Fallstudie
FotoLabs AI
WhatsApp-native KI-Fotogenerierungsplattform. Nutzer senden Selfies, erhalten ein personalisiertes KI-Modell, das in 3 Minuten trainiert wird, und generieren dann 30 Tage lang fotorealistische Bilder.
~3 Min
LoRA-Modell-Trainingszeit
5
KI-Modelle in der Pipeline
3
unterstuetzte Sprachen
$19.99
/Monat Abonnement
Die Herausforderung
Ein komplettes SaaS-Produkt innerhalb von WhatsApp
Der Kunde wollte ein KI-Fotogenerierungsprodukt ohne Reibungsverluste. Kein App-Download. Kein Website-Login. Keine Onboarding-Bildschirme. Die gesamte Customer Journey, vom ersten Kontakt ueber die Zahlung bis zum Empfang KI-generierter Fotos, musste innerhalb von WhatsApp-Nachrichten stattfinden.
Das bedeutete, Abo-Abrechnung, KI-Modell-Training, Inhaltsmoderation und Bildauslieferung in eine konversationsbasierte Oberflaeche einzubauen. Nutzer wuerden 5-15 Selfies an eine WhatsApp-Nummer senden, $19.99/Monat ueber einen Stripe-Link im Chat bezahlen und dann Prompts eingeben, um fotorealistische Bilder von sich in jeder Umgebung zu generieren.
Das System musste auch abgebrochene Checkouts mit automatisierten Rabattgutscheinen behandeln, taeglich ein KI-generiertes Foto an jeden Abonnenten liefern und drei Sprachen unterstuetzen: Englisch, Portugiesisch und Malaiisch.
Was wir gebaut haben
WhatsApp als das Produkt
WhatsApp Business API als UI-Schicht
Das gesamte Produkt laeuft ueber Meta Graph API v20.0. Nutzer schreiben eine WhatsApp-Nummer, um zu starten. Das System antwortet mit interaktiven Buttons, Bildkarussells und Zahlungslinks. Jeder Bildschirm, den eine traditionelle App haette, Onboarding, Einstellungen, Abrechnung, Fotogalerie, existiert als Konversationsfluss. Nutzer oeffnen nie einen Browser und laden keine App herunter.
Personalisiertes KI-Modell-Training in 3 Minuten
Nutzer laden 5-15 Selfies ueber WhatsApp hoch. Das System sendet jedes Bild an Fal.ai, das ein LoRA-Fine-Tuning auf Flux erstellt. Das Training ist in etwa 3 Minuten abgeschlossen. Danach hat der Nutzer ein personalisiertes Modell, das fotorealistische Bilder von ihnen in jedem beschriebenen Szenario generiert. Das Modell bleibt fuer die Dauer des Abonnements bestehen.
// Nutzer sendet 12 Selfies ueber WhatsApp
state: imagesIncomplete
images received: 12/5 (min)
// Zahlung ueber Stripe bestaetigt
state: generatingModel
training LoRA via Fal.ai...
// Modell bereit in ~3 Min
state: photoPrompting
awaiting user prompt...
Multi-Modell-KI-Pipeline
Jede Fotogenerierungsanfrage durchlaeuft vier KI-Systeme. Groq mit Llama erweitert den Textprompt des Nutzers zu einer detaillierten Bildbeschreibung. Replicate mit Flux generiert das Bild mit dem personalisierten LoRA-Modell. OpenAI GPT-4o analysiert das Ergebnis auf Qualitaet und Relevanz. Dieselbe GPT-4o-Instanz fuehrt NSFW-Moderation vor der Auslieferung durch. Vier Modelle, eine WhatsApp-Nachricht als Ergebnis.
