AI Gateway

Un'unica porta governata — per costi, dati e sicurezza.

Dipendenti, applicazioni e agenti raggiungono i modelli attraverso un solo livello controllato. Ogni richiesta viene quotata e attribuita, verificata in uscita perché i dati non escano, e al ritorno perché nulla di nascosto prenda il comando.

Inizi la prova gratuitaScopra come funziona
01 — Le richieste arrivano
Dipendenti
Applicazioni interne
Agenti AI
Strumenti SaaS
→
02 — Il Gateway decide
Il punto di controllo
È consentito, ed è sicuro inviarlo?
Di quale modello ha davvero bisogno?
Quale team paga, ed è entro budget?
Quali strumenti aziendali si possono raggiungere?
Ciò che è tornato è sicuro da leggere?
→
03 — Risponde il modello che può gestirla
OpenAIAnthropicGoogleMistralModelli open-weightSelf-hostedOn-premise
Le singole versioni dei modelli cambiano di continuo, perciò il catalogo vive nel prodotto e non in questa pagina. Aggiungere un provider è una modifica di configurazione, non di codice.
Il problema che risolve

Nessuno aveva pianificato la spesa per l'AI né il flusso dei dati verso l'AI. È semplicemente iniziato.

Le persone si sono registrate con account propri perché il lavoro andava fatto, e le applicazioni hanno cablato un provider ciascuna. Oggi nessuno sa dire che cosa l'organizzazione chieda all'AI, quanto costi o che cosa abbia lasciato la rete — e vietarla non fa che spingere tutto questo ancora più fuori dalla vista.

Accesso unificato

Una sola connessione per modelli commerciali, open-weight e self-hosted — può puntare il Gateway sul suo vLLM o Ollama, con una chiave solo se il suo server la richiede. Le applicazioni smettono di dipendere da un unico fornitore.

Instradamento basato su regole

Instradamento per attività, qualità, sensibilità e costo, con i modelli premium riservati al lavoro che li richiede. La console mostra che cosa ha scelto l'instradamento e perché.

Come il Gateway sceglie un modello →
Il giudizio è nostro, non del suo provider

Che cosa conti come sensibile e che cosa conti come difficile lo decide un modello gestito da noi — non il fornitore a cui sta inviando la richiesta. In Enterprise on-premise gira sul suo hardware e da lì non esce nulla.

Failover tra provider

Un'interruzione del provider, una quota esaurita o un limite di frequenza, e la richiesta passa a un altro provider della stessa classe o superiore — solo tra i modelli che quell'applicazione è autorizzata a usare. La risposta indica il modello che l'ha scritta.

Attribuzione dei costi e budget

Ogni richiesta è associata a un utente, un team, un progetto o un'applicazione, con limiti rigidi e flessibili e avvisi prima del tetto massimo — così l'AI è una voce di budget, non una fattura a sorpresa.

In uscita: prevenzione della perdita di dati

Ispezione o blocco dei contenuti sensibili prima che lascino la sua rete. Che cosa conti come sensibile lo decide un modello gestito da noi — non il fornitore a cui li sta inviando. Ciò che non supera il controllo non esce.

In entrata: istruzioni nascoste nei dati

Tutto ciò che uno strumento riporta — un'email, una pagina web, una scheda del CRM — il modello lo legge come dati, non come un compito. Lo stesso modello individua, nello stesso passaggio, un'istruzione che nessuno ha dato; in modalità blocco il testo sospetto non arriva mai al modello. Lo stesso controllo copre gli eventi che il Gateway inoltra alle sue altre applicazioni.

Come il Gateway individua un'istruzione che nessuno ha dato →
Registrazione di audit completa

Ogni richiesta, modello, decisione e costo resta consultabile in seguito per una verifica di conformità o di incidente. Ogni chiamata a uno strumento mostra come è stata verificata e che cosa ha detto il controllo sul suo risultato — e l'intero registro di una richiesta si salva come un unico documento, HTML o PDF.

Che cosa cambia

Che cosa cambia quando ogni richiesta passa da un'unica porta.

01
La shadow AI finisce senza divieti

Le persone mantengono i modelli su cui contano, tramite un account che l'organizzazione può vedere. L'adozione cresce e l'esposizione cala nello stesso momento — nessuno deve rinunciare a uno strumento.

02
I dati aziendali smettono di uscire

I contenuti sensibili vengono intercettati prima che escano, e ciò che rientra viene controllato prima che un modello lo legga: così un'istruzione nascosta incontra un controllo, poi i permessi sugli strumenti e i punti di approvazione, prima di poter trasformare una risposta utile in un'azione che nessuno ha approvato.

03
La spesa per l'AI diventa una voce di budget

Ogni richiesta è attribuita a un team, a un progetto o a un'applicazione, con limiti fissati prima che arrivi la fattura invece di essere spiegati dopo.

Sicurezza e controllo

Controllo in uscita, e al ritorno.

Permessi per identità
Persone, applicazioni e agenti hanno ciascuno credenziali, ambiti e limiti propri.
Governo dei modelli
Un catalogo approvato per ogni team; i modelli non approvati semplicemente non sono disponibili.
Regole sui dati in uscita
Il rilevamento avviene in linea prima che qualcosa esca, e ciò che viola le regole viene fermato: la regola è applicata, non solo documentata.
Controlli sui contenuti in entrata
Ciò che uno strumento riporta viene controllato prima che un modello lo legga; in modalità blocco il modello non vede mai un risultato sospetto. Dietro ci sono i permessi sugli strumenti e i punti di approvazione: un'istruzione sfuggita incontra comunque le regole.
Accesso a strumenti e MCP
Quali sistemi aziendali e server MCP un'identità può raggiungere, concesso per applicazione e per utente.
Budget e tetti di spesa
Limiti rigidi e flessibili per team, progetto e applicazione, con avvisi prima del tetto massimo.
Opzioni di installazione
Cloud UE, cloud privato o interamente all'interno della sua infrastruttura.
Tracciabilità
Una registrazione consultabile con conservazione configurabile.
Come funziona la sicurezzaDove questo incontra il regolamento IACertificazioni ISO 27001 e ISO 9001. Certificati e dichiarazioni di ambito disponibili su richiesta.
Come si collega

Parte di un'unica piattaforma.

Metta in sicurezza la sua AI. Cominci dalle persone.

La maggior parte dell'esposizione non viene dalle sue applicazioni: viene dalle persone che fanno il proprio lavoro attraverso account che nessuno può vedere. Porti prima il suo team dietro il Gateway, poi le applicazioni e gli agenti.

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