Was Modellanbieter sehen

kanman trainiert und betreibt kein eigenes Sprachmodell. Das Coding-Werkzeug und der unabhängige Reviewer nutzen Modelle etablierter Anbieter. Diese Seite erklärt, welcher Anbieter was sieht, damit du das bewerten kannst, bevor du ein Repository verbindest.

Welcher Anbieter beteiligt ist

Der Anbieter hängt vom Executor deines Teams ab und davon, wie du die Rechenleistung bezahlst.

Den Executor wählst du beim Einrichten eines Teams; ändern kannst du ihn im Reiter Team unter Modelle > Coding-Werkzeug.

Der Reviewer nutzt bewusst ein Modell eines anderen Anbieters als der Executor, damit die Arbeit von einer unabhängigen zweiten Meinung geprüft wird. Ist dein Executor Claude Code, läuft der Reviewer auf einem OpenAI-Modell, und umgekehrt.

Teams mit eigenem Schlüssel bekommen auch den Reviewer über diesen Schlüssel, ihr Code erreicht also nur ihren eigenen Anbietervertrag. Weil ein Schlüssel einen Anbieter erreicht, nutzt der Reviewer dann ein Modell dieses Anbieters (bei Azure OpenAI oder Amazon Bedrock das konfigurierte Deployment oder Modell) statt eines Modells des anderen Anbieters. Fehlt der Schlüssel oder funktioniert er nicht, meldet die Prüfung einen Fehler; kanman weicht dafür nie auf den eigenen Modellzugang aus.

Teams mit eigenem Runner können den Modellzugang auch ganz der Umgebung des Runners überlassen, zum Beispiel über ihr eigenes Konto bei Amazon Bedrock, Google Vertex AI oder Microsoft Foundry. Siehe Modellzugang auf Self-hosted Runnern.

Auch die Aufnahme (aus einer Anforderung werden Stories) nutzt ein Sprachmodell. Sie verwendet deinen eigenen Schlüssel, wenn das Team oder der Workspace einen hat, sonst den Modellzugang von kanman.

Was neue Teams nutzen

Wie neue Teams die Modelle erreichen, wählen Inhaber und Admins unter Workspace-Einstellungen > Modellzugang (/<workspace>/settings/models) bei Neue Teams nutzen:

• Eigener Schlüssel (Standard): Dein Anbieter rechnet direkt mit dir ab. Den Schlüssel trägst du einmal auf derselben Seite ein.
• Über kanman abrechnen: Anbieterkosten plus 15 Prozent auf der Rechnung des Teams, nichts einzurichten. Bald verfügbar: Bis dahin nutzen neue Teams deinen eigenen Schlüssel.
• Modellzugang deiner Runner: nur, wenn Runs auf deinen eigenen Runnern laufen. Die Runner nutzen den Modellzugang ihrer eigenen Umgebung, siehe Modellzugang auf Self-hosted Runnern.

Die Wahl wird sofort gespeichert. Die Team-Einrichtung startet jedes neue Team damit, und ein Team kann in seinem Reiter Team > Modelle > Modellzugang trotzdem anders wählen. Dort zeigt das Feld Workspace-Standard: mit dem aktuellen Standard, und Workspace-Standard nutzen holt ein Team, das anders gewählt hat, zu ihm zurück. Bestehende Teams behalten, was sie nutzen, bis du es für sie änderst.

Eigenen Schlüssel nutzen

Einen Schlüssel bekommst du in der Konsole deines Anbieters: in der Anthropic Console (API keys), auf der OpenAI-Plattform (API keys), in deiner Azure-OpenAI-Ressource (Schlüssel und Endpunkt) oder für Amazon Bedrock als Zugriffsschlüssel deines AWS-Kontos. Trag ihn dann hier ein.

Ein Workspace hat einen Anbieterschlüssel, den alle Teams mit der Einstellung Eigenen Schlüssel verwenden teilen. Nur Workspace-Admins können ihn hinzufügen, testen, ersetzen oder entfernen.

