KI-Automatisierung: LLM-Apps erstellen (So funktioniert’s, Tools, Preise)

Arbeit verändert sich. Laut Branchenumfragen berichten Teams, die KI-Automatisierung nutzen, von einem Produktivitätsanstieg von bis zu 35 %. Aufgaben, für die früher jemand lesen, entscheiden und reagieren musste, werden jetzt von Software übernommen, die mehr kann als nur festen Regeln zu folgen.

Automatisierung setzt sich durch, und das Erstellen von LLM-Apps gehört mit dazu. Hier schauen wir uns LLM-Apps ganz genau an – was sie sind, wie sie funktionieren und wie sie entwickelt werden. Am Ende hast du das nötige Wissen, um deine Workflows zu automatisieren.

Legen wir los!

Was ist eine LLM-App?

Eine LLM-App ist eine Softwareanwendung, bei der ein Large Language Model als „Gehirn“ dient. Es liest Informationen, versteht, was sie bedeuten, und entscheidet, was als Nächstes passieren soll.

Die meisten klassischen Softwarelösungen arbeiten nach festen Regeln. Du gibst genau vor, was bei welchem Input passieren muss. Wenn sich der Input verändert, muss ein Entwickler diese Regeln anpassen. Das funktioniert gut bei strukturierten Daten, aber es scheitert, wenn die Eingaben unübersichtlich, unvorhersehbar oder in natürlicher Sprache verfasst sind.

Eine LLM-App geht anders vor. Statt sich nur auf fest einprogrammierte Logik zu verlassen, nutzt sie ein Sprachmodell, um unstrukturierte Informationen wie E-Mails, Dokumente, Support-Tickets oder Formularantworten zu interpretieren. Das Modell erkennt Absicht, Kontext und Bedeutung und erzeugt dann ein Ergebnis oder eine Entscheidung, die andere Software weiterverarbeiten kann.

In der Praxis wird das LLM so zur Entscheidungsschicht, die auf bestehenden Systemen aufsetzt. Es ersetzt nicht dein CRM, Helpdesk oder deine Datenbank. Es verbindet sich mit diesen Systemen und macht sie flexibler, indem es menschliche Sprache in strukturierte Aktionen übersetzt. Anstatt jede mögliche Regel im Voraus festzulegen, passt sich das LLM an die Variationen und die Unschärfe echter Eingaben an.

Deshalb werden LLM-Apps häufig in folgenden Situationen eingesetzt:

• Eingehende E-Mails lesen und Antworten entwerfen oder weiterleiten.
• Lange Dokumente, Berichte oder Gespräche zusammenfassen.
• Nachrichten, Tickets oder Anfragen nach Absicht klassifizieren.
• Häufige Fragen mit vorhandenem Content beantworten.
• Den nächsten Schritt in einem Workflow bestimmen, etwa Eskalation oder Nachverfolgung.

Wie KI-Automatisierung und LLM-Apps zusammenarbeiten

KI-Automatisierung und LLM-Apps übernehmen unterschiedliche Aufgaben, funktionieren aber am besten als gemeinsames System. Automatisierung folgt für sich allein festen Abläufen und kann sich nicht anpassen, wenn sich Inputs verändern. LLM-Apps bringen Flexibilität, indem sie es ermöglichen, Workflows je nach Kontext zu verändern. Zusammen machen sie es Systemen möglich, auf echte Situationen zu reagieren statt nur auf starr festgelegte Regeln.

Die LLM-App übernimmt das Verständnis und die Entscheidungsfindung. Sie schaut sich die eingehenden Informationen an, zum Beispiel eine Nachricht oder Anfrage, erfasst, was sie bedeuten, und entscheidet, was jetzt passieren soll. Die Automatisierungsschicht sorgt für die Ausführung. Sie nimmt die Entscheidung auf und führt die nötigen Aktionen in den Tools und Systemen aus.

In einem typischen Workflow löst zum Beispiel eine eingehende E-Mail oder ein ausgefülltes Formular den Prozess aus. Die LLM-App analysiert den Inhalt und klassifiziert ihn, etwa ob es sich um eine Support-Anfrage, eine Vertriebsanfrage oder eine interne Aufgabe handelt. Je nach Ergebnis leitet die Automatisierungsplattform das Element weiter, aktualisiert Datensätze, verschickt Benachrichtigungen oder startet Nachfolge-Workflows.

