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merchantCENTRAL KI-Einrichtung

Alle KI-Funktionen der merchantCENTRAL-Apps teilen sich eine Azure-OpenAI-Ressource. Sie wird hier einmal eingetragen — nicht einmal je Connector. Die Bereitstellung, die Sie hier eintragen, ist das Standardmodell: Jede Funktion nutzt es, solange Sie ihr unter Modell je Funktion kein anderes zuordnen.

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Warum zentral

KI-Funktionen entstehen quer durch die Produktfamilie — eine Preiserklärung hier, ein Artikeltext dort. Jede braucht dieselben drei Angaben: Endpunkt, Bereitstellung, Schlüssel. Diese je Connector zu pflegen wäre je Connector eine Gelegenheit, den Schlüssel zu vertippen, und je Connector eine Stelle zum Nachsehen, wenn es nicht mehr geht.

Was nicht zentral ist: das Ein- und Ausschalten. Jede Funktion registriert sich als eigene Copilot-Funktion und lässt sich unter Copilot- und KI-Funktionen einzeln abschalten.

Standardmodell (alle Funktionen)

Feld Bedeutung
Azure-OpenAI-Endpunkt Der Endpunkt Ihrer Ressource, z. B. https://meine-ressource.openai.azure.com/. Leer lassen schaltet jede KI-Funktion der Plattform ab.
Bereitstellungsname Name der Chat-Completion-Bereitstellung in Ihrer Azure-OpenAI-Ressource.
API-Schlüssel Klicken Sie das Feld an, um den Schlüssel einzugeben oder zu ersetzen.

Der Schlüssel liegt nicht in einem Tabellenfeld

Der API-Schlüssel geht über den Credential Store in den Isolated Storage der Plattform und lässt sich danach nicht mehr auslesen. Ein maskiertes Textfeld wäre immer noch ein Textfeld — lesbar über ein Konfigurationspaket, einen RecordRef oder einen Berechtigungssatz, den niemand nachgezogen hat.

Der Bereitstellungsname ist nicht der Modellname

Azure löst hier nichts auf. Der Bereitstellungsname ist der Name, den Sie beim Anlegen der Bereitstellung vergeben haben — er darf zufällig wie das Modell heißen, muss aber nicht. Stimmt er nicht auf das Zeichen mit Azure überein, antwortet der Dienst mit The API deployment for this resource does not exist. Das ist der häufigste Einrichtungsfehler.

Welches Modell bereitstellen

Empfohlen ist gpt-4.1-mini (Stand September 2026).

Die KI-Funktionen der Plattform erklären, entwerfen und klassifizieren vorliegende Daten nach festen Vorgaben: Längengrenzen für SEO-Texte, feste Ausgabeformate, Temperatur 0. Gefragt ist also zuverlässiges Befolgen von Anweisungen, nicht Schlussfolgern — und dafür ist die mini-Klasse gebaut.

Modellklasse Eignung
mini der aktuellen Generation Empfohlen. Hält die Formatvorgaben zuverlässig und kostet wenig.
nano Nicht für Texte. Auf Klassifikation und Extraktion ausgelegt; verfehlt Längen- und Formatvorgaben regelmäßig, was Nacharbeit erzeugt statt Geld zu sparen.
Große Modelle, pro Unnötig. Die Aufgaben gewinnen nichts durch mehr Denkleistung, kosten aber ein Vielfaches.
Reasoning-Modelle Nicht als Standardmodell. Das KI-Modul von Business Central kann sie noch nicht aufrufen, und ihre Denk-Token zählen gegen dasselbe Antwortbudget wie der erzeugte Text. Für einzelne Funktionen, die davon profitieren — etwa Bild-Alt-Texte —, ordnen Sie sie unter Modell je Funktion zu.
Embedding-Modelle Werden nicht verwendet. Die Plattform spricht ausschließlich Chat Completions.

Als Merksatz über Modellgenerationen hinweg: die mini-Klasse der jeweils aktuellen Generation. Ein Wechsel lohnt nur aus zwei Gründen — das bisherige Modell wird abgekündigt, oder die Qualität ist nachweislich zu schlecht.