1. Öffne Workspace-Einstellungen > Modellzugang (/<workspace>/settings/models) und such Dein Anbieterschlüssel.
2. Klicke auf Anbieterschlüssel hinzufügen.
3. Wähle zuerst den Anbieter und gib den Schlüssel ein. Jeder Anbieter steht mit dem Executor in der Liste, zu dem er passt: Anthropic und Amazon Bedrock für Claude Code, OpenAI und Azure OpenAI für Codex. Für das KI-Gateway deines Unternehmens oder einen Proxy wählst du unter der Liste Stattdessen ein Gateway oder einen Proxy nutzen (siehe Das KI-Gateway deines Unternehmens nutzen).
4. Füll die übrigen Felder für diesen Anbieter aus (siehe Tabelle). Um ein bestimmtes Modell festzulegen, öffne Modell wählen; sonst wählt kanman für jede Aufgabe ein passendes Modell.
5. Klicke auf Verbindung testen, um den Schlüssel zu prüfen, dann auf Schlüssel speichern.

Nach dem Speichern zeigt der Schlüssel seinen Status (Funktioniert oder Prüfung fehlgeschlagen), das Modell und wann er zuletzt geprüft wurde. Mit Verbindung testen prüfst du ihn jederzeit erneut, mit Ersetzen gibst du einen neuen Schlüssel ein, mit Schlüssel entfernen löschst du ihn.

Der Schlüssel muss zum Executor des Teams passen: Ein Team mit Claude Code braucht einen Anthropic- oder Bedrock-Schlüssel (oder ein KI-Gateway mit Anthropic-kompatiblem Endpunkt), ein Team mit Codex einen OpenAI- oder Azure-OpenAI-Schlüssel (oder ein KI-Gateway mit der OpenAI Responses API). kanman weicht nie stillschweigend auf den eigenen Modellzugang aus. Fehlt der Schlüssel, wurde er entfernt oder passt er nicht, halten die Runs des Teams mit einer klaren Meldung an, bis du einen passenden Schlüssel hinzufügst.

Schlüssel werden verschlüsselt gespeichert und nur als Umgebungswerte an die Sandbox des Runs übergeben. Sie erscheinen nie in Logs, Run-Daten oder im Audit-Log.

Das KI-Gateway deines Unternehmens nutzen

Viele Unternehmen leiten den gesamten Modellverkehr über ein KI-Gateway, zum Beispiel LiteLLM, Portkey, Kong AI Gateway, Azure API Management, Cloudflare AI Gateway oder einen internen Proxy. Bietet dein Gateway eine OpenAI-kompatible API, kann kanman es mit dem Schlüssel deines Unternehmens nutzen: Das Gateway wendet die Regeln, das Routing, die Protokollierung und die Verträge deines Unternehmens an, und der Anbieter rechnet über das Gateway mit dir ab.

Das Gateway hinzufügen

1. Öffne Workspace-Einstellungen > Modellzugang und klicke auf Anbieterschlüssel hinzufügen (oder auf Ersetzen neben dem aktuellen Schlüssel).
2. Wähle unter der Anbieterliste Stattdessen ein Gateway oder einen Proxy nutzen. Das Formular zeigt dann Gateway oder Proxy (ein OpenAI-kompatibles Gateway).
3. Füll die Felder aus:

4. Klicke auf Verbindung testen, dann auf Schlüssel speichern.

Was „Verbindung testen“ prüft

kanman sendet eine kleine Anfrage an das Gateway und listet auf, was es anbietet:

Unter der Liste nennt kanman die Coding-Werkzeuge, die mit diesem Gateway funktionieren. Die Karte des Schlüssels behält das Ergebnis der letzten Prüfung.

