Decision Engine

KI-Entscheidungen statt langer Antworten — klassifizieren, priorisieren, weiterleiten, mit klaren Regeln für Automatisierung und menschliche Prüfung. Private Preview.

Private Preview. Die Decision Engine ist in SovrGPT eingebaut und per API nutzbar. Modellversionen, Grenzen und Preise können sich während der Preview ändern.

Worum es geht

Ein Sprachmodell kann schreiben, argumentieren und programmieren. Für viele kleine Entscheidungen ist das mehr Aufwand als nötig: Welches Team ist zuständig? Braucht diese Frage Firmenwissen? Muss ein Mensch prüfen? Wie dringend ist das?

Die Decision Engine bekommt stattdessen einen Zustand (Text, JSON, einen Gesprächsverlauf, auf Wunsch Bilder) und Fragen mit festen Antwortmöglichkeiten. Sie erzeugt keinen Satz, sondern Wahrscheinlichkeiten über genau diese Möglichkeiten — Werte, die Ihre Software direkt verwenden kann.

Merksatz: Das Sprachmodell formuliert. Die Decision Engine bewertet. Ihre Regeln und Berechtigungen bestimmen, was danach passieren darf.

Warum das schnell ist

Eine Chat-Antwort entsteht Token für Token — hunderte Schritte. Eine Entscheidung braucht einen einzigen Vorwärtsdurchlauf je Frage: das Modell liest den Zustand und die Optionen, und wir lesen ab, wie wahrscheinlich jede Option ist. Mehrere Fragen zum selben Zustand laufen gleichzeitig.

Gemessen am 2026-09-20 (warm, Ticket-Text, vier Optionen, von Jena aus):

	eine Frage	vier Fragen gleichzeitig	mit Bild
`sovr-decision-v1` (Deutschland)	65 ms	123 ms	56 ms
`sovr-decision-v2` (EU)	198 ms	397 ms	172 ms

Eine Chat-Antwort zum selben Text braucht 5–30 Sekunden. Das sind unsere Messwerte, keine Zusage — Last, Anbieter und Länge des Zustands verändern sie.

Drei Formate

Auswahl (choice): eine von 2–26 Optionen — Team, Kategorie, nächste Aktion.
Ja/Nein (binary): trifft eine Aussage zu? — Prüfbedarf, Beschwerde, Eskalation.
Bewertung (score): eine Stufe aus einer geordneten Skala — Dringlichkeit, Relevanz, Qualität.

Eine Vorlage ist hinterlegt: ticket-routing-v1 ordnet eine Nachricht einem Team zu, stuft die Dringlichkeit ein, entscheidet über Prüfbedarf und erkennt die Sprache. Eigene Fragen sind frei definierbar.

Zwei Versionen

	Betrieb	Charakter
v1 (Vorgabe)	Deutschland, freigegebene Infrastruktur (BSI C5 Typ 2)	schnellste Laufzeit, sehr entschieden
v2	EU (Irland/Finnland), Zero-Retention vertraglich	feiner aufgelöste Wahrscheinlichkeiten

Beide laufen auf offenen Grundmodellen unter unserer Steuerung. Ein fremder Modell-API-Aufruf außerhalb freigegebener europäischer Infrastruktur ist für den Kernpfad nicht vorgesehen. Welche Version für Ihre Organisation ohne Angabe gilt, legen Owner oder Admin unter Decision Engine fest; Plattform-Admins bestimmen, welche Laufzeit hinter einer Version rechnet — ausschließlich aus gemessenen Laufzeiten.

Transparenz: Was die Zahlen nicht sind

Auch eine klar strukturierte Ausgabe kann falsch sein. Deshalb:

Jede Antwort nennt Modellversion, Verarbeitungsort und den Kalibrierungsstatus — in der Preview immer unkalibriert. 0,92 heißt „92 % der Masse auf dieser Option", nicht „zu 92 % richtig".
Jede Antwort trägt abstain: in der Vorgabe review_only immer true — die Bewertung ist eine Empfehlung an Ihren Workflow, keine Handlung. Mit einer Schwellenregel gibt der Dienst frei, wenn Wert, Label-Masse und Option es tragen.
Der Zustand wird als Daten behandelt, nie als Anweisung. Er wird nicht gespeichert; abgerechnet werden nur Tokenzahlen.

Nutzen

Eingeloggt: Seitenleiste → Decision Engine — Playground mit echter Inferenz und Org-Einstellung.
Per API: POST /v1/decisions mit dem Scope decisions.
Im Katalog: sovr-decision-v1 und sovr-decision-v2 unter GET /v1/models.

Was als Nächstes kommt

Eigenes Training auf echten, freigegebenen Entscheidungen, Kalibrierung mit separatem Prüfdatensatz und Qualitätsberichte je Aufgabe. Erst danach nennen wir Genauigkeiten — nicht vorher.