LLM-Entwicklung: Unternehmen im Vergleich

LLM-Entwickler bauen Retrieval-Systeme, feinjustierte Modelle, Evaluations-Harnische und die Inferenz-Infrastruktur dahinter. Geprüfte Anbieter vergleichen, Bewertungen lesen und Angebote anfordern.

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Beliebte Länder für LLM-Entwicklung

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Was kann man in der IT schlanker und einfacher machen? Wie können wir die tägliche Arbeit entspannter gestalten?

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Parasol Island ist eine hybride Produktionsfirma für Film, Werbung, Animation und digitale Kommunika...

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Hyperlink Infosystem, ein nach ISO 9001:2008 zertifiziertes Unternehmen, ist ein renommierter IT-Softwarelösungsp...

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Mubaloo ist das führende britische Unternehmen für die Entwicklung von Apps für Verbraucher und Unternehmen.

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Wir helfen Unternehmen und Startups dabei, sinnvolle mobile Erfahrungen mit ihren Produkten und Dienstleistungen zu schaffen ...

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Globo ist ein Anbieter mit globaler Präsenz in der ständig wachsenden Enterprise Mobility-Branche ...

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Wir bauen Apps. Wir sind eine Ingenieurs- und Design-Agentur, wurden 2007 gegründet und haben uns zu einem...

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Wir beantworten gerne Ihre Fragen und Wünsche. Schreiben Sie uns eine Nachricht.

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Web-Designer und Fotograf aus Essen. Ich habe in Kommunikationsdesign mit Schwerpunkt auf Web-Design...

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B+Awards-Gewinner2017

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Wir sind ein talentierter Haufen kreativer Menschen und die Qualität unserer Arbeit in den letzten 5 Jahren...

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Gründerin und Strategin bei tozen.

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IntoApps (2006) ist ein mobiler App-Anbieter für Kunden in den Niederlanden (hoofdkantoor) und Belgien...

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Kreativ. Designer. UX. Mobil. Partner bei Image Mechanics.

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The short answer

1,179 LLM-Entwicklung companies are listed. 61% publish a minimum project budget; the median floor is $10k. Most work starts in the $3–10k range. Median published rate is $25/hr across 69 companies.

Best supplied: USA (182) · Indien (131) · Ukraine (59)

Recalculated 2026-10-19 from live profiles.

What it costs, by country

Each cell counts companies whose published minimum project budget falls in that band. Only countries with at least 5 listed companies appear.

Countryunder $3k$3–10k$10–20k$20–30k$30k+Median rate
Deutschland31—2—51—
USA182Widest choice428231655$35/hr
Indien131122131319$18/hr
Ukraine59—145104—
Vereinigtes Königreich30—4449—
Niederlande28—44410—
Polen27—4456—
Kanada91———3—
Armenien9—32———
Australien811—3——
Rumänien7—21———
Israel5—2————
How this table is built
  • Figures are minimum project budgets companies publish on their own profiles — the floor below which they decline work, not the price of a finished project.
  • USD only. Companies quote in six currencies and averaging across them produces a number nobody charges.
  • Budgets outside $300–$2,000,000 and rates outside $5–$500/hr are dropped as data-entry errors.
  • A country needs 5 listed companies for a row, and 5 published rates before a median rate is shown.

What will your budget reach?

Move the slider. Every figure below is a count of companies whose published minimum project budget sits at or under that amount.

$10k
$1k$250k

240 of 719 companies (33%) take projects at this size.

Where the entry thresholds sit

under $3k
21
$3–10k
219
$10–20k
163
$20–30k
137
$30k+
179

Goes furthest in USA — 32 companies

This says who will engage, not what your scope should cost. A budget that reaches most of the market still buys very different things depending on what you are building.

Who is focused, and who has proved it

Horizontal: how concentrated a company is on LLM-Entwicklung. Vertical: how much checkable evidence stands behind it. 60 of 1179 companies are plotted — the rest have fewer than 2 evidence signals, so placing them would be guesswork.