Zentrale Bausteine von LLM-Apps

Eine LLM-App ist nicht ein einziges Softwareprogramm. Sie ist ein System aus mehreren Teilen, die zusammenarbeiten und jeweils für einen bestimmten Job zuständig sind. Wenn du diese Teile verstehst, erkennst du leichter, wie LLM-Apps in echten Automations-Workflows funktionieren.

Kombiniert ermöglichen diese Bausteine der Software, mit Text zu arbeiten, Entscheidungen zu treffen und mit anderen Tools zu interagieren, statt nur festen Regeln zu folgen. Schauen wir uns die zentralen Bausteine dieses Systems genauer an:

Modelle

Das Modell ist die Komponente einer LLM-App, die Sprache verarbeitet und Ergebnisse erzeugt.

Wenn eine E-Mail, Nachricht oder Anfrage in eine LLM-App gelangt, liest das Modell sie und produziert ein Output. Das kann eine geschriebene Antwort, ein Klassifizierungs-Label oder strukturierte Daten sein, mit denen ein anderes System weiterarbeiten kann. Das Modell weiß nicht, woher die Daten stammen oder was als Nächstes passiert. Es konzentriert sich allein auf das Verstehen und Reagieren.

Je nach Aufgabe werden unterschiedliche Modelle eingesetzt:

• GPT-4.1/GPT-5.1 kommt bei allgemeinen Aufgaben wie dem Schreiben von Antworten, der Textanalyse oder der Klassifizierung von Anfragen zum Einsatz.
• Claude 3.5 ist ideal für längere Dokumente oder wenn Klarheit und Struktur besonders wichtig sind.
• Gemini wird bevorzugt, wenn in Umgebungen gearbeitet wird, die auf Google-Dienste und -Tools aufbauen.
• Lokale Modelle wie Llama 3 oder Mistral laufen auf eigenen Infrastrukturen und werden meist gewählt, wenn Daten im Haus bleiben müssen oder Kosten besonders kontrolliert werden sollen.

Prompting

Prompting ist das Steuersystem in einer LLM-App. Anstatt Code oder Entscheidungsbäume zu schreiben, beschreibst du die Aufgabe in klarer Sprache. Dazu gehört, was die KI liefern soll, wie sie sich verhalten muss und welche Grenzen sie einhalten soll. Diese Anweisungen bestimmen, wie das Modell denkt und antwortet. So wird eine generische KI zu einem Werkzeug, das zuverlässig eine konkrete Aufgabe im Workflow erledigt.

Prompting ist wichtig, weil Automatisierung auf Wiederholbarkeit angewiesen ist. Klare und präzise Prompts helfen sicherzustellen, dass das Modell konsistente Ergebnisse liefert statt unvorhersehbarer Varianten.

Retrieval (RAG)

Retrieval, oft auch RAG (retrieval-augmented generation) genannt, ermöglicht es einer LLM-App, Fragen mit externen Daten zu beantworten. Bevor das Modell eine Antwort gibt, sucht das System relevante Informationen aus gespeicherten Inhalten heraus und stellt sie als Kontext bereit.

Das wird meist mit Vektor-Datenbanken wie Pinecone, Weaviate oder Qdrant umgesetzt. Diese Systeme speichern Informationen nicht nach exakten Wörtern, sondern nach Bedeutung. Embeddings vergleichen die Absicht einer Frage mit den gespeicherten Inhalten und liefern die relevantesten Auszüge.

RAG wird typischerweise in Wissensdatenbank-Assistenten, Recherche-Tools und internen Copilots genutzt, wenn Antworten auf konkrete Dokumente oder Unternehmensdaten abgestützt werden müssen. Wenn Antworten nicht auf privaten oder wechselnden Informationen beruhen, ist Retrieval oft nicht notwendig.

Aktionen und Tool-Nutzung

Tools machen es einer LLM-App möglich, Entscheidungen in echte Aktionen in anderen Softwaresystemen umzusetzen.

