AI Gateway

Én styret dør – til omkostninger, data og sikkerhed.

Medarbejdere, applikationer og agenter når modeller gennem ét kontrolleret lag. Hver forespørgsel bliver prissat og henført, kontrolleret på vej ud, så data ikke slipper ud, og på vej tilbage, så intet skjult tager over.

Start gratis prøveperiodeSe hvordan det virker
01 — Forespørgsler ind
Medarbejdere
Interne applikationer
AI-agenter
SaaS-værktøjer
→
02 — Gateway afgør
Kontrolpunktet
Er dette tilladt, og er det sikkert at sende?
Hvilken model kræver det her?
Hvilket team betaler, og er det inden for budgettet?
Hvilke af virksomhedens værktøjer må tilgås?
Er det, der kom tilbage, sikkert at læse?
→
03 — Den model, der kan klare det, svarer
OpenAIAnthropicGoogleMistralModeller med åbne vægteSelvhostetOn-premise
Enkelte modelversioner ændrer sig hele tiden, så kataloget ligger i produktet frem for på denne side. At tilføje en leverandør er en ændring af konfigurationen, ikke af koden.
Problemet det løser

Ingen planlagde AI-forbrug eller AI-datastrømme. Det begyndte bare.

Folk oprettede deres egne konti, fordi arbejdet skulle gøres, og applikationerne blev hver især kodet fast til én leverandør. Ingen kan i dag sige, hvad organisationen spørger AI om, hvad det koster, eller hvad der har forladt netværket – og et forbud skubber det bare længere væk fra synsfeltet.

Samlet adgang

Én forbindelse til kommercielle modeller, modeller med åbne vægte og selvhostede modeller – peg Gateway mod din egen vLLM eller Ollama, med en nøgle kun hvis din server beder om en. Applikationer holder op med at afhænge af én leverandør.

Politikbaseret routing

Dirigér efter opgave, kvalitet, følsomhed og omkostning, og reservér de dyreste modeller til det arbejde, der har brug for dem. Konsollen viser, hvad routeren valgte, og hvorfor.

Sådan vælger Gateway en model →
Vurderingen er vores, ikke din leverandørs

Hvad der tæller som følsomt, og hvad der tæller som svært, afgøres af en model, vi selv kører – ikke af den leverandør, du sender forespørgslen til. I Enterprise on-premise kører den på din egen hardware, og intet forlader den.

Failover mellem leverandører

Et nedbrud hos en leverandør, en opbrugt kvote eller en rate limit, og en anden leverandør i samme klasse eller højere overtager forespørgslen – kun blandt de modeller, den applikation må bruge. Svaret nævner den model, der skrev det.

Omkostningsfordeling og budgetter

Hver forespørgsel mærkes med en bruger, et team, et projekt eller en applikation, med hårde og bløde grænser og advarsler inden loftet – så AI er en budgetpost, ikke en overraskende faktura.

Udgående: forebyggelse af datatab

Undersøg eller blokér følsomt indhold, før det forlader dit netværk. Hvad der tæller som følsomt, afgøres af en model, vi selv kører – ikke af den leverandør, du sender det til. Det, der ikke slipper igennem, forlader ikke huset.

Indgående: instruktioner skjult i data

Hvad et værktøj end bringer tilbage – en e-mail, en webside, en post i CRM – læser modellen som data, ikke som en opgave. Den samme model opdager i samme gennemløb en instruktion, som ingen har givet; i tilstanden Blokér når den mistænkelige tekst aldrig frem til modellen. Den samme kontrol dækker hændelser, som Gateway sender videre til dine øvrige applikationer.

Sådan opdager Gateway en instruktion, som ingen har givet →
Fuldt revisionsspor

Hver forespørgsel, model, beslutning og omkostning kan søges frem senere til en compliance- eller hændelsesgennemgang. Hvert værktøjskald viser, hvordan det blev verificeret, og hvad kontrollen sagde om resultatet – og hele registreringen af en forespørgsel kan gemmes som ét dokument, HTML eller PDF.

Hvad det ændrer

Hvad der ændrer sig, når hver forespørgsel går gennem én dør.

01
Skygge-AI stopper uden et forbud

Folk beholder de modeller, de er afhængige af, gennem en konto, organisationen kan se. Anvendelsen stiger, og eksponeringen falder på samme tid – ingen behøver at opgive et værktøj.

02
Virksomhedens data slipper ikke længere ud

Følsomt indhold fanges, før det forlader huset, og det, der kommer tilbage, kontrolleres, før en model læser det – så en skjult instruktion først møder en kontrol og derefter værktøjsrettigheder og godkendelsespunkter, før den kan gøre et nyttigt svar til en handling, ingen har godkendt.

03
AI-forbrug bliver en budgetpost

Hver forespørgsel henføres til et team, et projekt eller en applikation, med grænser sat før fakturaen kommer i stedet for forklaret bagefter.

Sikkerhed og kontrol

Kontrol på vej ud og på vej tilbage.

Rettigheder pr. identitet
Mennesker, applikationer og agenter får hver deres egne nøgler, adgangsområder og grænser.
Modelstyring
Et godkendt katalog pr. team; ikke-godkendte modeller er ganske enkelt ikke tilgængelige.
Regler for udgående data
Detektion sker undervejs, før noget forlader huset, og det, der bryder reglerne, stoppes – politik håndhæves i stedet for at blive dokumenteret.
Kontrol af indgående indhold
Det, et værktøj bringer tilbage, kontrolleres, før en model læser det; i tilstanden Blokér ser modellen aldrig et mistænkeligt resultat. Bagved står værktøjsrettigheder og godkendelsespunkter, så en overset instruktion stadig møder politikken.
Værktøjs- og MCP-adgang
Hvilke af virksomhedens systemer og MCP-servere en identitet må nå, tildelt pr. applikation og pr. bruger.
Budgetter og lofter
Hårde og bløde grænser pr. team, projekt og applikation, med advarsler inden loftet.
Udrulningsmuligheder
EU-cloud, privat cloud eller helt inde i din egen infrastruktur.
Revisérbarhed
En søgbar log med konfigurerbar opbevaringsperiode.
Sådan fungerer sikkerhedenHvor det møder AI-forordningenISO 27001- og ISO 9001-certificeret. Certifikater og erklæringer om anvendelsesområde udleveres på anmodning.
Sådan forbindes det

En del af én platform.

Sikr din AI. Begynd med dine medarbejdere.

Den største eksponering kommer ikke fra dine applikationer – den kommer fra mennesker, der passer deres arbejde gennem konti, ingen kan se. Sæt først dit team bag Gateway, derefter applikationerne og agenterne.

14 dage · intet betalingskort · brug din egen leverandørkonto