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Build

connic KI-Modelle

Konkrete KI-Modell-IDs, unterstützte Eingaben, Kontextlimits und Token-Preise in Euro für die Ausführung der KI-Modelle durch connic.

Zuletzt aktualisiert
Auto-refill vor dem Produktivbetrieb aktivieren

Aktiviere bei vorausbezahlten Projekten unter Projekt → Billing die Option Auto-refill, bevor produktiver Traffic an connic/*-KI-Modelle gesendet wird. Wenn das verfügbare Guthaben aufgebraucht ist, werden weitere Aufrufe und Ausführungen im Projekt pausiert, bis Guthaben hinzugefügt wird.

Konfiguration

Verwende eine konkrete ID aus dem Katalog als primäres KI-Modell oder Fallback. Ein Projekt kann von connic verwaltete KI-Modelle und BYOK-KI-Modelle kombinieren.

agents/assistant.yaml
model: connic/glm-5.2
fallback_model: connic/gpt-5.6-luna # or anthropic/claude-sonnet-4-6 with Anthropic BYOK configured
temperature: 0.3
reasoning_effort: high

Verfügbare KI-Modelle

Die Preise verstehen sich netto in Euro pro eine Million Tokens. Ein Strich bedeutet, dass kein Rabatt für gecachte Eingaben verfügbar ist. Die aufgeführten Werte für Reasoning Effort sind die modellspezifischen YAML-Overrides. Lass reasoning_effort weg oder verwende auto, damit das KI-Modell sein Verhalten selbst steuert. Standard- und Fast-IDs stehen in derselben Zeile und haben dieselben Preise. Das Info-Symbol neben einer Fast-ID zeigt die unterstützten Reasoning-Einstellungen, das Kontextlimit und die Input-Modalitäten.

Claude Haiku 4.5
connic/claude-haiku-4-5

Schnelles KI-Modell für Coding und Agent-Aufgaben mit hohem Volumen.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
200k
Input / 1 Mio.
0,95 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,10 €
Output / 1 Mio.
4,70 €
Claude Opus 5
connic/claude-opus-5

Fortschrittliches KI-Modell für lang laufende Agenten, komplexes Coding und professionelle Aufgaben.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
5,20 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,55 €
Output / 1 Mio.
26,00 €
Claude Opus 5.5
connic/claude-opus-5.5

KI-Modell mit Reasoning für komplexes Coding und lang laufende Agentenaufgaben.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
4,20 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,25 €
Output / 1 Mio.
20,80 €
Claude Sonnet 5
connic/claude-sonnet-5

Leistungsstarkes KI-Modell für Coding, Agenten und alltägliche professionelle Aufgaben.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
2,10 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,25 €
Output / 1 Mio.
10,40 €
Claude Sonnet 5.5
connic/claude-sonnet-5.5

KI-Modell mit Reasoning für Coding und professionelle Aufgaben.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
2,20 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,25 €
Output / 1 Mio.
10,70 €
Codestral 2508
connic/codestral-2508

Coding-KI-Modell mit geringer Latenz für Codevervollständigung, Korrekturen und Testgenerierung.

Reasoning Effort: Nicht unterstützt
Text
Kontextfenster
256k
Input / 1 Mio.
0,35 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,05 €
Output / 1 Mio.
1,10 €
DeepSeek V4 Flash 0731
connic/deepseek-v4-flash-0731
connic/deepseek-v4-flash-0731-fast

Aktualisiertes Open-Weight-Reasoning-KI-Modell für Long-Context-Coding und agentische Aufgaben.

Reasoning Effort: none, low, high, max
TextReasoning
Kontextfenster
256k
Input / 1 Mio.
0,45 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,10 €
Output / 1 Mio.
0,85 €
DeepSeek V4 Pro 0813
connic/deepseek-v4-pro-0813

Open-Weight-KI-Modell für komplexes Coding und lang laufende Agentenaufgaben.

Reasoning Effort: low, high, max
TextReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
1,90 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,50 €
Output / 1 Mio.
3,80 €
DeepSeek V4.1 Flash
connic/deepseek-v4.1-flash

Multimodales Open-Weight-KI-Modell für Coding und agentische Aufgaben mit Reasoning.

Reasoning Effort: Automatisch (nicht konfigurierbar)
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
0,30 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,10 €
Output / 1 Mio.
1,20 €
DeepSeek V4.1 Flash 1017
connic/deepseek-v4.1-flash-1017

Multimodales KI-Modell für Coding und Agent-Workflows mit optionalem Reasoning.

