Как управлять LLM в закрытом контуре и не потерять контроль над безопасностью и бюджетом

Завершаем обзор AI Platform. Сегодня разберём фундамент всего стека — LLM-платформу.

Обычно для решения разных задач одной модели недостаточно. Для части запросов нужен уровень качества мировых SOTA. В других задачах критически важно обрабатывать чувствительную информацию локально. В промышленной эксплуатации используются десятки LLM. У них могут быть разные размеры, расположение в контурах и типы обрабатываемых данных.

LLM-платформа позволяет контролировать безопасность и бюджет на уровне инфраструктуры. Это единый OpenAI-совместимый шлюз, который входит в реестр российского ПО.

Встроенный ПДн-роутер распределяет запросы на основании содержимого и политик безопасности заказчика:

▪️ локальная инфраструктура — персональные и конфиденциальные данные, чувствительные задачи
▪️ в российские облака — YandexGPT, GigaChat, Cloud.ru — если важна юрисдикция и нужно масштабирование без собственных GPU
▪️ к мировым SOTA-моделям — OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek — только запросы без ПДн, где критично качество ответа

Функциональность платформы позволяет отслеживать токены, стоимость, латентность по каждому запросу и контролировать лимиты и расходы в реальном времени.

Локальные модели разворачивается по запросу из админки, поддерживается разделение GPU для эффективной утилизации ресурсов.

Платформы агентов, данных и LLM образуют единый стек для внедрения AI в закрытом контуре. Компании получают готовую инфраструктуру с контролем безопасности, качества и бюджета, что позволяет быстрее переходить от пилотов к промышленной эксплуатации и масштабировать AI-сценарии без пересборки архитектуры.

Проверьте, как AI Platform работает на ваших данных. Запишитесь на демо