LeadersEstablished generalistsSpecialistsEmergingFocus on LLM-Entwicklung →Proven delivery →Double — 4 reviews, 13 projects, DR 23, 1.2 yrs listedSiberian.pro — 0 reviews, 18 projects, DR 17, 1.2 yrs listedAtwinta — 0 reviews, 105 projects, 1.2 yrs listedSimbirSoft — 26 reviews, 30 projects, DR 22, 1.2 yrs listedBureauBureau — 1 reviews, 12 projects, DR 52, 1.2 yrs listedBig Drop Inc — 1 reviews, 2 projects, DR 66, 1.2 yrs listedBig Drop IncFusion Tech — 4 reviews, 36 projects, DR 28, 1.2 yrs listedFueled — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedFueledThe Digital Embassy — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedThe Digital EmbassyVergani&Gasco — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedVergani&GascoIntellectsoft — 0 reviews, 3 projects, DR 67, 1.2 yrs listedIntellectsoftmoodley — 0 reviews, 3 projects, DR 68, 1.2 yrs listedmoodleyCodestetic — 3 reviews, 2 projects, DR 32, 1.2 yrs listedDELUCKS — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedArticul — 1 reviews, 0 projects, DR 55, 1.2 yrs listedndave — 0 reviews, 1 projects, DR 66, 1.2 yrs listedDMI (Digital Management, Inc.) — 0 reviews, 1 projects, DR 68, 1.2 yrs listedLOOP — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listedApadmi — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedIflexion — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedBASICS09 — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedLounge Lizard — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listediOnline — 0 reviews, 0 projects, DR 65, 1.2 yrs listedOpenXcell — 0 reviews, 3 projects, DR 56, 1.2 yrs listedE-sites — 0 reviews, 1 projects, DR 61, 1.2 yrs listedpooliestudios — 0 reviews, 1 projects, DR 60, 1.2 yrs listedNewism — 0 reviews, 2 projects, DR 57, 1.2 yrs listedY Media Labs — 0 reviews, 2 projects, DR 59, 1.2 yrs listedSFCD — 0 reviews, 2 projects, DR 55, 1.2 yrs listedroyalkomm — 0 reviews, 2 projects, DR 54, 1.2 yrs listedIQ Dev — 0 reviews, 11 projects, DR 22, 1.2 yrs listedAnadea — 1 reviews, 8 projects, DR 38, 1.2 yrs listedDefa — 0 reviews, 6 projects, DR 50, 1.2 yrs listedUZIK — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedINTERSOG — 0 reviews, 3 projects, DR 52, 1.2 yrs listedworry free labs — 0 reviews, 1 projects, DR 58, 1.2 yrs listedProxation GmbH — 0 reviews, 1 projects, DR 55, 1.2 yrs listedMetropolis Creative — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedACCROACHCODE — 0 reviews, 2 projects, DR 52, 1.2 yrs listedfimbim — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedPush. — 0 reviews, 4 projects, DR 41, 1.2 yrs listedSofteq Development — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedQulix Systems — 0 reviews, 2 projects, DR 51, 1.2 yrs listedNewedge — 0 reviews, 0 projects, DR 58, 1.2 yrs listedNetbasics — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedParasol Island — 0 reviews, 2 projects, DR 53, 1.2 yrs listedHyperlink InfoSystem — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedMubaloo — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedStanfy — 0 reviews, 3 projects, DR 47, 1.2 yrs listedVITEB — 0 reviews, 3 projects, DR 46, 1.2 yrs listedGlobo — 0 reviews, 0 projects, DR 54, 1.2 yrs listedkoombea — 0 reviews, 2 projects, DR 46, 1.2 yrs listedNFM — 0 reviews, 2 projects, DR 45, 1.2 yrs listedOliver Brux — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedNew Bamboo — 0 reviews, 2 projects, DR 48, 1.2 yrs listedImpressionDP — 0 reviews, 3 projects, DR 42, 1.2 yrs listedGaj Somasundaram — 0 reviews, 1 projects, DR 47, 1.2 yrs listedconvoy — 0 reviews, 1 projects, DR 49, 1.2 yrs listedInfinity Infoway Pvt Ltd — 0 reviews, 1 projects, DR 70, 1.2 yrs listedxyzettgraphix. — 0 reviews, 0 projects, DR 47, 1.2 yrs listed
How a company is placed
  • Focus is the inverse of how many categories a company claims, blended with the share of its portfolio tagged with this one. A firm listing three technologies is concentrated; a firm listing forty also appears here.
  • Proven delivery adds published reviews (to 20), portfolio projects (to 25), Ahrefs Domain Rating (to 60) and years listed (to 10). Each is capped so no single signal carries a company to the top.
  • Positions are relative to the other companies on this page: the median company sits at the centre of each axis, so a quadrant boundary means "ahead of half the companies listed here". Raw scores are in each bubble's tooltip.
  • Deliberately excluded: the star rating, which sits in too narrow a band to separate anyone; the editorial rank, which is a hand-assigned sort weight; and paid verification, which does not move anything on this chart.
Leaders:
Concentrated on this work and with the record to show for it.
Specialists:
This is most of what they do, but the public evidence is still thin.
Established generalists:
A substantial track record, spread across many categories.
Emerging:
Building both focus and evidence.

