Die Welt der KI ist laut, und da jede Woche eine neue Plattform auftaucht, kann man leicht den Überblick verlieren. Inmitten dieses Lärms hat sich Cohere AI einen Namen gemacht, indem es sich auf eine Sache konzentriert hat: die Entwicklung für Unternehmen. Es ist eine wirklich leistungsstarke Plattform, aber um es klar zu sagen, sie ist definitiv nicht für jeden geeignet.
Dieser Artikel gibt einen unverblümten Einblick, was Cohere AI ist, worin es gut ist und für wen es eigentlich entwickelt wurde. Wir werden die Hauptprodukte aufschlüsseln, wie Unternehmen sie nutzen und wie die Preisgestaltung aussieht. Am Ende werden Sie eine viel bessere Vorstellung davon haben, ob es die richtige Grundlage für die KI-Pläne Ihres Unternehmens ist, besonders wenn Sie nicht über eine kleine Armee von KI-Entwicklern verfügen, die auf Abruf bereitstehen.
Was ist Cohere AI?
Im Kern ist Cohere AI eine cloud-agnostische KI-Plattform, die Unternehmen die Bausteine – leistungsstarke große Sprachmodelle (LLMs) und andere Werkzeuge – zur Verfügung stellt, um ihre eigenen KI-Anwendungen zu erstellen. Stellen Sie es sich so vor: Während Tools wie ChatGPT für die breite Öffentlichkeit entwickelt wurden, konzentriert sich Cohere voll und ganz auf die Bedürfnisse großer Unternehmen, wie erstklassigen Datenschutz, Sicherheit und Bereitstellungsoptionen. Sie können ihre Modelle in der Cloud oder direkt auf Ihren eigenen Servern ausführen.
Die Plattform baut auf einigen zentralen Modellfamilien auf. Ihre „Command“-Modelle sind die Autoren, die zur Texterstellung verwendet werden. „Embed“-Modelle sind die Leser, die darauf ausgelegt sind, die Bedeutung hinter Wörtern zu verstehen, um eine intelligentere Suche zu ermöglichen. Und „Rerank“-Modelle sind die Bibliothekare, die Suchergebnisse so organisieren, dass die relevantesten Treffer immer ganz oben stehen.
Dieser Fokus auf Unternehmen ist absolut sinnvoll, wenn man sich die Herkunft von Cohere ansieht. Einer der Gründer, Aidan Gomez, war Mitautor des Papers „Attention Is All You Need“. Wenn Sie die Entwicklungen im Bereich KI verfolgt haben, wissen Sie, dass diese Forschungsarbeit im Grunde den gesamten modernen Boom der generativen KI ausgelöst hat. Diese Art von technischer Glaubwürdigkeit ist ein wichtiger Grund, warum große Organisationen ihnen bei der Entwicklung benutzerdefinierter KI-Apps vertrauen.
Die Kernprodukte und Funktionen von Cohere AI
Cohere bietet ein leistungsstarkes Toolkit für jeden, der eine KI-gestützte Anwendung entwickeln möchte. Das Wichtigste dabei ist, dass es sich um einen Satz hochentwickelter Bausteine handelt, nicht um eine fertige Lösung, die man einfach einstecken kann.
Generative KI-Modelle von Cohere: Die Command-Familie
Die „Command“-Modelle, wie Command R und das leistungsstärkere Command R+, sind die Flaggschiff-LLMs von Cohere zur Texterstellung. Sie sind auf unternehmensspezifische Aufgaben abgestimmt und können eine Vielzahl verschiedener Sprachen verarbeiten, was für globale Unternehmen von großer Bedeutung ist.
Eine ihrer herausragenden Funktionen ist die sogenannte Retrieval-Augmented Generation (RAG). Das klingt kompliziert, aber RAG ist nur eine schicke Umschreibung dafür, dass die KI Ihre eigenen Unternehmensdokumente nutzen kann, um Antworten zu finden. Dadurch wird sichergestellt, dass die bereitgestellten Informationen korrekt und spezifisch für Ihr Unternehmen sind. Der Haken? Damit das alles funktioniert, benötigen Sie einen Entwickler, der sich in ihre API einklinkt und eine ganze Anwendung darum herum baut. Es ist keine Funktion, die man einfach per Schalter umlegen kann.