Reasoning Effort: high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
0,50 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,15 €
Output / 1 Mio.
1,50 €
Gemini 3.1 Flash Lite
connic/gemini-3.1-flash-lite

Multimodales KI-Modell mit geringer Latenz für kostensensitive Workloads mit hohem Volumen.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
0,30 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,05 €
Output / 1 Mio.
1,60 €
Gemini 3.5 Flash
connic/gemini-3.5-flash

Schnelles fortschrittliches multimodales KI-Modell für Agenten, Coding und Aufgaben in großem Umfang.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
1,60 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,20 €
Output / 1 Mio.
9,40 €
Gemini 3.5 Flash Lite
connic/gemini-3.5-flash-lite

Multimodales KI-Modell mit geringer Latenz für Subagent-Workflows mit hohem Volumen und Dokumentenverarbeitung.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
0,35 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,05 €
Output / 1 Mio.
2,60 €
Gemini 3.6 Flash
connic/gemini-3.6-flash

Schnelles multimodales KI-Modell für agentisches Coding, Long-Context-Reasoning und mehrstufige Workflows.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
0,75 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,10 €
Output / 1 Mio.
3,60 €
Gemini 3.7 Flash
connic/gemini-3.7-flash

Schnelles multimodales KI-Modell für agentisches Coding, Long-Context-Reasoning und mehrstufige Workflows.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
0,75 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,10 €
Output / 1 Mio.
3,60 €
Gemini 3.8 Flash
connic/gemini-3.8-flash

Fast multimodal model for coding, agents, and long-context reasoning.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
0,80 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,10 €
Output / 1 Mio.
3,90 €
Gemini 4 Argon
connic/gemini-4-argon

Multimodal reasoning model for software engineering and multi-step agent workflows.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
2,20 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,15 €
Output / 1 Mio.
10,70 €
Gemma 4 26B A4B
connic/gemma-4-26b-a4b-it

Effizientes agentisches Open-Weight-Reasoning-KI-Modell mit Bildverständnis.

Reasoning Effort: none, low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
256k
Input / 1 Mio.
0,30 €
Gecachter Input / 1 Mio.
—
Output / 1 Mio.
0,55 €
Gemma 4 31B IT
connic/gemma-4-31b-it

Multimodales Instruct-KI-Modell für Reasoning, Coding und die gemeinsame Verarbeitung von Bildern und Sprache.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
128k
Input / 1 Mio.
0,25 €
Gecachter Input / 1 Mio.
—
Output / 1 Mio.
0,40 €
GLM 5.2
connic/glm-5.2
connic/glm-5.2-fast

Open-Weight-Reasoning-KI-Modell für lang laufende agentische Aufgaben.

Reasoning Effort: high
TextReasoning
Kontextfenster
256k
Input / 1 Mio.
1,40 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,40 €
Output / 1 Mio.
4,40 €
GLM 5.3
connic/glm-5.3

Open-Weight-Reasoning-KI-Modell für Coding und lang laufende agentische Aufgaben.

Reasoning Effort: low, high, max
TextReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
1,50 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,15 €
Output / 1 Mio.
4,60 €
GLM 5.3 Flash
connic/glm-5.3-flash

Multimodales KI-Modell für Reasoning, Coding und Bildverständnis.

Reasoning Effort: low, high, max
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
0,20 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,05 €
Output / 1 Mio.
0,50 €
GPT OSS 120B
connic/gpt-oss-120b
connic/gpt-oss-120b-fast

Großes Open-Weight-Mixture-of-Experts-KI-Modell für Reasoning, Agenten und Aufgaben in der Softwareentwicklung.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextReasoning
Kontextfenster
128k
Input / 1 Mio.
0,25 €
Gecachter Input / 1 Mio.
—
Output / 1 Mio.
0,65 €
30 Tage Aufbewahrung beim Provider
GPT-5.4
connic/gpt-5.4

Fortschrittliches multimodales KI-Modell für professionelle Workflows, Coding und Agenten.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
2,80 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,25 €
Output / 1 Mio.
14,60 €
30 Tage Aufbewahrung beim Provider
GPT-5.6 Luna
connic/gpt-5.6-luna

Schnelles multimodales KI-Modell für Aufgaben mit hohem Volumen und einfache Reasoning-Aufgaben.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
0,25 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,05 €
Output / 1 Mio.
1,30 €
30 Tage Aufbewahrung beim Provider
GPT-5.6 Sol
connic/gpt-5.6-sol

Multimodales Spitzenmodell für fortgeschrittenes Reasoning, Deep Research und komplexe mehrstufige Ausführung.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
5,20 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,55 €
Output / 1 Mio.
31,20 €
30 Tage Aufbewahrung beim Provider
GPT-5.6 Terra
connic/gpt-5.6-terra

Ausgewogenes multimodales KI-Modell für professionelle Aufgaben, Coding und Reasoning.

