TensorX: KI-Tool Test & Bewertung

Für Unternehmen in Finanzwesen, Gesundheit oder bei Kanzleien scheitert die Nutzung starker KI-Modelle oft an derselben Frage: Wohin gehen die Daten? TensorX beantwortet sie mit Rechenzentren in Dublin, Helsinki und Paris und dem Versprechen, keine einzige Anfrage zu speichern. Das Angebot richtet sich an alle, die die Leistung großer Open-Source-Modelle wollen, ohne Anfragen an US-Anbieter zu schicken.

Wichtigste Funktionen

• Inferenz in EU-Rechenzentren: Die Modelle laufen auf NVIDIA-Blackwell-GPUs in Dublin, Helsinki und Paris. Die gesamte Verarbeitung bleibt in der EU und damit unter europäischem Recht, was den Drittland-Transfer nach Artikel 44 DSGVO vermeidet.
• Keine Speicherung der Anfragen: TensorX protokolliert und speichert die gesendeten Inhalte nach eigener Angabe nicht und nutzt sie nicht zum Training. Für Branchen mit Berufsgeheimnis wie Kanzleien oder Praxen ist das der zentrale Unterschied zu vielen US-Diensten.
• OpenAI-kompatible API: Der Endpunkt api.tensorx.ai/v1 spricht dieselbe Schnittstelle wie die OpenAI-API. Bestehende Anwendungen und Bibliotheken lassen sich durch das Ändern der Basis-URL ohne weiteren Umbau anbinden.
• Aktuelle Open-Source-Modelle: Zum Start stehen 26 Modelle bereit, darunter GLM-5.2, Kimi K2.7 Code und DeepSeek V4 Flash. Damit deckt der Anbieter vom günstigen Alltagsmodell bis zum starken Reasoning-Modell ein breites Feld ab.
• Dedizierte GPU-Cluster: Neben der token-basierten Nutzung bietet TensorX physisch isolierte Cluster zum festen Monatspreis an. Das eignet sich für Unternehmen mit konstanter Last oder erhöhten Anforderungen an die Trennung von anderen Kunden.

Preise und Tarife

TensorX rechnet pro Token ab, ohne Grundgebühr und ohne Mindestabnahme. Die Preise sind in US-Dollar ausgewiesen, umgerechnet ergeben sich je nach Modell große Unterschiede. DeepSeek V4 Flash kostet rund 0,13 Euro pro Million Token Eingabe und 0,26 Euro Ausgabe, das leistungsstärkere GLM-5.2 rund 1,31 Euro Eingabe und 3,92 Euro Ausgabe. Wer Prompts wiederverwendet, zahlt für zwischengespeicherte Eingaben einen reduzierten Satz. Ein kostenloses Kontingent zum Testen gibt es nicht. Für Unternehmen mit fester Last bietet TensorX dedizierte Cluster zum Monatsfestpreis und eine günstigere Shared-Variante an, beide zu individuellen Konditionen.

Für wen ist TensorX geeignet?

• Kanzleien und Praxen mit Berufsgeheimnis: Wer Mandanten- oder Patientendaten verarbeitet und trotzdem starke Sprachmodelle einsetzen will, bekommt eine EU-Verarbeitung ohne Speicherung der Anfragen. Das erleichtert die Rechtfertigung gegenüber der oder dem Datenschutzbeauftragten.
• Entwicklerteams mit bestehender OpenAI-Anbindung: Wer seine Anwendung bereits gegen die OpenAI-API gebaut hat, tauscht nur die Basis-URL und den Schlüssel und verlagert die Verarbeitung damit in die EU, ohne den Code umzuschreiben.
• Unternehmen mit hohem, konstantem Bedarf: Für gleichmäßige Last lohnt der Wechsel von der Token-Abrechnung auf einen dedizierten Cluster, der die Kosten planbar macht und die Rechenkapazität von anderen Kunden trennt.

DSGVO und Datenschutz

TensorX ist ein irisches Unternehmen und betreibt seine Rechenzentren in Dublin, Helsinki und Paris, also vollständig innerhalb der EU. Nach eigener Angabe werden Anfragen nicht gespeichert, nicht protokolliert und nicht zum Training verwendet, und der Anbieter stellt einen Auftragsverarbeitungsvertrag über eine eigene DPA-Seite bereit. Die Infrastruktur wird als ISO-27001-vorbereitet und konform zu Artikel 44 DSGVO beschrieben, eine abgeschlossene Zertifizierung ist bisher nicht ausgewiesen. Self-Hosting ist nicht möglich, die Verarbeitung findet immer bei TensorX statt. Für Unternehmen, die einen europäischen Datenstandort und keine Datenspeicherung brauchen, ist der Anbieter eine passende Wahl, sofern man das junge Alter und die noch offene Zertifizierung einkalkuliert.

Alternativen zu TensorX

• Scaleway: Französischer Anbieter mit token-basierter Inferenz über eine OpenAI-kompatible API und abgeschlossener ISO-27001-Zertifizierung. Etablierter als TensorX, mit dem Rechenzentrum in der Region Paris.
• IONOS AI Model Hub: Deutscher Hoster mit Open-Source-Modellen aus dem Rechenzentrum in Deutschland und integrierter Vektor-Datenbank für RAG. Gute Wahl, wenn der Serverstandort ausdrücklich Deutschland sein soll.
• T-Systems AI Foundation Services: KI-Plattform der Deutschen Telekom mit Open-Source- und proprietären Modellen aus dem Rechenzentrum München. Kommt für Unternehmen infrage, die einen großen, etablierten Anbieter bevorzugen.