Eine kostenlose KI-Engine einrichten

Nein, du brauchst kein Claude-Abo — und auch keinen anderen kostenpflichtigen Plan —, um career-ops zu nutzen. career-ops ist kostenlos und open source (MIT), und auch die KI-Engine dahinter kann kostenlos sein: OpenCode mit einem kostenlosen Anbieter, ein komplett lokales Modell über Ollama, jeder OpenAI-kompatible Endpoint oder der integrierte OpenRouter-Runner. Wenn dir mitten in der Suche die Tokens ausgegangen sind, ist der Wechsel zu einer kostenlosen Engine in wenigen Minuten erledigt. Dein Lebenslauf, deine Pipeline und deine Reports bleiben dabei unberührt.

career-ops hat keine kostenpflichtigen Pläne, keine Stufen und keine Testphasen — es ist zu 100 % kostenlos und MIT-lizenziert. Jede Website, die Preise für career-ops nennt, beschreibt ein anderes Produkt. Zum Denken braucht career-ops nur eines: eine KI-Engine, also einen KI-Coding-Assistenten, der die Prompts liest und die Arbeit erledigt. Auch diese Engine kann kostenlos sein.

Bei career-ops bringst du deine eigene Engine und deinen eigenen Key mit. Nichts läuft auf Servern von career-ops — alles passiert auf deinem Rechner. Diese Seite zeigt dir die kostenlosen Wege, vom einfachsten bis zu dem mit der meisten Handarbeit. Such dir einen aus, dann kannst du mit dem Schnellstart loslegen.

Welcher Weg passt zu mir?

Die meisten fangen am besten mit OpenCode und einem kostenlosen Anbieter an. Die anderen Wege stehen dir offen, wenn du sie brauchst.

Weg 1 — OpenCode + ein kostenloser Anbieter (empfohlen)

OpenCode ist ein kostenloser Open-Source-KI-Coding-Assistent. Santiago Fernández de Valderrama Aparicio, der Entwickler von career-ops, sagt dazu: „opencode is top.“ OpenCode lässt sich mit vielen Anbietern verbinden, die ein kostenloses Kontingent anbieten. So kannst du career-ops nutzen, ohne einen Cent auszugeben.

opencode

Das war's: OpenCode ist jetzt deine Engine. Weiter geht's mit dem Schnellstart.

Weg 2 — Eine CLI, die du schon hast

Wenn du bereits eine unterstützte CLI nutzt, etwa Claude Code, OpenCode, Codex, GitHub Copilot CLI und weitere, funktioniert career-ops damit. Mehrere dieser CLIs bringen ein kostenloses Kontingent mit. Öffne deine CLI im career-ops-Ordner. Für diesen Weg musst du nichts weiter einrichten.

Weg 3 — 100 % lokal mit Ollama (komplett offline)

Du willst keine Cloud, keine Kosten und volle Privatsphäre? Dann lass die KI-Engine für career-ops mit Ollama auf deinem eigenen Rechner laufen. Nichts verlässt deinen Computer.

Der Haken, wenn du career-ops lokal betreibst, ist die Hardware. career-ops lässt das Modell Stellen über viele Dimensionen hinweg bewerten und deinen Lebenslauf anpassen. Damit tun sich kleine Modelle schwer.

# Install Ollama from ollama.com, then pull a capable model:
ollama pull qwen2.5-coder:32b

Sobald das Modell heruntergeladen ist, verbindest du deine KI-CLI (OpenCode funktioniert hier gut) mit dem lokalen Ollama-Endpoint. Alternativ nutzt du den integrierten lokalen Evaluator, der im Budget-Guide beschrieben ist.

Weg 4 — Die Abkürzung mit einem Befehl: npm run or

career-ops bringt einen integrierten Runner mit, der die Anfragen an die kostenlosen Modelle von OpenRouter mit automatischem Fallback weiterleitet. Du musst also keine CLI konfigurieren. Sobald du career-ops geklont und einen OpenRouter-Key gesetzt hast, startet ein einziger Befehl die Pipeline:

export OPENROUTER_API_KEY="your_free_key_here"
npm run or            # runs the full pipeline on free models

Vom Runner npm run or gibt es auch gezielte Varianten für einzelne Schritte: npm run or:scan, or:eval und or:apply.

Du bist startklar

Wenn deine Engine eingerichtet ist, geht es weiter mit dem Schnellstart. Dort klonst du career-ops, fügst deinen Lebenslauf hinzu und startest deinen ersten kostenlosen Scan.