Python AgenturBackends, Datenprozesse und KI aus einer Hand.

Die Kosten hängen von Art und Umfang ab: Eine Automatisierung für einen einzelnen Prozess ist deutlich schlanker als ein Web-Backend mit mehreren Schnittstellen oder ein KI-Assistent mit Dokumentenanbindung. Nach einer Konzeptphase, bei KI-Vorhaben oft mit einem Prototyp, erhalten Sie ein Festpreisangebot. Für laufende Weiterentwicklung und Betrieb bieten wir planbare Budgets an.

Beide sind ausgezeichnet, aber für unterschiedliche Aufgaben. Django ist ein vollständiges Framework mit ORM, Admin-Oberfläche, Benutzerverwaltung und Formularen – ideal für datengetriebene Web-Anwendungen. FastAPI ist schlank, asynchron und auf APIs spezialisiert, mit automatischer Validierung und Dokumentation. Für KI-Services und Microservices empfehlen wir oft FastAPI, für Portale und Verwaltungsanwendungen Django.

Für die meisten Geschäftsanwendungen ja. Web-Backends verbringen den Großteil ihrer Zeit mit Datenbank- und Netzwerkzugriffen, nicht mit Berechnungen. Rechenintensive Aufgaben übernehmen Bibliotheken wie NumPy oder PyTorch, die in optimiertem Code oder auf GPUs laufen. Wo reine Rechenleistung entscheidend ist, lagern wir einzelne Komponenten gezielt in Go oder andere Sprachen aus.

Wir starten mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall und messbaren Qualitätskriterien. Ein Prototyp zeigt, wie zuverlässig das Modell mit Ihren Daten arbeitet. Anschließend integrieren wir die Funktion per API in Ihre Systeme – mit Berechtigungsprüfung, Protokollierung und menschlicher Kontrolle, wo sie nötig ist. Wir arbeiten herstellerunabhängig mit kommerziellen und offenen Modellen.

Wir klären vorab, welche Daten verarbeitet werden und wo. Möglich sind Modelle mit Verarbeitung in der EU, selbst betriebene Open-Weight-Modelle oder die Pseudonymisierung sensibler Inhalte vor der Übertragung. Verträge zur Auftragsverarbeitung, Löschkonzepte und Zugriffsbeschränkungen sind Teil des Konzepts. So entstehen KI-Funktionen, die DSGVO-konform betrieben werden können.

Ja, das ist ein häufiger Auftrag. Gewachsene Skripte, die oft nur auf einem Rechner laufen, überführen wir in strukturierte Dienste mit Konfiguration, Fehlerbehandlung, Logging, Tests und Deployment-Pipeline. Ältere Python-Versionen aktualisieren wir dabei auf eine aktuell unterstützte Version. Das Ergebnis ist eine Anwendung, die zuverlässig läuft und von mehreren Personen gewartet werden kann.

Eine einzelne Automatisierung oder ein KI-Prototyp ist oft in wenigen Wochen umgesetzt. Ein API-Backend mit Authentifizierung und Datenbank benötigt typischerweise 4–8 Wochen, umfangreiche Plattformen mit mehreren Integrationen mehrere Monate. Durch 2-Wochen-Sprints sehen Sie früh funktionsfähige Zwischenstände und können Prioritäten anpassen.

Python-Anwendungen laufen auf Linux-Servern, in Docker-Containern, auf Kubernetes oder als Serverless-Funktionen bei AWS, Azure und Google Cloud. Für KI-Workloads mit eigenen Modellen sind Server mit GPU möglich. Auch Hosting in deutschen Rechenzentren oder im eigenen Haus ist umsetzbar. Deployment-Pipeline, Monitoring und Alerting richten wir passend zu Ihrem Betriebsmodell ein.