Elige modelo
Elige según la tarea: las clasificaciones breves van al modelo local y los razonamientos complejos, al modelo grande.
Elige el modelo adecuado para cada petición.
Infraestructura IA multimodelo inteligente
Una capa de enrutamiento que elige en cada solicitud entre Claude, GPT, Qwen, Nemotron, Gemma y los modelos de tu servidor. Mide la calidad, calcula el coste, controla las cuotas y cambia de servicio si uno cae.
Problema
Depender de un solo modelo sale caro y se rompe fácil.
Si atas tu producto al modelo de un único proveedor, aceptas su precio, su cuota y sus caídas. Cuando sube el precio, pierdes margen. Cuando agotas la cuota, el usuario recibe un error. Si el servicio cae, tu producto también.
No todas las tareas necesitan el mismo modelo. Usar el más caro para resumir un correo es como alquilar una excavadora para clavar un clavo.
Qué hace
Evalúa cada petición y elige el modelo adecuado para esa tarea. La calidad se mantiene. La factura baja.
Calcula costes
Registra el coste de cada petición por tokens. La factura mensual no sorprende.
Gestiona cuotas
Vigila los límites de cada proveedor y reparte tráfico antes de llegar al tope.
Traspaso automático
Si un servicio se ralentiza o cae, la petición salta a una alternativa en segundos. El usuario ni se entera.
Medición
Medimos latencia, precisión y coste sin parar. Esas métricas actualizan el enrutado.
Límite de datos
Una petición con datos sensibles no sale fuera bajo ningún concepto. Va al modelo de tu propio servidor.
Para quién
Equipos que no quieren depender de un solo proveedor.
Equipos de producto atados a un solo proveedor
Sistemas donde el producto se para si cambia el precio, se agota la cuota o cae el servicio.
Empresas que no logran prever el coste del modelo
Equipos a los que la factura de fin de mes pilla por sorpresa y que no saben cuánto consume cada función.
Datos que deben quedarse dentro en parte
Organizaciones que necesitan mantener ciertas solicitudes dentro de su red, pero no pueden ejecutar todo en sus servidores.
Demo en vivo
Ejecución de muestra · sin datos reales
Una tarea, seis modelos
- Nemotron·
- Claude·
- GPT·
- Qwen·
- Gemma · local·
Ejecución de ejemplo · mediciones reales al solicitarlo
Cómo funciona
Cuatro pasos.
01
Define
Tú decides qué modelos se usan y qué datos no salen fuera.
02
Redirige
Cada petición recibe una puntuación por calidad, latencia y coste. El sistema elige el modelo ganador.
03
Mira
Medimos resultados sin parar. Si un modelo empeora, baja su nota y recibe menos tráfico.
04
Delega
Cuando hay una caída, el enrutado cambia solo. En la app no tocas ni una línea de código.
Tecnología
Sobre qué está construido.
- NVIDIA NIM
- TensorRT-LLM
- Nemotron
- Go
- Redis
- API compatible con OpenAI
Empaquetamos los modelos locales como microservicios NVIDIA NIM y los aceleramos con TensorRT-LLM. La misma interfaz funciona en la nube y en tu propio centro de datos. Go dirige las solicitudes. Redis guarda las métricas y el estado de las cuotas.
Imágenes
Preguntas frecuentes
Lo que quieres saber antes de hablar.
¿Tenemos que cambiar nuestro código?
No. Ofrece una interfaz compatible con OpenAI. Basta con cambiar la dirección de tus llamadas actuales.
¿Cómo sabemos a qué modelo va?
Cada solicitud queda registrada con el modelo usado, el tiempo, el coste y el motivo de la elección. Todo aparece línea por línea en el panel.
¿Qué pasa si cae un proveedor?
La solicitud pasa al siguiente modelo disponible. El cambio queda registrado, nunca ocurre a escondidas. Así puedes medir después la diferencia de calidad.
¿Podemos bloquear la salida de ciertos datos?
Sí. Tú defines la regla: este tipo de contenido solo va al modelo de nuestro servidor. El enrutador no puede saltársela ni propone enviarlo fuera.
¿Ya se puede comprar?
No, sigue en desarrollo. La lista de acceso anticipado ya está abierta.
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