Fal.ai
LoRA-Fine-Tuning-Training
Replicate / Flux
Bildgenerierung
Groq / Llama
Prompt-Erweiterung
OpenAI / GPT-4o
Moderation + Bildanalyse
Stripe-Abrechnung und automatisierte Kundenbindung
Stripe verwaltet die Abo-Abrechnung fuer $19.99/Monat. Das System sendet einen Checkout-Link innerhalb von WhatsApp. Webhook-Callbacks bestaetigen die Zahlung und bringen die State Machine des Nutzers zum Modell-Training. Ein stuendlicher Cron-Job erkennt Nutzer, die die Paywall erreicht, aber nicht bezahlt haben. Er generiert einen Stripe-Gutschein und sendet den Rabattcode ueber WhatsApp, alles ohne menschliches Eingreifen.
// Stuendlicher Cron: Pruefung abgebrochener Paywalls
users at paywall: 47
unpaid > 1 hour: 12
// Stripe-Gutschein generieren
coupon: FOTO-20OFF-x8k2
discount: 20%
// Ueber WhatsApp senden
12 messages delivered
Automatisierung und Betrieb
- Taeglicher KI-Foto-Cron: Jeden Morgen generiert und liefert das System ein frisches KI-Foto an jeden aktiven Abonnenten, kein Prompt erforderlich.
- NSFW-Inhaltsmoderation ueber OpenAI prueft jedes generierte Bild vor der Auslieferung. Markierte Bilder werden blockiert und protokolliert.
- Mehrsprachige Unterstuetzung fuer Englisch, Portugiesisch und Malaiisch. Das System erkennt die Sprache des Nutzers anhand seines WhatsApp-Gebietsschemas und antwortet in der richtigen Sprache.
- Admin-Dashboard mit WhatsApp-Konversationsverlaeufen, Nutzerzustaenden, Abonnementstatus und generierter Bildhistorie.
Architektur
XState 5 steuert die Konversation
XState 5 State Machine
Jeder WhatsApp-Nutzer hat eine State-Machine-Instanz, die in Firebase gespeichert ist. Fuenf Zustaende steuern den Ablauf: onBoarding, imagesIncomplete, paywall, generatingModel und photoPrompting. Jede eingehende WhatsApp-Nachricht loest einen Zustandsuebergang aus. Die Maschine entscheidet ueber die naechste Antwort, ob das Anfordern weiterer Selfies, das Senden eines Zahlungslinks oder das Generieren eines Bildes ist.
Firebase als Persistenzschicht
Firestore speichert Nutzerprofile, State-Machine-Snapshots, Abonnement-Datensaetze und Konversationsverlaeufe. Firebase Storage haelt hochgeladene Selfies und generierte Bilder. Jeder Zustandsuebergang schreibt in Firestore, sodass das System beim korrekten Zustand fortsetzt, wenn der Server mitten in einer Konversation neu startet.
Meta Graph API v20.0
Eingehende Nachrichten treffen auf einen Webhook-Endpunkt. Das System laedt Medien herunter (Selfies), verarbeitet Text (Prompts) und sendet Antworten als WhatsApp-Nachrichten mit interaktiven Buttons, Bildern oder Zahlungslinks. Rate Limiting und Retry-Logik behandeln Metas API-Drosselung.
Sentry fuer Fehlerverfolgung
KI-Modell-Training, Bildgenerierung und WhatsApp-API-Aufrufe haben jeweils Fehlermodi. Sentry erfasst Fehler mit vollem Kontext: Nutzer-ID, aktueller Zustand, der Prompt, der den Fehler verursachte, und die Antwort des KI-Modells. Das Team priorisiert Probleme nach Zustand, sodass Muster wie "Generierung schlaegt nach Paywall fehl" innerhalb von Minuten erkannt werden.
Ergebnisse
In Produktion ausgeliefert
0
App-Downloads erforderlich
~3 Min
personalisiertes Modell-Training
5
KI-Modelle pro Anfrage orchestriert
3
Sprachen: Englisch, Portugiesisch, Malaiisch
Kontakt
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