graph TD A[Benutzeranfrage] --> B{Command-Modell}; B --> C[Greift auf private Daten zu]; C --> D[Ruft relevante Informationen ab]; D --> B; B --> E[Erzeugt genaue, kontextbezogene Antwort];
Retrieval- und Suchmodelle von Cohere AI: Embed und Rerank
Damit RAG seine Aufgabe erfüllen kann, muss die Suche fantastisch sein. Hier kommen „Embed“ und „Rerank“ ins Spiel. Das „Embed“-Modell liest alle Ihre Dokumente und wandelt sie in numerische Codes (sogenannte Vektoren) um, damit ein Computer ihre Bedeutung erfassen kann. Wenn jemand eine Frage stellt, findet das System die Dokumente mit den ähnlichsten Bedeutungen. Anschließend nimmt das „Rerank“-Modell diese Liste von Möglichkeiten und ordnet sie neu an, um die absolut besten Antworten ganz nach oben zu setzen.
Diese Kombination ist hervorragend geeignet, um Dinge wie eine interne Suchmaschine für Ihr Unternehmens-Wiki oder einen Kundensupport-Bot zu erstellen, der den exakt richtigen Absatz in einem riesigen Hilfe-Center finden kann. Aber auch hier gilt: Sie müssen es selbst entwickeln. Wenn das nach einem Riesenprojekt klingt, haben Sie recht. Das ist es. Für Teams, die ihr gesamtes Wissen ohne den großen technischen Aufwand vernetzen wollen, bieten Plattformen wie eesel AI einfache Integrationen zu all Ihren Quellen wie Google Docs, Confluence und alten Zendesk-Tickets und stellen Ihnen so in wenigen Minuten eine funktionierende Wissensdatenbank zur Verfügung.
Die Cohere AI North-Plattform und agentenbasierte KI
„North“ ist der Versuch von Cohere, seine Modelle in einem sicheren KI-Arbeitsbereich für Mitarbeiter zu bündeln. Es ist darauf ausgelegt, „agentenbasierte KI“ zu schaffen – intelligente Assistenten, die ganze Aufgaben automatisieren und komplexe, mehrstufige Probleme selbstständig lösen können.
Das klingt ziemlich futuristisch, aber „North“ ist eine hochwertige, maßgeschneiderte Lösung. Typischerweise wird sie zusammen mit großen Kunden wie der Royal Bank of Canada und Saudi Telecom entwickelt. Man kann es nicht einfach von der Stange kaufen und am Freitag vom Team nutzen lassen.
Wichtige Anwendungsfälle und Zielgruppe für Cohere AI
Herauszufinden, für wen Cohere gedacht ist, ist der beste Weg, um zu wissen, ob es nichts für Sie ist. Letztendlich geht es darum, sehr große, sehr komplexe Organisationen zu bedienen.
Der Fokus auf Unternehmen: Datenschutz und flexible Bereitstellung
Der große Anreiz für riesige Unternehmen ist die Flexibilität von Cohere. Sie können ihre Modelle in Ihrer eigenen privaten Cloud oder sogar auf Ihren eigenen physischen Servern betreiben. Das bedeutet, dass Ihre sensiblen Kundendaten niemals Ihre Kontrolle verlassen müssen. Außerdem binden sie Sie nicht an einen einzigen Cloud-Anbieter, sodass Sie sie auf AWS, Microsoft Azure, Oracle Cloud oder was auch immer Sie bevorzugen, nutzen können. Für einige Unternehmen ist dieses Maß an Kontrolle ein entscheidender Faktor.
Für die meisten Support- und IT-Teams ist die eigentliche Priorität jedoch ein sicheres Tool, das einfach zu verwalten ist. Ein Tool wie eesel AI findet hier eine praktischere Balance und bietet Sicherheit auf Unternehmensniveau, DSGVO-Konformität und optionalen EU-Datenspeicherort, ohne dass Sie die Server selbst verwalten müssen.
In diesem Video erklärt der CEO von Cohere, Aidan Gomez, den Ansatz des Unternehmens zur Verbesserung des KI-Schlussfolgerns und zur Bekämpfung von Halluzinationen für den Unternehmenseinsatz.
Branchenlösungen für Finanzen, Telekommunikation und Technologie
Die Strategie von Cohere besteht darin, enge Partnerschaften mit Branchenriesen einzugehen. Sie arbeiten Hand in Hand mit Unternehmen wie RBC in der Finanzwelt und STC in der Telekommunikation, um maßgeschneiderte, branchenspezifische KI-Tools zu entwickeln.
