IONOS vermietet mit dem AI Model Hub Zugriff auf offene Sprachmodelle wie Mistral Small, Llama 3.3 und gpt-oss, abgerechnet nach Token und laut eigener Preisliste seit dem 22. Oktober 2026 zu neuen Sätzen. Für Unternehmen, die IONOS KI für den eigenen Betrieb prüfen, ist das eine geteilte Inferenz-Plattform in deutschen Rechenzentren, keine dedizierte Umgebung mit eigener Modellanpassung.
Kurzfassung
- Der IONOS AI Model Hub vermietet offene Sprachmodelle nach Token, mit Inferenz laut IONOS in deutschen Rechenzentren.
- IONOS verlangt laut eigener Preisliste vom 22. Oktober 2026 zwischen 0,10 und 0,80 Euro pro Million Token, je nach Modell.
- Das betrifft Unternehmen, die zwischen gemieteter Inferenz und einer eigenen privaten KI-Infrastruktur mit Modellwahl und dedizierter Umgebung abwägen.
Was der IONOS AI Model Hub ist
Der AI Model Hub ist laut eigener Produktseite eine verwaltete Inferenz-Plattform: IONOS betreibt die GPU-Infrastruktur, Kundschaft bezieht darüber Zugriff auf eine kuratierte Modellliste. Aktuell gehören dazu laut deutscher Preisliste unter anderem Qwen3.5-9B, Mistral Small 24B Instruct, gpt-oss-120b und Llama 3.3 70B Instruct als Sprachmodelle, dazu ein Programmiermodell (Qwen3-Coder-Next), ein Modell für Texterkennung in Bildern (LightOnOCR 2) sowie ein Bildmodell (FLUX.2 [klein]). Zugriff erfolgt über zwei Wege: eine OpenAI-kompatible Schnittstelle für Chat, Bildgenerierung und Embeddings, sowie eine native Schnittstelle für Dokumentensammlungen in einer verwalteten Vektordatenbank.
Damit deckt der AI Model Hub genau einen Baustein ab, den eine private KI-Infrastruktur ebenfalls braucht: das Modell-Serving. Rollenmodell, Freigabeprozess, Protokollierung und die eigentliche Automatisierungslogik eines Workflows liefert der Dienst nicht mit, die baut ein Unternehmen zusätzlich selbst oder lässt sie bauen.
Datenverarbeitung in Deutschland: Zusage und Lücke
IONOS beschreibt in der eigenen Dokumentation für die deutsche Vertragsseite, dass Inferenz-Endpunkte und die verwaltete Vektordatenbank des AI Model Hub in IONOS-Cloud-Rechenzentren in Deutschland laufen. Eingabedaten bleiben laut IONOS exklusiv für die eigene Nutzung bestimmt und fließen nicht in das Training der Modelle zurück. Diese Zusage gilt für Kundschaft der deutschen IONOS Cloud GmbH beziehungsweise IONOS SE, deren Preisliste auch dieser Artikel zugrunde legt.
Die internationale Produktseite von IONOS Cloud Inc., die Preise in US-Dollar zeigt, nennt dieselbe Deutschland-Zusage nicht ausdrücklich und spricht stattdessen allgemeiner von IONOS-Rechenzentren sowie Zertifizierungen nach ISO 27001, ISO 50001 und einem BSI-Zertifikat. Wer über die deutsche Vertragsseite abschließt, sollte trotzdem jedes Zertifikat gegen sein aktuelles Gültigkeitsdatum prüfen, bevor er es in ein eigenes Verarbeitungsverzeichnis übernimmt. Was ein Auftragsverarbeitungsvertrag mit einem KI-Anbieter unabhängig vom konkreten Anbieter regeln muss, beschreibt der Beitrag Auftragsverarbeitungsvertrag für KI-Anbieter. Unverändert bleibt dabei: Der AI Model Hub ist laut eigener Definition von IONOS eine Multi-Tenant-Plattform, kein dedizierter Betrieb für ein einzelnes Unternehmen.
Preise: IONOS AI Model Hub, Stand Oktober 2026
Stand: Oktober 2026, Nettopreise laut IONOS-Preisliste für die IONOS Cloud GmbH, zuzüglich gesetzlicher Umsatzsteuer, gültig seit dem 22. Oktober 2026.
| Modell | Eingabe pro Million Token | Ausgabe pro Million Token |
|---|---|---|
| Qwen3.5-9B | 0,10 Euro | 0,15 Euro |
| Mistral Small 24B Instruct | 0,10 Euro | 0,30 Euro |
| gpt-oss-120b | 0,15 Euro | 0,65 Euro |
| Llama 3.3 70B Instruct | 0,65 Euro | 0,65 Euro |
| Qwen3.8-27B | 0,40 Euro | 2,70 Euro |
| Qwen3.5-397B-A17B | 0,60 Euro | 3,60 Euro |
Dazu kommen ein Programmiermodell (Qwen3-Coder-Next, 0,15 Euro Eingabe, 0,80 Euro Ausgabe) und ein Modell für Texterkennung in Bildern (LightOnOCR 2, 0,15 Euro Eingabe, 0,30 Euro Ausgabe), jeweils pro Million Token. Bildmodelle rechnet IONOS separat ab: FLUX.1 [schnell] kostet 0,0288 Euro pro erzeugtes Bild, FLUX.2 [klein] 0,013 Euro für das erste Megapixel und 0,001 Euro für jedes weitere.
