Der Nürnberger Hoster Hetzner bietet seit Kurzem eine OpenAI-kompatible Schnittstelle für Sprachmodelle an, vorerst als kostenloses Experiment. Für Entscheider im Mittelstand rückt damit eine KI-Inferenz auf europäischem Boden in greifbare Nähe, ohne den üblichen Umweg über amerikanische Rechenzentren.

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Die Hetzner KI-Inferenz liefert in einem ersten Praxistest das erste Token nach 153 Millisekunden und rund 224 Token pro Sekunde. Der Hoster beantwortet damit Anfragen an ein Sprachmodell, wie es sonst OpenAI oder Anthropic tun. Noch ist das ein reines Experiment, doch die Richtung ist für den europäischen Markt bemerkenswert.

Das Wichtigste in Kürze

  • OpenAI-kompatible API, erreichbar über das neue Experiments-Dashboard von Hetzner.
  • Vorerst ein einziges offenes Modell (Qwen3.6), kostenlos und ohne Betriebsgarantie.
  • Server nur in Deutschland und Finnland, also KI-Inferenz im Geltungsbereich der DSGVO.
  • Ohne Auftragsverarbeitungsvertrag noch nichts für echte Kundendaten im Produktivbetrieb.

Was steckt hinter Hetzner Inference?

Ein Zugang, ein Modell. Im Kundenkonto steckt jetzt ein Experiments-Dashboard, das einen API-Schlüssel ausgibt; danach lässt sich die Schnittstelle ansprechen wie jede andere Inferenz-API.[2] Weil Hetzner den OpenAI-Standard nachbaut, genügt für bestehenden Code oft eine geänderte Adresse.

Offenes Modell. Im Hintergrund läuft Qwen3.6, ein offenes Mixture-of-Experts-Modell mit 35 Milliarden Parametern, von denen pro Anfrage nur rund drei Milliarden rechnen. Das Modell nimmt Text und Bilder entgegen und fasst ein sehr langes Kontextfenster. Der Sliplane-Mitgründer Jonas Scholz hat die genannten Tempowerte in einem ersten Test gemessen,[1] ausdrücklich als Momentaufnahme, nicht als zugesicherte Leistung.

Bewusst unfertig. Hetzner nennt das Angebot selbst ein Experiment: keine Abrechnung, kein Service-Level, nur dieses eine Modell. Der Hoster will offenkundig zuerst die Nachfrage testen, bevor daraus ein reguläres Produkt wird.

Warum ausgerechnet Hetzner in die KI-Inferenz drängt

Günstige Rechenbasis. Hetzners Stärke war immer der billige, effiziente Betrieb eigener Rechenzentren. Genau das ist der Hebel: Kleine, offene Modelle passen auf bezahlbare Grafikkarten, und die Kosten pro Anfrage sinken dadurch gegen null. Offene Gewichte kosten keine Lizenzgebühr und laufen auf eigener Hardware, weshalb der Streit um offene KI-Modelle gerade für europäische Anbieter zur Existenzfrage wird.

Standort als Argument. Der eigentliche Reiz liegt weniger im Tempo als im Ort. Hetzner rechnet ausschließlich in Deutschland und Finnland, außerhalb der Reichweite des US-CLOUD-Act. Für regulierte Branchen ist ein europäischer Anbieter ohne diesen Fremdzugriff ein handfestes Compliance-Argument, das kein US-Hyperscaler bieten kann.

Souveräne KI beginnt nicht beim Modell, sondern beim Stromzähler des Rechenzentrums.

— Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Hetzner KI-Inferenz: die Eckdaten des Experiments
Was der Nürnberger Hoster in seiner offenen Test-Schnittstelle bisher bietet.
153 ms
Median bis zum ersten Token im ersten Praxistest
224 Tok/s
Ausgabetempo pro Sekunde bei kurzen Antworten
1 Modell
Qwen3.6, offen, 35 Mrd. Parameter, davon 3 Mrd. aktiv
0 €
Kostenlos, aber ohne Abrechnung und ohne Zusicherung

Was für den Produktivbetrieb noch fehlt

  • 1Keine Betriebsgarantie und kein SLA, das Angebot läuft ausdrücklich als Experiment.
  • 2Kein Auftragsverarbeitungsvertrag, damit vorerst nichts für echte personenbezogene Kundendaten.
  • 3Nur ein Modell und eine Region, die Skalierung testet Hetzner noch mit den Nutzern.

Was das für den deutschen Mittelstand bedeutet

Kein Einzelfall. Hetzner reiht sich in eine Bewegung ein. Scaleway aus Frankreich, in die auch Airbus Teile seiner Anwendungen verlagert hat, betreibt längst eine Inferenz-Plattform, dazu kommen OVHcloud und der KI-Baukasten von IONOS. Der Wettlauf um eine souveräne europäische Cloud hat die Sprachmodelle erreicht.

Noch nicht produktionsreif. Ohne Service-Level und ohne Auftragsverarbeitungsvertrag gehört in diese Schnittstelle vorerst kein einziger personenbezogener Kundendatensatz. Das Experiment eignet sich für Prototypen, interne Werkzeuge und synthetische Testdaten, nicht für den geschäftskritischen Betrieb.

Jetzt schon vorbereiten. Sinnvoll ist es, die Schnittstelle mit unkritischen Aufgaben zu erproben und den eigenen Code über den OpenAI-Standard austauschbar zu halten. So schrumpft ein späterer Wechsel vom US-Anbieter zur europäischen Alternative auf die Frage einer geänderten Adresse, sobald Hetzner Abrechnung, Garantie und Vertrag nachliefert.

Quellen

[1] Sliplane (Jonas Scholz): „Hetzner Inference: First Look“

[2] Hetzner Community: „OpenCode with Hetzner Experiments Inference API“

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