Bereitstellung anlegen

  1. Azure AI Foundry öffnen und die Ressource wählen, deren Endpunkt oben eingetragen ist
  2. Bereitstellungen → Modell bereitstellen → Basismodell bereitstellen
  3. gpt-4.1-mini auswählen und als Bereitstellungsnamen denselben Namen vergeben — dann stimmen beide Seiten ohne Nachdenken überein
  4. Bereitstellungstyp wählen (siehe unten), Ratenlimit auf dem Vorschlagswert lassen
  5. Nach dem Anlegen ein bis zwei Minuten warten, bevor Sie es in Business Central versuchen

Bereitstellungstyp: Data Zone für europäische Daten

Global Standard darf Ihre Anfragen weltweit verarbeiten, wo gerade Kapazität frei ist. Data Zone Standard hält die Verarbeitung innerhalb der EU-Datengrenze und kostet rund 10 % mehr. In den Prompts stehen Artikel-, Preis- und Bestelldaten — für europäische Mandanten ist Data Zone die richtige Wahl, und der Aufpreis liegt im Bereich von Bruchteilen eines Cents je Aufruf.

Als Startwerte für die Kostenschätzung unten: gpt-4.1-mini kostet bei Global Standard 0,40 USD je Million Prompt-Token und 1,60 USD je Million Completion-Token, bei Data Zone Standard 0,44 und 1,76 (Stand September 2026). Maßgeblich bleibt die Azure-Preisseite.

Modelle werden abgekündigt

In der Bereitstellungsliste in Azure steht je Modell ein Einstellungsdatum. Ist es erreicht, antwortet die Bereitstellung nicht mehr und sämtliche KI-Funktionen stehen still. Notieren Sie sich das Datum und stellen Sie rechtzeitig vorher die dann aktuelle mini-Generation bereit — die alte Bereitstellung erst löschen, wenn die neue läuft.

Modell je Funktion

Nicht jede Funktion braucht dasselbe Modell. Listing-Texte schreibt ein kleines Modell gut und günstig; ein Produktbild lesen und beschreiben, ohne Details zu erfinden, kann nur ein Modell, das sieht und nachdenkt. Unter Modell je Funktion ordnen Sie einer einzelnen KI-Funktion eine eigene Bereitstellung zu.

Drei Regeln gelten immer:

  • Keine Zeile heißt Standard. Eine Funktion ohne Zuordnung läuft auf der Bereitstellung oben — genau wie vor dieser Einstellung. Nach einem Update ist die Liste leer, und alles läuft wie bisher.
  • Eine Zuordnung betrifft nur ihre Funktion. Sie ändert weder das Standardmodell noch das Modell einer anderen Funktion.
  • Kein stiller Rückfall. Ist die zugeordnete Bereitstellung gelöscht oder unvollständig, oder schickt eine Funktion Bilder an eine Bereitstellung ohne Nimmt Bilder an, bricht der Aufruf mit einer Meldung ab. Er geht nicht ersatzweise an das Standardmodell — eine Antwort vom falschen Modell sähe aus wie eine vom richtigen.

KI-Bereitstellungen

Die Bereitstellungen, die Sie zuordnen können, erfassen Sie über die Aktion KI-Bereitstellungen.