Das Sprachmodell kann eine E-Mail lesen, eine Anfrage verstehen oder entscheiden, was als Nächstes passieren soll. Es kann aber keine Nachrichten direkt senden, Datensätze aktualisieren oder Workflows anstoßen. Stattdessen erzeugt es eine strukturierte Anweisung, die dem System mitteilt, welches Tool verwendet werden soll und was zu tun ist.

Beispielsweise könnte das Modell nach der Analyse einer Support-Anfrage entscheiden, dass ein Ticket erstellt und die Abrechnung informiert werden soll. Das Ergebnis wird dann etwa im JSON-Format ausgegeben, und das verbundene Tool oder eine API führt die Aktion in Systemen wie einem CRM, Helpdesk, einer Datenbank oder einer Messaging-Plattform aus.

Diese Trennung macht LLM-Apps in der Praxis für Automatisierung erst umsetzbar. Das Modell übernimmt das Verständnis und die Entscheidungsfindung, Tools übernehmen die Ausführung. Verbindest du LLMs mit APIs und Automatisierungsplattformen, kann eine LLM-App mehr als nur Text generieren. Sie kann Workflows steuern, Systeme aktualisieren und Geschäftsprozesse automatisch auslösen.

Agenten

Agenten kommen ins Spiel, wenn eine Aufgabe mehr als nur eine einzige Entscheidung umfasst. Statt eine Antwort zu liefern und dann zu stoppen, arbeitet ein Agent eine Aufgabe Schritt für Schritt ab. Jeder Schritt hängt vom Ergebnis des vorherigen ab, wodurch sich der Workflow an neue Informationen anpassen kann. Das ist besonders nützlich bei Aufgaben, die Planung, das Prüfen von Bedingungen oder Folgeaktionen erfordern.

Manche Agenten haben eine festgelegte Reihenfolge und sind streng gesteuert, andere sind flexibler und entscheiden, welcher Schritt als Nächstes ansteht. Tools wie Make AI Agents oder LangGraph steuern dieses Verhalten in komplexeren Workflows. Teams setzen Agenten erst ein, wenn eine einfache Automatisierung nicht mehr ausreicht, weil Agenten zwar mächtiger sind, den Aufbau aber auch komplexer machen.

Frontend-/App-Schicht

Die Frontend-Schicht legt fest, wie Menschen mit der LLM-App interagieren. Das kann eine Weboberfläche, ein Chatfenster, ein Slack-Bot, eine Browser-Erweiterung oder ein eingebettetes Feature in einem bestehenden SaaS-Produkt sein. Das Frontend ist dafür verantwortlich, Eingaben zu sammeln und Ergebnisse anzuzeigen, es übernimmt aber selbst kein logisches Denken oder Entscheidungen. Es dient lediglich als Ein- und Ausgangspunkt zwischen Nutzern und dem dahinterliegenden LLM-basierten System.

Backend-Automatisierung

Die Backend-Automatisierung verbindet im Hintergrund alles miteinander. Sie verwaltet Workflows, überträgt Daten zwischen Tools und sorgt dafür, dass Aktionen in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden. Plattformen wie Make, n8n und Zapier werden dafür oft genutzt.

Diese Schicht verwandelt Entscheidungen in greifbare Ergebnisse. Wenn die LLM-App bestimmt, was als Nächstes passieren soll, sorgt die Backend-Automatisierung dafür, dass die richtigen Systeme aktualisiert, die richtigen Personen benachrichtigt und Folgeschritte automatisch ausgelöst werden.

Praktische Wege zum Erstellen von LLM-Apps

Es gibt nicht den einen „richtigen“ Weg, um eine LLM-App zu erstellen. Der Ansatz hängt davon ab, wie viel Kontrolle du brauchst, wie komplex der Workflow ist und wie vertraut du mit technischen Tools bist.

Die meisten LLM-Apps lassen sich einem von drei Ansätzen zuordnen: No-Code- oder Low-Code-Tools, Entwickler-Frameworks oder einer Mischung aus beiden.

No-Code-/Low-Code-Tools

No-Code- und Low-Code-Tools sind der einfachste Weg, um Workflows mit LLM-Unterstützung zu erstellen. Damit kannst du Sprachmodelle mit echten Systemen wie E-Mail, Datenbanken und Messenger-Plattformen verbinden, ohne viel Programmcode schreiben zu müssen.