Welches Coding-Werkzeug mit welchem Gateway funktioniert

Aktuelle Versionen von Codex unterstützen Chat Completions nicht mehr; ein Gateway nur mit Chat Completions kann deshalb kein Coding-Werkzeug betreiben. Bitte in diesem Fall das Team deines Gateways, zusätzlich die Anthropic Messages API (/v1/messages) oder die OpenAI Responses API anzubieten. LiteLLM etwa bietet beides. Bis dahin kann ein Team seine Assistenzschritte über das Gateway laufen lassen und das Coding-Werkzeug mit einem anderen Modellzugang betreiben (siehe unten).

kanman lässt ein Team kein Coding-Werkzeug mit einem Schlüssel kombinieren, mit dem es nicht laufen kann: Die Team-Einrichtung und der Reiter Team nennen den Grund und speichern die Auswahl nicht.

Pro Team und Zweck wählen

Unter Team > Modelle > Modellzugang wählt ein Team seinen Modellzugang zweimal. Beides startet mit der Wahl des Workspaces unter Neue Teams nutzen (siehe Was neue Teams nutzen):

• Modellzugang des Coding-Werkzeugs: über kanman abrechnen, eigener Schlüssel oder (auf eigenen Runnern) der Modellzugang aus der Runner-Umgebung.
• Modellzugang für kanmans Assistenzschritte: Stories entwerfen, Antworten in der Unterhaltung, der Reviewer und der Spec-Autor. Standard ist Wie beim Coding-Werkzeug. Du kannst einen anderen wählen, zum Beispiel das KI-Gateway deines Unternehmens für die Assistenzschritte, während das Coding-Werkzeug den Modellzugang deines Runners nutzt.

Kosten und Nutzung

Gateways melden selten Preise. Für Runs auf einem Modell, das kanman kennt (auch mit Anbieter-Präfix, zum Beispiel openai/gpt-5), schätzt kanman die Kosten wie gewohnt. Für Modelle ohne bekannten Preis erfasst kanman die Tokens, und die Run-Seite zeigt Modellnutzung in Tokens statt in Euro; Euro-Budgets können solche Runs nicht stoppen, das Turn-Limit jedes Runs gilt weiterhin. Die tatsächlichen Kosten zeigt die Auswertung deines Gateways.

Schlüssel vom Typ „OpenAI-kompatibel“ aus früheren Versionen von kanman gelten als Gateway-Schlüssel: Teste sie einmal, um zu sehen, welche Coding-Werkzeuge funktionieren.

Gateways in deinem Netz

Die kanman Cloud ruft nur Gateways unter einer öffentlichen HTTPS-Adresse auf. Ist dein Gateway nur in deinem Netz oder VPN erreichbar, schalte Alles auf deinen Runnern ausführen ein: Dann rufen deine Runner das Gateway auf, interne Adressen (in deinem Netz auch einfaches http) sind erlaubt, und Verbindung testen läuft auf deinem Runner. Das Formular zeigt Dein Runner prüft …, bis er antwortet; dafür braucht es eine aktuelle Runner-Version. Um ein Gateway stattdessen direkt auf dem Runner einzurichten, siehe KI-Gateways in der Runner-Umgebung.

Modelle für kanmans Helfer

kanman startet Helfer für eine Story: Worker, die die Änderung schreiben, und Reviewer, die sie prüfen. Modelle für kanmans Helfer legt fest, auf welchen Modellen sie laufen:

• Automatisch (Standard): kanman wählt für jede Aufgabe nach ihrer Komplexität Haiku 5.5, Sonnet 5.5 oder Opus 5.5. Haiku ist schnell für mechanische Änderungen und Nachschlagen, Sonnet übernimmt normale Codeänderungen und Reviews, Opus ist für Architektur, schwieriges Debugging und riskante Änderungen.
• Höchstens …: kanman wählt weiter je Aufgabe, aber nie über dem Modell, das du wählst. So hältst du die Kosten eines Teams niedrig.
• Immer …: Jeder Helfer läuft auf dem Modell, das du wählst.