Reasoning Effort: low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
2,10 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,25 €
Output / 1 Mio.
12,50 €
Kimi K2.7 Code
connic/kimi-k2.7-code-fast

Open-Weight-KI-Modell für Coding-Agenten, die lang laufende Aufgaben in der Softwareentwicklung übernehmen.

Reasoning Effort: Automatisch (nicht konfigurierbar)
TextVisionReasoning
Kontextfenster
256k
Input / 1 Mio.
1,20 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,30 €
Output / 1 Mio.
4,20 €
Kimi K3
connic/kimi-k3-fast

Fortschrittliches multimodales Open-Weight-KI-Modell für lang laufende Coding-, Reasoning- und Agentenaufgaben.

Reasoning Effort: Automatisch (nicht konfigurierbar)
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
3,20 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,95 €
Output / 1 Mio.
15,80 €
Kolibri 1
connic/kolibri-1

German-English open-weight reasoning model for tool calling and document workflows.

Reasoning Effort: Automatisch (nicht konfigurierbar)
TextReasoning
Kontextfenster
262k
Input / 1 Mio.
0,20 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,10 €
Output / 1 Mio.
0,60 €
Llama 3.3 70B Instruct
connic/llama-3.3-70b-instruct
connic/llama-3.3-70b-instruct-fast

Bewährtes mehrsprachiges Open-Weight-Instruct-KI-Modell für Text-Workloads.

Reasoning Effort: Nicht unterstützt
Text
Kontextfenster
100k
Input / 1 Mio.
0,95 €
Gecachter Input / 1 Mio.
—
Output / 1 Mio.
0,95 €
Ministral 3 14B
connic/ministral-14b-2512

Kompaktes fortschrittliches multimodales KI-Modell für Text, Vision, Agenten und lokales Deployment.

Reasoning Effort: Nicht unterstützt
TextVision
Kontextfenster
256k
Input / 1 Mio.
0,25 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,05 €
Output / 1 Mio.
0,25 €
Mistral Large 2512
connic/mistral-large-2512

Multimodales Open-Weight-Mixture-of-Experts-KI-Modell zur Verarbeitung von Texten und Bildern.

Reasoning Effort: Nicht unterstützt
TextVision
Kontextfenster
256k
Input / 1 Mio.
0,60 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,10 €
Output / 1 Mio.
1,80 €
Mistral Large 4
connic/mistral-large-4-0

Multimodales KI-Modell für Reasoning, Coding und agentische Aufgaben, verfügbar als öffentliche Preview.

Reasoning Effort: none, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
1M
Input / 1 Mio.
0,75 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,10 €
Output / 1 Mio.
2,30 €
Mistral Medium 3.5 128B
connic/mistral-medium-3.5-128b

Open-Weight-KI-Modell, das die Befolgung von Anweisungen, Reasoning und Bildverständnis verbindet.

Reasoning Effort: none, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
180k
Input / 1 Mio.
1,60 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,15 €
Output / 1 Mio.
7,90 €
Mistral Small 3.2 24B
connic/mistral-small-3.2-24b-instruct-2506

Effizientes Open-Weight-KI-Modell für Text und Bilder mit schnellen Antworten in Agent-Workloads.

Reasoning Effort: Nicht unterstützt
TextVision
Kontextfenster
128k
Input / 1 Mio.
0,15 €
Gecachter Input / 1 Mio.
—
Output / 1 Mio.
0,35 €
Mistral Small 4 2603
connic/mistral-small-2603
connic/mistral-small-2603-fast

Effizientes multimodales KI-Modell für automatisches Reasoning, Agenten und Coding.

Reasoning Effort: Automatisch (nicht konfigurierbar)
TextVisionReasoning
Kontextfenster
256k
Input / 1 Mio.
0,15 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,05 €
Output / 1 Mio.
0,60 €
Qwen 3 235B A22B Instruct
connic/qwen3-235b-a22b-instruct-2507

Großes mehrsprachiges Open-Weight-Instruct-KI-Modell für anspruchsvolle Text-Workloads.

Reasoning Effort: Nicht unterstützt
Text
Kontextfenster
250k
Input / 1 Mio.
0,75 €
Gecachter Input / 1 Mio.
—
Output / 1 Mio.
2,30 €
Qwen 3.5 397B A17B
connic/qwen3.5-397b-a17b
connic/qwen3.5-397b-a17b-fast

Fortschrittliches Open-Weight-Reasoning-KI-Modell mit Bildverständnis.