Diese Tools können alltägliche Aufgaben automatisieren, interne Tools erstellen und einfache KI-gestützte Anwendungen schnell bereitstellen. Ein Großteil der Logik wird visuell erstellt, während das LLM für das Verstehen und die Entscheidungsfindung sorgt. Zum Beispiel wird KI-Automatisierung oft genutzt, um wiederkehrende Content-Workflows zu übernehmen, wie zum Beispiel das Planen und Veröffentlichen von Beiträgen auf verschiedenen Social-Media-Plattformen.

Einige leistungsstarke Tools sind:

• Gumloop: Konzentriert sich auf Workflows und KI-Agenten. Du kannst damit mehrstufige Automatisierungen erstellen, bei denen ein LLM Eingaben analysiert und entscheidet, was als Nächstes passieren soll. (Mehr dazu findest du in unserem Gumloop Testbericht.)
• Make: Eine visuelle Automatisierungsplattform, die KI-Agenten, HTTP-Requests und komplexe Workflow-Logik unterstützt. Sie kann Aktionen über mehrere Tools hinweg steuern, nachdem ein LLM eine Entscheidung getroffen hat. (Mehr dazu findest du in unserem Make Testbericht.)
• Zapier: Wird genutzt, um Aktionen auszulösen, wenn zum Beispiel neue E-Mails oder Formulare eingehen. Ideal für einfachere Workflows, bei denen nach KI-Output klare Folgeaktionen kommen.
• Pipedream: Verbindet Automatisierung mit leichtgewichtigem JavaScript und serverlosen Funktionen. Ist eine gute Wahl, wenn du mehr Flexibilität brauchst, aber nicht die komplette Backend-Infrastruktur verwalten willst.
• Voiceflow: Entwickelt für den Aufbau von Chat-basierten Anwendungen wie Conversational Assistants oder geführten Chat-Erlebnissen.
• Vapi: Speziell für sprachbasierte Anwendungen, sodass LLMs in Telefonaten oder Sprachassistenten genutzt werden können, während die Automatisierung Folgeaktionen übernimmt. (Mehr dazu findest du in unserem Vapi Testbericht.)

Entwickler-Frameworks

Entwickler nutzen Frameworks, um LLM-Apps zu bauen, wenn sie mehr Kontrolle über Logik, Datenverarbeitung oder das Systemverhalten benötigen. Diese Frameworks erfordern das Schreiben von Code, bieten dafür aber tiefere Anpassungsmöglichkeiten, bessere Skalierbarkeit und eine engere Integration mit bestehenden Systemen.

Diese Option wird oft gewählt, wenn produktionsreife LLM-Apps gebaut, eigene APIs erstellt oder KI direkt in Produkte eingebettet werden soll, statt nur innerhalb von Automatisierungstools zu laufen.

Frameworks bieten Flexibilität und Präzision, benötigen aber mehr Einrichtung, Tests und laufende Wartung als No-Code- oder Low-Code-Tools. Zu den bekanntesten Frameworks und Tools zählen:

• LangChain/LangGraph: Wird genutzt, um Prompts zu strukturieren, Kontext und Speicher zu verwalten, Tools anzubinden und Agenten-Workflows aufzubauen. Besonders geeignet, wenn Workflows mehrere Schritte, Verzweigungen oder lang andauernde Prozesse enthalten.
• LlamaIndex: Konzentration auf die Anbindung von LLMs an Datenquellen. Einsatz bei Retrieval-Anwendungen, die stark auf Dokumente, Datenbanken oder strukturierte Informationen angewiesen sind.
• FastAPI: Dient dazu, LLM-Logik über APIs verfügbar zu machen. So können LLM-Apps von Webanwendungen, mobilen Apps oder anderen Backend-Services kontrolliert und skalierbar genutzt werden.
• Supabase/Firebase: Stellen Datenbanken, Authentifizierung und Speicher bereit. Sie werden oft dazu verwendet, Nutzerdaten, den Applikationszustand und Gesprächsverläufe bei LLM-Anwendungen zu verwalten.
• Eigene RAG-Pipelines: Werden gebaut, wenn Retrieval speziell auf bestimmte Datenquellen, Performance-Anforderungen oder Sicherheitsbedürfnisse zugeschnitten werden muss. Diese Lösung ermöglicht volle Kontrolle darüber, wie Daten indexiert, abgerufen und ans Modell weitergegeben werden.

