Entwicklung eines SaaS-Inhaltserstellers auf LLM: Vorlagen, Editor, Grenzen

Wir starten ein Nischen-AI-Produkt für Copywriting und suchen ein erfahrenes Team, um eine Webanwendung zur Inhaltserstellung von Grund auf zu entwickeln. Die Logik ist einfach: Der Benutzer gibt ein Thema oder ein kurzes Briefing ein, wählt eine Vorlage aus und erhält fertige Marketingtexte, die mithilfe eines großen Sprachmodells über dessen API generiert werden. Wir benötigen einen schnellen und zuverlässigen Editor, in dem das Ergebnis verfeinert, regeneriert und exportiert werden kann, sowie eine Vorlagenbibliothek für Landing Pages, Produktbeschreibungen, E-Mail-Kampagnen, Social-Media-Beiträge und Anzeigenüberschriften. Jeder Benutzer sollte in der Lage sein, den Ton und die Länge des Textes anzupassen, und Entwürfe sollten einfach gespeichert und wieder geöffnet werden können. Der Service muss persönliche Konten mit Registrierung, Autorisierung, gespeicherter Historie aller Generationen und Ordnern für Entwürfe unterstützen. Wir planen ein Abonnementmodell, daher sind Grenzen und Quoten pro Stufe obligatorisch: Token- oder Wortzähler, monatliche Schwellenwerte und eine saubere Handhabung der Situation, wenn das Limit überschritten wird. Die Abrechnungsintegration, Plan-Upgrades und ein klares Ausgabenpanel sollten in der ersten Version enthalten sein. Prompt-Engineering findet im Backend statt: Jede Vorlage entspricht einer geprüften Anweisung, und der Modellanbieter kann gewechselt werden, ohne die Benutzeroberfläche zu berühren. Technisch erwarten wir einen modernen Stack, einen sauberen REST- oder Streaming-Austausch zwischen Frontend und unserem Server, eine Warteschlange für lange Anfragen und Caching, um die Modellkosten unter Kontrolle zu halten. Für uns sind Latenz, Moderation des generierten Textes und Schutz vor Prompt-Injection und Missbrauch wichtig. Schlagen Sie eine Architektur, geschätzte Zeitpläne und Kosten vor, erzählen Sie uns von ähnlichen Projekten und erklären Sie, wie Sie die monatliche Rechnung für das Sprachmodell vorhersehbar machen werden. — Vorlagenbibliothek mit Anpassung von Ton, Länge und Sprache — Konten, Generierungshistorie, Ordner und Export — Quoten, Zähler und Abrechnungsintegration pro Stufe — Streaming-Antworten, Caching und Missbrauchsschutz