Feld Bedeutung
Code Kurzname, über den Funktionen zugeordnet werden, z. B. GPT6-SOL.
Bereitstellungsname Name der Bereitstellung in Azure, genau wie im Foundry-Portal.
Endpunkt Leer, wenn die Bereitstellung auf der Ressource oben liegt — dann gilt auch deren Schlüssel. Gehört sie zu einer anderen Ressource, tragen Sie deren Endpunkt ein und hinterlegen unter API-Schlüssel einen eigenen Schlüssel. Dieser gilt nur für den aktuellen Mandanten.
Nimmt Bilder an Ob das Modell Bilder lesen kann. Funktionen, die Bilder senden, laufen nur auf Bereitstellungen mit dieser Angabe.
Reasoning-Modell Ob das Modell vor der Antwort nachdenkt (o-Serie, GPT-5 und neuer). Solche Modelle ruft merchantCENTRAL direkt auf, weil das KI-Modul von Business Central sie noch nicht kennt.
Reasoning-Aufwand Wie lange ein Reasoning-Modell nachdenken darf. Nachdenken wird als Antwort-Token berechnet; für Bildbeschreibungen genügt Niedrig.
Preis je 1 Mio. Prompt-/Completion-Token Die Preise dieses Modells, in der Währung der Einrichtung. Aufrufe an diese Bereitstellung werden beim Aufruf damit bewertet.
Gemeldetes Modell, Zuletzt getestet am, Letztes Testergebnis Was der letzte Verbindungstest ergeben hat.

Verbindung testen stellt der Bereitstellung eine kurze Frage und, wenn Nimmt Bilder an gesetzt ist, eine zu einem Beispielbild — einem roten Quadrat. Ein Modell, das nicht sehen kann, lehnt ein Bild nicht immer ab, sondern rät manchmal. Der Test fällt dann durch. Er kostet einige hundert Token und erscheint nicht im Verbrauchsprotokoll.

Direkter Aufruf für Bilder und Reasoning-Modelle

Normalerweise laufen KI-Aufrufe über das KI-Modul von Business Central (System.AI). Bilder sendet dieses Modul nur für Microsoft-eigene Apps, und Reasoning-Modelle kann es noch nicht aufrufen. Solche Aufrufe schickt merchantCENTRAL deshalb direkt an Azure OpenAI. Alles andere bleibt gleich: Die Funktion ist als Copilot-Funktion registriert und lässt sich abschalten, das Budget wird vorher geprüft, und der Aufruf erscheint im Verbrauchsprotokoll — dort mit dem Modell, das Azure gemeldet hat, der Zahl der Bilder und den Denk-Token.

Grenzwerte

Feld Bedeutung
Monatliches Token-Budget Wie viele Token die Plattform je Kalendermonat verbrauchen darf. 0 bedeutet keine Begrenzung. Ist das Budget erreicht, halten die KI-Funktionen an und laufen am Ersten des Folgemonats wieder an.
Monatliches Kostenbudget Was die KI-Aufrufe je Kalendermonat ungefähr kosten dürfen, in der Preiswährung. 0 bedeutet keine Begrenzung. Es wirkt wie das Token-Budget, zählt aber Geld statt Token — sobald Funktionen auf verschiedenen Modellen laufen, ist ein Token nicht mehr überall gleich teuer. Es zählen nur Aufrufe, für deren Bereitstellung Preise erfasst sind.
Budget-Warnung % Ab welchem Anteil eines der beiden Budgets die KI-Übersicht warnt. Ändert nichts am Verhalten der Funktionen.

Die Antwortlänge ist keine Einstellung

Wie lang eine einzelne Antwort werden darf, entscheidet jede KI-Funktion selbst — eine Preisbegründung braucht einen kurzen Absatz, ein Listing-Entwurf mehrere. Diese Grenze ist Fachwissen der Funktion und stand früher trotzdem als Feld Max. Token auf dieser Seite, wo sie nichts bewirkte. Sie ist entfallen. Was Sie steuern wollen, ist der Monatsverbrauch, und dafür gibt es das Token-Budget darüber.

Kostenschätzung

Azure rechnet nach Token ab, und was ein Token kostet, weiß nur Ihr Azure-Vertrag. Tragen Sie die beiden Preise hier ein, dann rechnet merchantCENTRAL die gezählten Token in einen ungefähren Betrag um — auf dieser Seite, in der KI-Übersicht und auf der Dashboard-Kachel.