Hybrider Ansatz

Viele LLM-Apps aus der Praxis nutzen einen hybriden Ansatz, bei dem visuelle Tools mit eigenem Code kombiniert werden. Das ermöglicht Teams, schnell voranzukommen und trotzdem die Kontrolle über die wichtigsten Bereiche des Systems zu behalten.

Anstatt alles auf eine einzige Plattform zu zwingen, wird jede Schicht mit dem dafür am besten geeigneten Tool umgesetzt. Visuelle Tools übernehmen die Orchestrierung und Integration, während Code verwendet wird, wo mehr Flexibilität oder Präzision gebraucht wird.

Dieses Vorgehen ist sinnvoll, wenn verschiedene Systemteile unterschiedliche Anforderungen haben. Visuelle Tools vereinfachen Integration und Workflow-Management, eigener Code übernimmt komplexere KI-Logik und Datenverarbeitung. Ein hybrides Setup sieht dann oft so aus:

• Das Frontend wird mit Tools wie Webflow oder Bubble erstellt.
• Die KI-Logik läuft über LangChain, das Prompts, Kontext und Entscheidungen steuert.
• Automatisierungen werden mit Make orchestriert, das die LLM-Entscheidungen mit echten Systemen verbindet.
• Die Datenspeicherung übernimmt Supabase, um Nutzerdaten und Applikationszustand zu verwalten.
• Embeddings und Retrieval erledigt Pinecone, sodass die App mit Dokumenten und internem Wissen arbeiten kann.

LLM-App-Kosten und Toolvergleich

Die Kosten für LLM-Apps hängen vom Einsatz und den verwendeten Tools ab. Die Tabelle unten zeigt die wichtigsten Kostenbereiche und typische Einstiegspunkte.

Tipps, um die Kosten niedrig zu halten

Viele Tools zum Erstellen von LLM-Apps bieten kostenlose Tarife oder Testphasen an. Diese reichen oft aus, um Ideen zu testen, Prototypen zu bauen oder interne Abläufe mit geringem Volumen auszuführen, bevor ein kostenpflichtiger Plan benötigt wird. Hier ein paar Tipps, wie du Geld sparen kannst:

• Starte mit kleineren oder allgemeinen Modellen. Die meisten Workflows brauchen nicht die modernsten Modelle. Kleinere Modelle übernehmen Aufgaben wie Klassifizierung, Zusammenfassung und Routing zu deutlich geringeren Kosten.
• Halte Prompts kurz und gezielt. Lange oder wiederholte Anweisungen erhöhen den Token-Verbrauch, bringen aber nicht immer bessere Ergebnisse. Das schlägt direkt auf die Modellkosten durch.
• Vermeide mehrstufige Agenten zu Beginn. Jeder zusätzliche Schritt bedeutet meist mehr Modellaufrufe und höheren Verbrauch. Einfache Workflows sind günstiger und leichter zu pflegen.
• Nutze Retrieval nur, wenn es echten Mehrwert bringt. Wenn deine App nicht von privaten oder häufig wechselnden Daten abhängt, ist eine Vektor-Datenbank eventuell überflüssig.
• Cache wiederholte Ausgaben, wann immer es geht. So bezahlst du nicht mehrfach für die gleichen Antworten in wiederkehrenden Workflows.
• Überwache die Nutzung regelmäßig. Kleine Ineffizienzen summieren sich, wenn Workflows wachsen. Mit einem Monitoring der Nutzung bleiben die Kosten planbar.

Die Zukunft von Automatisierung und LLM-App-Entwicklung

Da Automatisierung immer intelligenter wird, können auch kleinere Teams Systeme bauen und betreiben, für die früher große Entwicklungsressourcen nötig waren. Wer früh versteht, wie LLM-Apps und Automatisierung zusammenspielen, ist bestens vorbereitet auf flexiblere, effizientere und skalierbare Workflows, während die Akzeptanz weiter steigt.