Dies ist ein klassisches Vertriebsmodell für Unternehmenssoftware: lange Gespräche, große Verträge und komplexe Projekte. Das funktioniert hervorragend, wenn man an ein Fortune-500-Unternehmen verkauft, aber es ist eine völlig andere Welt als die schnellen Self-Service-Tools, nach denen die meisten Teams heute suchen.
Einschränkungen und Überlegungen bei der Nutzung von Cohere AI
Die Technologie hinter Cohere ist beeindruckend, aber es gibt einige praktische Einschränkungen, über die Sie nachdenken sollten, bevor Sie sich darauf einlassen. Dies sind oft die Gründe, warum Teams nach einer unkomplizierteren Alternative suchen.
Die hohe Komplexität und der Ressourcenbedarf
Seien wir ehrlich: Cohere AI ist eine Plattform für Entwickler. Um einen Nutzen daraus zu ziehen, benötigen Sie Ingenieure, die mit den APIs arbeiten, die Benutzeroberflächen erstellen und das gesamte Setup verwalten. Das ist nichts, was ein Support-Manager oder IT-Leiter in der Mittagspause zum Laufen bringen kann. Das stellt eine riesige Hürde für jedes Team dar, das keine freien Ingenieurressourcen hat, um sie einem langfristigen internen KI-Projekt zu widmen.
Das Dilemma: 'Build'-Plattform vs. 'Buy'-Lösung
Das bringt uns zu der grundlegenden Entscheidung, vor der jedes Team steht: Wollen Sie selbst entwickeln oder kaufen? Cohere gibt Ihnen die Baupläne und hochwertigen Materialien, um eine maßgeschneiderte KI-Lösung zu bauen, aber Sie müssen das Bauteam mitbringen. Sie sind für alles verantwortlich, vom Chatfenster, in das Ihre Agenten tippen, bis hin zur komplexen Logik, die entscheidet, wie ein Support-Ticket behandelt wird.
Hier bietet eine „Buy“-Lösung wie eesel AI einen völlig anderen Ansatz. Es ist eine komplette Plattform, die von Grund auf für Support-Teams und internes Wissensmanagement konzipiert wurde. Anstelle einer Kiste mit Einzelteilen erhalten Sie eine vollständig anpassbare Workflow-Engine, einen Simulationsmodus, um Ihre KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets zu testen, und einfache Integrationen, die Sie in Minuten statt Monaten startklar machen. Es ist eine schlüsselfertige Lösung, die für die Menschen entwickelt wurde, die sie tatsächlich jeden Tag nutzen müssen.
| Merkmal | 'Build'-Plattform (Cohere AI) | 'Buy'-Lösung (eesel AI) |
|---|---|---|
| Einrichtungszeit | Monate | Minuten |
| Ressourcen | Dediziertes Ingenieurteam | No-Code, von jedem Team verwaltbar |
| Anpassung | Unendlich flexibel, aber komplex | Hoch, innerhalb eines vorgefertigten Rahmens |
| Am besten geeignet für | Entwicklung einzigartiger, proprietärer KI-Apps | Schnelle Bereitstellung bewährter Lösungen |
Preise von Cohere AI
Die Preisgestaltung von Cohere ist auf Entwickler, die eine API nutzen, und auf große Unternehmen, die große Verträge abschließen, ausgerichtet, was bedeutet, dass sie nicht ganz einfach ist. Für ihre Hauptgeschäftsprodukte wie North müssen Sie eine Demo buchen und mit dem Vertriebsteam sprechen, um überhaupt einen Preis zu erhalten. Das ist für Unternehmenssoftware ziemlich üblich, aber ein Ärgernis für Teams, die einfach nur etwas ausprobieren und sehen wollen, ob es passt.
Für ihre API hat Cohere öffentliche Tarife, die in der Regel auf „Tokens“ (winzigen Wortteilen) basieren. Zum Beispiel könnten einige ihrer Modelle zwischen 0,50 $ und 3,00 $ pro einer Million gesendeter Tokens und zwischen 1,50 $ und 15,00 $ pro einer Million vom Modell zurückgesendeter Tokens kosten. Letztendlich kann die Ermittlung Ihrer Kosten sich ein wenig wie Rätselraten anfühlen, besonders wenn Sie gerade erst anfangen.
| Plan | Monatlich (monatl. Abrechnung) | Effektiv /Mo. Jährlich | Wichtige Freischaltungen |
|---|---|---|---|
| Team | $299 | $239 | Training mit Dokumenten; Copilot für Helpdesk; Slack. |
| Business | $799 | $639 | Training mit früheren Tickets; KI-Aktionen; Massensimulation. |
| Benutzerdefiniert | Vertrieb kontaktieren | Benutzerdefiniert | Erweiterte Aktionen; Multi-Agenten-Orchestrierung. |
Ist Cohere AI das richtige Werkzeug für Ihr Team?
