ÖkoDaddy AI
Sprachmodelle auf der eigenen GPU. Keine API-Schlüssel, keine Token-Abrechnung, keine Daten, die das Haus verlassen.
Weniger Verschwendung. Mehr Kontrolle. Mehr Leben.
Eine Grafikkarte, mehrere Modelle.
Alles läuft über Ollama auf einem Rechner im Regal. Was gerade das beste Modell ist, wird gemessen statt geglaubt.
Eigene GPU
16 GB VRAM, 32 GB RAM. Im direkten Vergleich am 22.10.2026 gewann qwen3.6:35b-a3b-coding mit 36 von 36 Punkten bei rund 130 Token/s gegen qwen2.5-coder:14b.
Zeitgesteuerte Modellwahl
Am Wochenend läuft das große Modell, unter der Woche das schnelle. Lange Läufe dort, wo Zeit ist — kurze Antworten, wenn es zügig gehen muss.
Agent mit Live-Terminal
Ein Agent mit eigenem Benutzer, Lease-System und Werkzeug-Proxy. Man sieht live mit, was er tippt, und kann jederzeit dazwischen.
Workflow-Generator
Beschreibung rein, fertiger Automations-Workflow raus. Das Modell baut die Verkettung, geprüft wird sie von Hand.
Nichts geht raus
Keine Cloud-API in der Kette. Was auf dieser Hardware gedacht wird, bleibt auf dieser Hardware.
Weil die Rechnung dann aufhört zu wachsen.
Eine Grafikkarte kostet einmal. Ein API-Zugang kostet pro Satz, für immer, und bestimmt außerdem, was gefragt werden darf. Lokal ist langsamer und manchmal dümmer — aber vorhersehbar.
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