Scelta modello
Sceglie il modello in base al compito. Le classificazioni brevi vanno al modello locale, i ragionamenti complessi a quello più grande.
Sceglie il modello giusto per ogni richiesta.
Infrastruttura AI intelligente multi-modello
Un livello di routing che sceglie, richiesta per richiesta, tra Claude, GPT, Qwen, Nemotron, Gemma e i modelli ospitati sul tuo server. Misura la qualità, calcola i costi, gestisce le quote e cambia servizio in caso di guasto.
Problema
Legarsi a un solo modello costa e rende fragili.
Quando leghi un prodotto al modello di un solo fornitore, ne accetti il prezzo, i limiti e i disservizi. Se il prezzo sale, perdi margine. Se esaurisci la quota, l’utente vede un errore. Se il servizio si ferma, si ferma anche il tuo prodotto.
Ogni attività richiede un modello diverso. Usare quello più costoso per riassumere un’email è come noleggiare un escavatore per piantare un chiodo.
Cosa fa
Valuta ogni richiesta una per una e sceglie il modello più adatto a quel compito. La qualità resta alta, la fattura scende.
Calcolo costi
Calcola il costo di ogni richiesta in base ai token. La fattura mensile non riserva sorprese.
Gestione quote
Monitora i limiti dei provider e ridistribuisce il traffico prima di raggiungerli.
Passaggio automatico
Se un servizio rallenta o cade, la richiesta passa a un’alternativa in pochi secondi. L’utente non se ne accorge.
Misura
Misura costantemente latenza, precisione e costo. Usa questi dati per aggiornare l’instradamento.
Limite dati
Le richieste con dati sensibili non escono mai. Vengono inviate al modello sul tuo server.
Per chi è
Team che non vogliono dipendere da un solo fornitore.
Team di prodotto legati a un solo fornitore
Prodotti che si fermano quando cambia il prezzo, si esaurisce la quota o il servizio va giù.
Aziende che non riescono a prevedere il costo dei modelli
Per i team che scoprono il conto a fine mese e non sanno quanto consuma ogni funzione.
Dati che devono restare, almeno in parte, dentro l'azienda
Per aziende con richieste che non devono uscire, ma che non possono far girare tutto sui propri server.
Demo live
Esecuzione demo · senza dati reali
Stesso compito, sei modelli
- Nemotron·
- Claude·
- GPT·
- Qwen·
- Gemma · locale·
Esecuzione di prova · misuriamo i dati reali al momento della richiesta
Come funziona
Quattro passi.
01
Definisci
Decidi tu quali modelli usare e quali dati non possono uscire.
02
Indirizza
Valuta ogni richiesta per qualità, latenza e costo. Poi sceglie il modello migliore.
03
Monitora
Misuriamo di continuo i risultati. Se un modello peggiora, perde punti e riceve meno traffico.
04
Delega
In caso di interruzione, l’instradamento cambia da solo. Senza modificare una riga di codice nell’applicazione.
Tecnologia
Su cosa è costruito.
- NVIDIA NIM
- TensorRT-LLM
- Nemotron
- Go
- Redis
- API compatibile con OpenAI
Impacchettiamo i modelli locali come microservizi NVIDIA NIM e li acceleriamo con TensorRT-LLM. Lo stesso modello gira in cloud o nel tuo data center con la stessa interfaccia. Il router è scritto in Go, metriche e quote stanno su Redis.
Immagini
Domande frequenti
Cose che potresti voler sapere prima di sentirci.
Dobbiamo cambiare il nostro codice?
No. Offre un’interfaccia compatibile con OpenAI. Ti basta cambiare l’indirizzo delle chiamate attuali.
Come sappiamo a quale modello viene inviata la richiesta?
Registriamo ogni richiesta: modello usato, durata, costo, motivo della scelta. Nel pannello la vedi riga per riga.
Che succede se un fornitore va giù?
La richiesta passa al primo modello disponibile. Il passaggio viene registrato, mai nascosto. Potrai misurare in seguito la differenza di qualità.
Possiamo decidere che certi dati non escano?
Sì. Imposti una regola, per esempio che un certo tipo di contenuto vada solo al modello sul tuo server. Non può essere aggirata e il router non invia mai la richiesta all’esterno.
Si può acquistare ora?
No, è in sviluppo. La lista per l'accesso anticipato è aperta.
Contatti
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