Reasoning Effort: none, low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
250k
Input / 1 Mio.
0,65 €
Gecachter Input / 1 Mio.
—
Output / 1 Mio.
3,80 €
Qwen 3.6 35B A3B
connic/qwen3.6-35b-a3b
connic/qwen3.6-35b-a3b-fast

Schnelles Open-Weight-KI-Modell für agentische Aufgaben, Reasoning und Bildverständnis.

Reasoning Effort: none, low, medium, high
TextVisionReasoning
Kontextfenster
256k
Input / 1 Mio.
0,30 €
Gecachter Input / 1 Mio.
—
Output / 1 Mio.
1,60 €
Qwen 3.8 27B
connic/qwen3.8-27b

Compact open-weight multimodal model for agentic tasks, logical reasoning, and image understanding.

Reasoning Effort: none, low, medium, xhigh
TextVisionReasoning
Kontextfenster
256k
Input / 1 Mio.
0,65 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,15 €
Output / 1 Mio.
3,50 €
Qwen3.5 9B
connic/qwen3.5-9b

Kompaktes Open-Weight-KI-Modell mit Reasoning und Bildverständnis.

Reasoning Effort: Automatisch (nicht konfigurierbar)
TextVisionReasoning
Kontextfenster
262k
Input / 1 Mio.
0,15 €
Gecachter Input / 1 Mio.
—
Output / 1 Mio.
0,20 €
Qwen3.8 2.4T A95B
connic/qwen3.8-2.4t-a95b

Open-Weight-KI-Modell für anspruchsvolle Coding- und Rechercheaufgaben mit Reasoning.

Reasoning Effort: low, medium
TextReasoning
Kontextfenster
262k
Input / 1 Mio.
2,40 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,60 €
Output / 1 Mio.
5,70 €
Qwen3.8 Flash Next
connic/qwen3.8-flash-next

Multimodales KI-Modell für Coding und Reasoning, verfügbar als Preview.

Reasoning Effort: low, medium
TextVisionReasoning
Kontextfenster
262k
Input / 1 Mio.
0,20 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,05 €
Output / 1 Mio.
0,50 €
Voxtral Small 2507
connic/voxtral-small-2507

Effizientes Mistral-KI-Modell für mehrsprachiges Textverständnis und Textgenerierung.

Reasoning Effort: Nicht unterstützt
Text
Kontextfenster
32k
Input / 1 Mio.
0,15 €
Gecachter Input / 1 Mio.
0,05 €
Output / 1 Mio.
0,35 €

Provider-Labels neben einem KI-Modell-Namen zeigen an, ob der Provider aus der EU stammt. EU-native provider kennzeichnet einen Provider mit Sitz in der EU, während Non-EU-native provider ein KI-Modell kennzeichnet, dessen Provider seinen Sitz außerhalb der EU hat. Das zusätzliche Label 30-day provider retention kennzeichnet einen Provider, der Anfragedaten gemäß seiner eigenen Richtlinie 30 Tage lang speichert. KI-Modelle ohne dieses Label laufen ausschließlich bei Providern mit Zero-Data-Retention-Richtlinie. Unabhängig vom Sitz des Providers werden die KI-Modelle in der EU ausgeführt.

Fast-IDs

Eine ID mit der Endung -fast wählt eine für geringe Latenz optimierte KI-Modell-Variante. Bei den meisten KI-Modellen sind Standard- und Fast-IDs zum selben Preis aufgeführt; manche haben nur eine Fast-ID.

agents/classifier.yaml
model: connic/glm-5.2-fast
reasoning_effort: high   # -fast accepts a narrower set than connic/glm-5.2
  • Fast- und Standard-IDs können beim gleichen Prompt unterschiedliche Ausgaben erzeugen.
  • Eine Fast-ID kann in drei Punkten eingeschränkter sein als ihre Standard-ID: weniger reasoning_effort-Werte, ein kleineres Kontextfenster oder weniger Input-Modalitäten. Ein Wert, den die Fast-ID nicht akzeptiert, wird abgelehnt.
  • Das Info-Symbol neben einer Fast-ID zeigt ihre Unterschiede zur Standard-ID. Wenn keine Unterschiede aufgeführt sind, stimmen die unterstützten Einstellungen überein.