Also, wie lautet das endgültige Urteil? Cohere AI ist eine leistungsstarke, sichere und unglaublich flexible KI-Plattform. Für ein riesiges Unternehmen mit einem Team von Ingenieuren und der Mission, eine komplett maßgeschneiderte KI-Lösung von Grund auf zu entwickeln, ist es eine der besten Optionen auf dem Markt. Es gibt Entwicklern die rohe Kraft, die sie benötigen, um etwas Einzigartiges zu schaffen.
Aber für die meisten Teams sind die größten Stärken von Cohere auch seine größten Schwächen. Es ist eine komplexe „Build“-Plattform, keine sofort einsatzbereite „Buy“-Lösung. Die Einrichtung dauert lange, erfordert spezielle Fähigkeiten, und die Preisgestaltung kann schwer vorhersehbar sein.
Die Wahl ist ziemlich klar. Wenn Sie ein Team von Entwicklern haben, das bereit ist, die nächsten Monate damit zu verbringen, eine benutzerdefinierte KI-Anwendung zu entwickeln, ist Cohere AI ein fantastisches Toolkit für diese Aufgabe.
Wenn Sie jedoch eine Führungskraft im Kundensupport, in der IT oder im Betrieb sind und Ihr Ziel darin besteht, Tickets zu automatisieren, Ihre Agenten zu unterstützen und das Wissen Ihres Unternehmens jetzt zu organisieren, ist eine Self-Service-Plattform ein viel schnellerer Weg dorthin. eesel AI bietet eine leistungsstarke No-Code-Lösung, die Sie in wenigen Minuten einrichten und gründlich testen können, bevor sie jemals mit einem einzigen Kunden interagiert.
Häufig gestellte Fragen
Cohere AI ist hauptsächlich für große, komplexe Organisationen konzipiert, die ein hohes Maß an Datenschutz, Sicherheit und benutzerdefinierten Bereitstellungsoptionen benötigen. Seine Architektur und sein Preismodell sind im Allgemeinen weniger für kleinere Unternehmen geeignet, denen dedizierte KI-Entwicklungsteams fehlen.
Cohere AI ist darauf ausgelegt, Unternehmen leistungsstarke LLMs für Aufgaben wie Texterstellung, erweiterte Suche (unter Verwendung von Embed- und Rerank-Modellen) und die Entwicklung intelligenter, agentenbasierter KI-Lösungen bereitzustellen. Es unterstützt die Entwicklung benutzerdefinierter KI-Anwendungen, die sich tief in die einzigartigen Daten eines Unternehmens integrieren.
Cohere AI bietet cloud-agnostische Bereitstellungsoptionen, die es Unternehmen ermöglichen, Modelle in ihrer privaten Cloud oder auf ihren eigenen Servern auszuführen. Dies stellt sicher, dass sensible Daten unter der Kontrolle des Kunden bleiben und bietet Flexibilität über verschiedene Cloud-Anbieter wie AWS oder Azure hinweg.
Die Implementierung von Cohere AI erfordert erhebliche Ingenieurressourcen und Fachwissen im Umgang mit APIs, um benutzerdefinierte Anwendungen zu erstellen. Es ist keine fertige Lösung, was bedeutet, dass Entwicklungsteams unerlässlich sind, um das volle Potenzial auszuschöpfen.
Cohere AI ist im Grunde eine „Build“-Plattform, die hochentwickelte Bausteine wie LLMs und APIs bereitstellt. Unternehmen müssen die gesamte Anwendung, einschließlich Benutzeroberflächen und spezifischer Arbeitsabläufe, um diese grundlegenden Modelle herum konstruieren.
Für die API-Nutzung berechnet Cohere AI in der Regel auf Basis eines token-basierten Modells für Eingabe und Ausgabe. Für Unternehmenslösungen wie „North“ ist die Preisgestaltung individuell und erfordert aufgrund ihres maßgeschneiderten Charakters eine direkte Absprache mit dem Vertriebsteam.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