Kundenbewertungen über LLM-Entwicklung

MiaoWebs

MiaoWebs

Malinovsky Digital Agency

KIAT

Malinovsky Digital Agency proved to be a successful partner for our IT recruitment agency based in Poland. Their experience and expertise played an important role in expanding our client base in the local Polish market and in the global market in the IT sector. Their personalized approach resulted in a marketing strategy perfectly tailored to our company's needs. This led to a significant increase in organic traffic and provided us with both immediate results from advertising and long-term results from SEO efforts. As the CEO of KIAT, I was delighted with the careful attention to our project, such a clear choice of a successful strategy and the quick results. Malinovsky's SEO and PPC have helped our agency grow for over a year now.

Aksamit Projects

Warsaw
Alvera Solutions OÜ | Estonia
Roman, Project Manager

Alvera Solutions OÜ cooperated with Aksamit Projects on a number of development and delivery-related tasks. Throughout the collaboration, the Aksamit Projects team demonstrated a structured approach to work, strong technical competence, and a clear understanding of the project requirements. The scope of work included task planning, implementation, and ongoing coordination. All assigned tasks were completed in accordance with the agreed specifications, timelines, and quality standards. Communication was professional and consistent, which ensured smooth progress and timely decision-making during all project phases. Aksamit Projects proved to be a reliable and responsible partner, capable of efficiently handling assigned tasks and adapting to evolving project needs. We can confidently recommend Aksamit Projects for professional collaboration on technical and project-based engagements.

Was ein LLM-Projekt umfasst

Der größte Teil der LLM-Arbeit ist Retrieval, Evaluation und Betrieb — nicht Training. Ein typisches Projekt nimmt einen Korpus, den Sie ohnehin besitzen, macht ihn durchsuchbar, setzt ein Modell darüber und verbringt danach die meiste Zeit damit, zu belegen, dass die Antworten gut genug sind, um sich darauf zu verlassen.

  • Retrieval (RAG). Chunking, Embeddings, hybride Suche, Re-Ranking und Quellenangaben — der Unterschied zwischen Demo und belastbarem System.
  • Fine-Tuning und Adapter. LoRA und vollständiges Fine-Tuning für Ton und Format, dazu Distillation, um Kosten und Latenz zu senken, sobald das Verhalten stabil ist.
  • Evaluation. Golden Sets, LLM-as-Judge-Bewertung, Regressionssuiten in der CI und menschliche Prüfschleifen.
  • Betrieb. Selbst gehostete Inferenz mit vLLM oder TensorRT, Modell-Routing, Caching, Quantisierung und Autoscaling.
  • Sicherheit. Schutz vor Prompt Injection, PII-Redaktion, Ausgabefilter und Audit-Logging.

Was Sie einen LLM-Anbieter fragen sollten

  • Wie messen Sie Antwortqualität, und darf ich das Evaluationsset sehen?
  • Was kosten tausend Anfragen bei meinem Volumen, und wodurch sinkt dieser Wert?
  • Wie schützen Sie gegen Prompt Injection, wenn das Modell nicht vertrauenswürdige Dokumente liest?
  • Kann das vollständig in meinem Cloud-Konto oder on-premise laufen, und was kostet das an Qualität?
  • Was passiert, wenn der Anbieter die Modellversion abkündigt, mit der wir gestartet sind?

Häufig gestellte Fragen

RAG oder Fine-Tuning?
RAG für Wissen — es aktualisiert sich, sobald sich Ihre Dokumente ändern, und liefert Quellen. Fine-Tuning für Verhalten — konsistentes Format, Tonalität oder enge Klassifikation im Volumen. Viele Produktivsysteme kombinieren Retrieval für Fakten mit einem kleinen feinjustierten Modell für die Struktur.
Was kostet ein LLM-Projekt?
Ein Retrieval-Assistent über einen vorhandenen Korpus liegt meist bei 25.000–90.000 $. Mit Fine-Tuning, eigenem Hosting und vollständiger Evaluationspipeline sind es üblicherweise 100.000–300.000 $, zuzüglich nutzungsabhängiger Inferenzkosten.
Sollten wir ein Open-Weights-Modell selbst hosten?
Selbst hosten lohnt sich, wenn die Datenhaltung es erfordert, wenn das Volumen so hoch ist, dass Token-Preise dominieren, oder wenn Sie die Modellversion kontrollieren müssen. Unterhalb von etwa einigen Millionen Token pro Tag sind kommerzielle APIs meist günstiger, sobald Entwicklungszeit eingerechnet wird.
Wie verhindert man Datenabfluss über ein LLM?
Berechtigungen beim Retrieval durchsetzen, sodass das Modell nur Dokumente sieht, die der Nutzer sehen darf; PII vor dem Versand redigieren; API-Tarife nutzen, die Ihre Daten vom Training ausschließen; und jede Anfrage und Antwort für Audits protokollieren.

Warum Wadline vertrauen

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