Diese Abrechnung ist reine Nutzungsgebühr, kein Festpreis und keine Lizenz. Ein Unternehmen zahlt nur für tatsächlich verarbeitete Token, ohne Mindestabnahme, aber auch ohne eine vertraglich zugesicherte monatliche Obergrenze. Bei einem Agenten-Workflow mit vielen kurzen, aufeinanderfolgenden Modellaufrufen summiert sich das schneller als bei einem einzelnen Chat, ohne dass die Preisliste dafür eine eigene Kategorie vorsieht.
Wo der AI Model Hub an Grenzen kommt
Drei Punkte bleiben unabhängig vom gewählten Modell bestehen. Erstens bietet der AI Model Hub laut eigener Dokumentation ausschließlich Inferenz gegen die von IONOS gepflegte Modellliste, kein Fine-Tuning und kein eigenes, auf Unternehmensdaten trainiertes Modell. Zweitens bleibt die Plattform laut eigener Definition eine Multi-Tenant-Umgebung: Die Zusage, dass Eingabedaten exklusiv für die eigene Nutzung bleiben, ändert nichts daran, dass dieselbe Infrastruktur gleichzeitig andere Kundschaft bedient, anders als eine dedizierte Plattform. Drittens liefert der Dienst Modell-Serving und eine Vektordatenbank, aber keine Agentenlogik, kein Rollenmodell und keinen Freigabeprozess, das entwirft und betreut ein Unternehmen zusätzlich selbst.
Wer tatsächlich eigene Hardware mit vollem Zugriff braucht, findet bei IONOS daneben dedizierte GPU-Server mit eigenem Root-Zugang. Das ist dann aber kein AI Model Hub mehr, sondern Infrastruktur im Eigenbetrieb, auf der ein Unternehmen oder ein Partner Modell-Serving, Vektorspeicher und Protokollierung selbst aufsetzt, genau die Aufgabe, die eine verwaltete private KI-Infrastruktur übernimmt.
IONOS AI Model Hub gegen eigene private KI-Infrastruktur
| Kriterium | IONOS AI Model Hub | Eigene private KI-Infrastruktur |
|---|---|---|
| Umgebung | Multi-Tenant, geteilte Infrastruktur | Dedizierte Plattform unter eigener Kontrolle |
| Modellwahl | Feste, von IONOS kuratierte Liste | Frei wählbar, inklusive Fine-Tuning |
| Agentenlogik, Rollenmodell | Nicht enthalten, selbst zu bauen | Teil des Aufbaus |
| Abrechnung | Pro Million Token, ohne Obergrenze | Projektpreis plus laufende Infrastrukturkosten |
| Datenstandort | Deutsche Rechenzentren laut Vertragsseite | Vertraglich frei festlegbar, inklusive On-Premise |
Verdict: Wann der AI Model Hub reicht
Der AI Model Hub reicht für Unternehmen, die schnell und ohne eigene GPU-Beschaffung Zugriff auf ein offenes Sprachmodell in deutschen Rechenzentren brauchen, etwa für einen einzelnen Chat- oder Textgenerierungs-Anwendungsfall ohne besonders hohe Lastspitzen. Für genau diesen Fall ist die token-basierte Abrechnung ohne eigene Infrastruktur ein echter Vorteil gegenüber dem Aufbau einer eigenen Plattform.
Eine eigene private KI-Infrastruktur lohnt sich, sobald eine dedizierte, nicht geteilte Umgebung vertraglich verlangt wird, sobald ein eigenes oder angepasstes Modell laufen soll, oder sobald über die reine Inferenz hinaus eine Agentenlogik mit Rollenmodell und Freigabeprozess gebraucht wird. In diesen Fällen bestimmt sonst nicht der eigene Prozess das Vorgehen, sondern die feste Modellliste und die Multi-Tenant-Architektur eines fremden Dienstes.
Was jetzt zu tun ist
Prüf zuerst, ob dein Anwendungsfall mit einem offenen Standardmodell ohne Fine-Tuning auskommt, oder ob er eine eigene Modellanpassung braucht. Kläre danach, ob eine Multi-Tenant-Plattform für deine Datenlage ausreicht oder ob eine dedizierte Umgebung vertraglich verlangt ist, und rechne die Token-Abrechnung gegen deine erwartete Lastspitze, bevor echte Geschäftsdaten durchlaufen.