Owner und Admins legen die Wahl des Workspaces unter Workspace-Einstellungen > Modellzugang fest. Ein Team folgt ihr, solange es unter Team > Modelle > Modelle für Helfer keine eigene wählt: Dort zeigt Workspace-Standard, was der Workspace nutzt, und die eigene Wahl des Teams geht ihr vor. Ein Helfer läuft nie auf einem größeren Modell als dem, das kanman selbst für das Team nutzt.

Eigene Fragen deiner Leute

Eine Frage, die jemand kanman zu einem Team stellt, in dem die Person ist, läuft über dieses Team. Eine Frage zu keinem Team (Smalltalk, eine Frage zum Workspace) läuft über ein kleines Kontingent pro Person und Monat. Owner und Admins legen es unter Workspace-Einstellungen > Modellzugang > Eigene Fragen deiner Leute in ganzen Euro fest: standardmäßig 3 €, 0 schaltet solche Antworten ab. Ist das Kontingent einer Person aufgebraucht, sagt kanman es ihr privat. Solche Fragen werden wie die eigene Nutzung eines Teams abgerechnet: beim ersten Team der Person mit bezahltem Plan. Für Leute ohne bezahltes Team wählst du in derselben Karte das Team, das für sie zahlt (Team, das für Leute ohne zahlendes Team zahlt). Ohne dieses Team beantwortet der eigene Modellschlüssel des Workspaces solche Fragen; ohne beides sagt kanman der Person, dass solche Antworten aus sind, und einem Admin, wo man das ändert. In einem Workspace, der alles auf seinen eigenen Runnern ausführt, gibt es kein Kontingent: Solche Fragen laufen über das Heimteam der Person. Siehe Wer deine Fragen bezahlt.

Wochentempo und Boost

Mancher Modellzugang hat ein Wochenlimit. Hat der Modellzugang eines Teams eines und hat kanman gesehen, wie viel davon genutzt ist, verteilt kanman die Nutzung des Teams über die Woche: Jeder Tag kommt mit einem Anteil hinzu, nicht genutzte Tage werden übertragen. An einem vollen Tag wird das Team langsamer, statt die Woche aufzubrauchen und dann tagelang stillzustehen.

Team > Modelle > Wochentempo zeigt, wo das Team steht:

• Im Plan: kanman arbeitet im normalen Tempo.
• Heute langsamer: Der heutige Anteil ist fast aufgebraucht, deshalb arbeitet kanman an einer Sache nach der anderen.
• Pausiert: Der heutige Anteil ist aufgebraucht. Die Karte zeigt, wann kanman weitermacht, und kanman sagt es einmal im Team-Chat. Es geht nichts verloren; die Arbeit geht von selbst weiter.
• Volle Geschwindigkeit: Boost ist an.

Ein Balken zeigt, wie viel der Woche genutzt ist, gegenüber dem, was das Team bis Ende heute nutzen darf, und wann die neue Woche beginnt. Teams, deren Modellzugang kein Wochenlimit hat, laufen ohne Tempo.

Die Karte sagt auch, wie viel der Modellnutzung des Teams in den letzten sieben Tagen auf eigene Fragen von Personen zum Team ging (“Persönliche Fragen: 4 %”), nur als Summe, nie pro Person. Die Fragen jeder Person teilen sich den Tag des Teams mit einem kleinen Anteil; ist er aufgebraucht, geht die Arbeit des Teams vor, und kanman sagt es der Person privat. Siehe Wer deine Fragen bezahlt.

Owner und Admins können Boost einschalten, damit das Team stattdessen mit voller Geschwindigkeit arbeitet, auf Wunsch bis zu einem Tag (Bis). Lässt du den Tag leer, bleibt Boost an, bis du ihn ausschaltest. Mit Boost kann das Kontingent der Woche vor ihrem Ende aufgebraucht sein.