Datei-Input

KI-Modelle mit dem Label Dateien lesen PDFs nativ, einschließlich Tabellen und gescannter Seiten. connic gibt die Datei unverändert an das KI-Modell weiter. Der Tooltip des Labels listet die akzeptierten Dateitypen. Einige dieser KI-Modelle akzeptieren zusätzlich Office-Dokumente:

  • GPT-5.4 und GPT-5.6: PDF, Word (.docx), Excel (.xlsx), PowerPoint (.pptx), RTF, OpenDocument (.odt, .ods, .odp) und EPUB.
  • Alle anderen KI-Modelle mit dem Label Dateien: PDF.

Textdateien (.txt, .csv, .tsv, .md, .html, .json, .jsonl, .xml) erreichen jedes KI-Modell als Text. Eine andere Datei in der neuesten Nachricht führt zum Fehler unsupported_file_type. Wandle die Datei in ein PDF um oder extrahiere ihren Inhalt in einem Tool oder einer Middleware. connic ersetzt nicht unterstützte Anhänge in früheren Nachrichten durch Texthinweise, damit spätere Anfragen fortgesetzt werden können.

  • Eine KI-Modell-Anfrage darf nach der Base64-Kodierung bis zu 48 MiB groß sein. Unterstützte Dateien bleiben für spätere Anfragen im Run Teil der Unterhaltung, sodass mehrere große Dateien dieses Limit erreichen können.
  • Gib Dateien aus Tools mit ToolFile(data=...) zurück. Siehe Tools.
  • Seiten zählen als Input-Tokens. Die Anzahl der Tokens pro Seite unterscheidet sich je nach KI-Modell, und gescannte Seiten können mehr kosten als Textseiten.
  • Ein fallback_model sollte dieselben Dateitypen akzeptieren wie das primäre KI-Modell. Andernfalls führt eine solche Datei in der neuesten Nachricht nach dem Wechsel auch beim Fallback zu einem Fehler. Das Deployment-Log warnt vor einem solchen Paar.

Fallbacks und Wiederholungsversuche

Alle fehlgeschlagenen KI-Modell-Anfragen folgen retry_options. Nur unsupported_file_type wird beim selben KI-Modell nicht wiederholt. Ohne Fallback erhält das primäre KI-Modell bis zu attempts Anfragen einschließlich des ersten Versuchs. Mit fallback_model erhält es einen Versuch; für das Fallback gilt die konfigurierte Anzahl von standardmäßig drei. Ein Wechsel markiert den Run mit context.fallback_model_used.

Jede Anfrage hat ein Timeout von standardmäßig 120 Sekunden und bleibt durch die Restzeit des Runs begrenzt. Bei Kontextfensterfehlern erfolgen zuerst die konfigurierte Komprimierung und ein zusätzlicher Reparaturversuch mit demselben KI-Modell. Versuchszähler und Zeitlimit bleiben bestehen. Ein Abbruch, das Run-Timeout oder bereits gelieferte Ausgabe der Anfrage beendet weitere Versuche. Abgeschlossene Tools behalten ihre Ergebnisse. Die Ausführungslimits und Wiederholungsversuche beschreiben Timeout, Backoff, Kontextreparatur und Streaming-Verhalten.

Abgebrochene Anfragen

Wird eine Nicht-Streaming-Anfrage an ein von connic verwaltetes KI-Modell durch ein Run-Timeout oder einen manuellen Stopp abgebrochen, wird das reservierte Projektguthaben freigegeben. Nach Beginn einer Streaming-Antwort empfängt connic die Antwort des KI-Modells auch nach einem Verbindungsabbruch weiter und rechnet die gemeldete Token-Nutzung ab. Endet dieser Stream ohne verwertbare Nutzungsdaten, etwa durch das Anfrage-Timeout, wird das reservierte Guthaben nicht automatisch freigegeben.

Ausführung der KI-Modelle und Datenverarbeitung in der EU

  • Jede connic/*-Anfrage wird in der EU ausgeführt. Wenn keine Ausführung in der EU verfügbar ist, schlägt die Anfrage fehl.
  • Inhalte aus Aufrufen der von connic verwalteten KI-Modelle werden nicht zum Trainieren von KI-Modellen verwendet. Für die Abrechnung erfasst connic die verwendeten KI-Modelle und die Anzahl der Tokens statt Prompt- oder Antwortinhalten. Eng begrenzte Ausnahmen für Sicherheits- und Fehlerdaten sind in der Datenschutzerklärung beschrieben.

Datenverarbeitung im gesamten Projekt

Die Zusage für connic/* gilt für den KI-Modell-Aufruf. Ein vollständiges Projekt bleibt EU-exklusiv, wenn auch jede vom Kunden konfigurierte Komponente – einschließlich BYOK-Provider, Tools, Guardrails, Judges und externer Datenziele – in der EU bleibt.