10-14
- Standard-Temperatur: 1,0
- Tenant-Standard: Nein

Beispiel 2: On-Premise mit LM Studio