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.
Beliebte Länder für LLM-Entwicklung
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WIR SIND BESTREBT, FÜHREND ZU SEIN UND EFFIZIENTE LÖSUNGEN ZU ENTWICKELN, DIE LOHNENDE ERGEBNISSE LIEFERN.
Seit 1999 ist CreatikSoft ein Eckpfeiler der Geschäftsentwicklung CreatikSoft ist ein Entwickler von Pr...
Wir verwenden aktiv die folgenden Technologien: WebGL, Pinia, SSR, Babylon JS, Node JS, Rx JS, Vue 3, Typescript, und e...
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Die Agentur ist seit mehr als 3 Jahren in allen Regionen der Russischen Föderation tätig. Es gibt Projekte mit Zugang zum nahen und fernen Ausland.....
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BiAi Pro (Modus BI) implementiert einen vollständigen Zyklus von Business Intelligence Dienstleistungen.
K Robot X ist ein russischer IT-Integrator, der seit 2007 auf dem russischen und dem GUS-Markt tätig ist.
Before you shortlist anyone
All calculatorsThe 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 2026-10-22 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.
| Country | under $3k | $3–10k | $10–20k | $20–30k | $30k+ | Median rate |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Deutschland31 | — | 2 | — | 5 | 1 | — |
| USA182Widest choice | 4 | 28 | 23 | 16 | 55 | $35/hr |
| Indien131 | 1 | 22 | 13 | 13 | 19 | $18/hr |
| Ukraine59 | — | 14 | 5 | 10 | 4 | — |
| Vereinigtes Königreich30 | — | 4 | 4 | 4 | 9 | — |
| Niederlande28 | — | 4 | 4 | 4 | 10 | — |
| Polen27 | — | 4 | 4 | 5 | 6 | — |
| Kanada9 | 1 | — | — | — | 3 | — |
| Armenien9 | — | 3 | 2 | — | — | — |
| Australien8 | 1 | 1 | — | 3 | — | — |
| Rumänien7 | — | 2 | 1 | — | — | — |
| 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.
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.
- Big Drop IncLeaders
- FueledLeaders
- The Digital EmbassyLeaders
- Vergani&GascoLeaders
- IntellectsoftLeaders
- moodleyLeaders
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
Wisnet Web Technologies
Wisnet Web Technologies is the Best Software Company in India for Outsource Mobile App Development and Dedicated Services.
Mobile app development services
We are a Global Digital Transformation & Mobile App Development Company based in the Silicon Valley of USA, India, UAE, Australia & Latin America. We partner with customers to transform their business with DX Frameworks and the State of art technologies like AI Chatbot, IoT, Cloud Services, Mobile App Development & Blockchain, We Constantly engage and consult them to transform businesses through our deep domain experience and the state of the art creativity.\r\n\r\nOur Key Services\r\n\r\nMobile App Development Services\r\nChatbot Development\r\nArtificial Intelligence App Development\r\nHybrid App Development\r\nAR VR App Development\r\nBlockchain App Development\r\nWeb App Development\r\nProgressive Web App Development\r\nReact Native App Development\r\n\r\nIndustries We Serve\r\n\r\nHealthcare App development\r\nEducational App Development\r\nE-Commerce App Development\r\nRetail App development\r\nBanking & Finance App Development\r\nMedia App Development\r\nGovernment App Development\r\nSales App Development
Anadea
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?
Portfolio-Projekte
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Häufig gestellte Fragen
RAG oder Fine-Tuning?
Was kostet ein LLM-Projekt?
Sollten wir ein Open-Weights-Modell selbst hosten?
Wie verhindert man Datenabfluss über ein LLM?
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