Was das Coding-Werkzeug sendet

Während seiner Arbeit sendet das Coding-Werkzeug seinem Anbieter den Kontext, den es für die Aufgabe braucht:

• die Story: Titel, Beschreibung, Akzeptanzkriterien und Testplan,
• die Richtlinien-Zusammenfassung für den Run (gesperrte Pfade, Limits, Budget),
• die Einträge aus Gedächtnis und Skills deines Teams, die für die Arbeit gelten,
• die Dateien, die er aus dem Repository liest, sowie die Befehle und Ausgaben seiner eigenen Werkzeugaufrufe (zum Beispiel Testausgaben),
• die Änderungen, die er schreibt.

Er erhält keine Secret-Werte (siehe Sandbox und Secrets), keine Daten anderer Teams und keine anderen Repositories.

Was der Reviewer sendet

Der Reviewer erhält die Story, ihre Akzeptanzkriterien, den Testplan und den Diff der Änderung. Er antwortet mit einem Urteil pro Kriterium, mit Datei- und Zeilenangaben.

Was die Aufnahme sendet

Wenn du eine Anforderung in der App, im Chat mit kanman oder aus einem Slack-Thread einreichst, wird dieser Text an das Modell gesendet, das die Stories entwirft, zusammen mit dem Team-Kontext, der zum Entwerfen nötig ist.

Was Chat und Teamkontext senden

Nimmt kanman an den Unterhaltungen deines Teams in Slack oder Microsoft Teams teil, werden die Nachrichten, auf die es antwortet, an das Modell gesendet, zusammen mit dem Stand des Boards, der für die Antwort nötig ist. Ist für das Team der Teamkontext eingeschaltet, liest kanman jede Quelle mit dem eigenen Schlüssel des Teams, oder mit dem Modellzugang von kanman, wenn das Team keinen hat, und sendet die zu einer Frage passenden Abschnitte mit. Für die Suche nach Bedeutung wird nur der eigene OpenAI-Schlüssel des Teams genutzt. Führt dein Workspace alles auf eigenen Runnern aus, geschehen das Lesen der Quellen und das Beantworten von Fragen auf deinen Runnern.

Was Anbieter mit den Daten tun

Was ein Anbieter mit den Daten tun darf, regeln dessen Bedingungen:

• Über kanman bezahlt: kanman ruft den Anbieter unter kanmans Geschäftsvereinbarung auf. Diese Vereinbarungen erlauben dem Anbieter nicht, Modelle mit deinen Daten zu trainieren. Die genutzten Anbieter stehen als Unterauftragsverarbeiter im AVV (siehe AVV und Unterauftragsverarbeiter).
• Eigener Schlüssel: Die Aufrufe laufen unter deinem eigenen Vertrag mit dem Anbieter. Es gelten deine Bedingungen, deine Regionswahl und dein Auftragsverarbeitungsvertrag. Das ist die übliche Wahl für regulierte Teams.

Weniger senden

• Halte Secrets aus Stories und Repositories heraus, wie bei jedem Entwickler.
• Nutze denied_paths, um das Coding-Werkzeug von Bereichen fernzuhalten, die es nicht ändern soll, zum Beispiel Infrastruktur oder Testdaten mit Kundenbezug.
• Nutze deinen eigenen Vertrag mit Azure OpenAI oder Amazon Bedrock, wenn Modellaufrufe in einer bestimmten Region bleiben müssen, und schalte Verarbeitung nur in der EU ein, damit kanman jeden Weg außerhalb der EU ablehnt.
• Nutze einen Self-hosted Runner, wenn Checkout und Builds in deinem Netz bleiben müssen. Modellaufrufe gehen auch dann an den gewählten Anbieter.
• Schalte Alles auf deinen Runnern ausführen ein, wenn die kanman Cloud überhaupt keinen Modellanbieter aufrufen darf: Reviewer, Spec-Autor, Entwürfe der Aufnahme und Wartung rufen das Modell dann von deinem Runner aus auf, mit deinem Konto.

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