Modell wählen
Je nach Aufgabe wählt das System selbst. Kurze Klassifizierungen gehen ans lokale Modell, komplexe Überlegungen ans große.
Wählt für jede Anfrage das passende Modell.
Intelligente Multi-Model AI Infrastructure
Eine Routing-Schicht, die für jede Anfrage zwischen Claude, GPT, Qwen, Nemotron, Gemma und Modellen auf deinem Server wählt. Sie misst Qualität, berechnet Kosten, verwaltet Kontingente und wechselt bei einem Ausfall den Dienst.
Problem
Ein einzelnes Modell macht dich teuer und verletzlich.
Bindest du dein Produkt an das Modell eines einzigen Anbieters, akzeptierst du seinen Preis, sein Kontingent und seine Ausfälle. Steigt der Preis, schrumpft deine Marge. Ist das Kontingent voll, sehen Nutzer Fehler. Fällt der Dienst aus, fällt dein Produkt mit aus.
Nicht jede Aufgabe braucht dasselbe Modell. Für eine E-Mail-Zusammenfassung das teuerste Modell zu starten, ist wie einen Bagger zum Nageln zu mieten.
Was es tut
Das System prüft jede Anfrage einzeln und wählt das passende Modell. Die Qualität bleibt. Die Rechnung sinkt.
Kosten berechnen
Erfasst die Kosten jeder Anfrage nach Token. So überrascht dich die Monatsrechnung nicht.
Kontingente steuern
Überwacht Anbieterlimits und verteilt den Traffic, bevor ein Grenzwert erreicht ist.
Automatisch übergeben
Wird ein Dienst langsam oder fällt aus, leitet das System die Anfrage in Sekunden um. Der Nutzer merkt nichts.
Messung
Wir messen laufend Latenz, Genauigkeit und Kosten. Danach aktualisieren wir das Routing.
Datengrenze
Anfragen mit sensiblen Daten verlassen dein System nie. Sie gehen direkt an das Modell auf deinem Server.
Who it's for
Teams that don't want to depend on one provider.
Product teams tied to one provider
Systems that stop when prices change, quotas run out, or services go down.
Companies with unpredictable model costs
Teams surprised by the month-end bill, with no idea how much each feature uses.
Data where some of it must stay inside
Organizations that must keep some requests inside but can't run everything on their own server.
Live-Demo
Beispiellauf · ohne echte Daten
Eine Aufgabe, sechs Modelle
- Nemotron·
- Claude·
- GPT·
- Qwen·
- Gemma · lokal·
Probelauf · wir messen live bei der Anfrage
So funktioniert es
Vier Schritte.
01
Definieren
Du bestimmst, welche Modelle infrage kommen und welche Daten das System nie verlassen dürfen.
02
Weiterleiten
Jede Anfrage erhält Werte für Qualität, Latenz und Kosten. Das beste Modell gewinnt.
03
Ansehen
Wir messen die Ergebnisse laufend. Wird ein Modell schwächer, sinken Bewertung und Traffic.
04
Übergeben
Bei einem Ausfall ändert sich das Routing automatisch. In der App bleibt jede Codezeile gleich.
Technologie
Worauf es basiert.
- NVIDIA NIM
- TensorRT-LLM
- Nemotron
- Go
- Redis
- OpenAI kompatible API
Lokale Modelle werden als NVIDIA NIM Microservices paketiert und mit TensorRT-LLM beschleunigt. Dasselbe Modell läuft über dieselbe Schnittstelle in der Cloud oder im eigenen Rechenzentrum. Go steuert das Routing, Redis speichert Messwerte und Kontingente.
Bilder
Häufige Fragen
Was du vor dem Gespräch wissen willst.
Do we need to change our code?
No. It provides an OpenAI-compatible interface. You only need to change the endpoint for your existing calls.
How do we know which model it went to?
Every request is logged: which model, how long it took, what it cost, why that model was chosen. You see every row in the panel.
What happens if one provider goes down?
The request goes to the next suitable model. The handoff is logged, not hidden, so you can measure the quality difference later.
Can we say certain data must not leave?
Yes. You write a rule: send this content type only to the model on our server. The rule can't be bypassed. The router never sends that request outside.
Can you buy it now?
No, it's in development. The early access list is open.
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