Feld Bedeutung
Preis je 1 Mio. Prompt-Token Was eine Million Eingabe-Token in Ihrem Vertrag kosten. Die Zahl steht auf der Azure-OpenAI-Preisseite bei dem Modell, das Sie unter Bereitstellungsname eingetragen haben.
Preis je 1 Mio. Completion-Token Dasselbe für die Ausgabe. Azure berechnet die Antwort höher als die Frage — deshalb zwei Felder.
Preiswährung Beschriftet die Schätzung. Leer lassen für Ihre Mandantenwährung. Es wird nichts umgerechnet: Tragen Sie die Preise in der Währung ein, in der Azure Ihnen berechnet.
Geschätzte Kosten diesen Monat Die Aufrufe seit dem Ersten des Monats, zu diesen Preisen bewertet.
Geschätzte Kosten seit Einrichtung Alle Aufrufe seit Einrichtung, einschließlich der bereits bereinigten Protokolleinträge.

Eine Schätzung, keine Rechnung

Die Preise sind die von Ihnen erfassten, nicht die von Azure abgerechneten. Die Token-Zahlen sind bei neueren Modellen nah dran statt exakt. Und ein geänderter Preis bewertet auch die Vergangenheit neu — gerechnet wird immer mit dem Preis, der gerade im Feld steht. Die Zahl beantwortet „sind das Cent oder Hunderter"; den Rechnungsbetrag nennt das Azure-Portal.

Solange eines der beiden Preisfelder leer ist, erscheint keine Kostenzahl — weder hier noch anderswo. Eine Null stünde sonst da, wo „nicht erfasst" gemeint ist.

Aufrufe an eine zugeordnete Bereitstellung werden anders bewertet: mit den Preisen dieser Bereitstellung, und zwar im Moment des Aufrufs. Eine Summe über mehrere Modelle hat keinen gemeinsamen Preis, mit dem sie sich später neu bewerten ließe. Die Schätzungen oben enthalten beide Teile.

Verbrauch

Feld Bedeutung
Zuletzt beantwortet Wann zuletzt eine Funktion tatsächlich eine Antwort bekommen hat. Fehlgeschlagene Aufrufe bewegen den Wert nicht — eine Serie von Fehlern soll nicht aussehen, als hätte der Dienst funktioniert.
Token diesen Monat Verbrauch seit dem Ersten des Monats. Klicken Sie das Feld an für die zugehörigen Aufrufe. Rot, wenn das Budget erreicht ist, gelb ab der Warnschwelle.
Token seit Einrichtung Gesamtverbrauch, einschließlich der bereits bereinigten Protokolleinträge.

Nur für Administratoren

Diese Seite gehört zum Administrator-Berechtigungssatz. Wer das Monatsbudget ändern kann, kann die Kostengrenze aufheben und die KI plattformweit abschalten — der Standard-Benutzersatz enthält die Seite deshalb nicht. Die KI-Übersicht und das Verbrauchsprotokoll stehen allen offen.

Datenpflege

Aufbewahrung Protokoll (Tage) legt fest, wie lange ein Aufruf im Verbrauchsprotokoll bleibt. Standard sind 365 Tage; 0 behält jeden Eintrag.

Aktionen

Aktion Wirkung
Verbindung testen Stellt der Standardbereitstellung eine kurze Frage und meldet, welches Modell antwortet. Prüft Endpunkt, Bereitstellungsname und Schlüssel, bevor eine Funktion daran scheitert.
KI-Bereitstellungen Öffnet die weiteren Bereitstellungen für Modell je Funktion.
KI-Übersicht Öffnet die Verbrauchsübersicht. Sie ist auch über die Kachel Künstliche Intelligenz auf dem Dashboard erreichbar, sobald die KI eingerichtet ist.
Verbrauchsprotokoll Öffnet alle erfassten Aufrufe.
Azure-Preisseite Öffnet die Azure-OpenAI-Preisseite im Browser — dort stehen die beiden Zahlen für die Kostenschätzung. Suchen Sie das Modell hinter Ihrer Bereitstellung und nehmen Sie die Zeile, die zu Ihrem Bereitstellungstyp passt: Global, Data Zone und regional werden unterschiedlich berechnet.
API-Schlüssel entfernen Löscht den gespeicherten Schlüssel. Jede KI-Funktion der Plattform steht danach still.

Siehe auch