Дані залишають компанію
Клієнтські файли, внутрішні документи й персональні дані йдуть на сервери постачальника — часто за межі ЄС. Ви не бачите, що саме зберігається, як довго й хто має доступ.
Приватна LLM для вашого бізнесу — дані не залишають вашу мережу
Команда хоче AI. Юристи й безпека хочуть чіткої відповіді, куди йдуть дані. Приватна LLM дає і те, й інше: потужний AI, який працює всередині вашої мережі або вашого хмарного акаунту, на інфраструктурі, яку контролюєте ви, і нічого не йде стороннім постачальникам моделей.
Чому приватна
Питання не в тому, чи допомагає AI. Питання — де опиняються ваші дані.
Більшість AI-інструментів — це чужий сервіс. Кожен документ, договір і запис про клієнта, який команда туди вставляє, залишає вашу компанію й потрапляє в акаунт, який вам не належить. Для багатьох бізнесів у ЄС це вже не питання смаку — це питання відповідності вимогам.
На ваших даних можуть навчати чужу модель
Умови навчання в споживчих тарифах AI змінювалися вже не раз. Те, від чого торік можна було відмовитися, цьогоріч може бути інакше — і це рішення ухвалюєте не ви.
Немає чим відповісти на питання про відповідність
GDPR питає, де обробляються персональні дані, на якій правовій підставі та як вони видаляються. Відповідь «десь у чатботі» не проходить ані аудит, ані перевірку безпеки, ані закупівельну анкету великого замовника.
Приватна LLM знімає це питання. Модель працює у вашому середовищі, за потреби — в регіоні ЄС, і дані не перетинають вашу межу. Аудитору ви показуєте схему, а не сподівання.
Що ми впроваджуємо
Не просто модель — контроль, з яким її не страшно дати команді.
Запустити модель — найпростіше. Приватний AI виживає після першого кварталу тоді, коли видно, хто чим користувався, скільки це коштувало, і коли це можна зупинити.
Одна контрольована точка входу
Кожен запит іде через gateway перед моделлю. Одне місце, де діють правила доступу, маршрутизація, заміна моделей і журнал звернень — замість десятка команд, що підключаються кожна по-своєму.
Бюджети по командах із жорстким стопом
У кожної команди свій бюджет. Коли він вичерпаний, доступ зупиняється автоматично, а не після того, як хтось помітить рахунок. Жодних несподіванок наприкінці місяця.
Видно, скільки коштує і хто користувався
Витрати, використання й час відповіді — по кожному запиту, команді та проєкту. Коли фінанси питають, скільки минулого місяця коштував AI, у вас є і сума, і розбивка.
Працює з інструментами, які вже є в команді
Розробники лишаються у своїх редакторах, співробітники — у своїх внутрішніх системах. Gateway вбудовується позаду них, тож впровадження не залежить від того, чи вивчить хтось новий інструмент.
Під капотом: LLM-gateway (класу LiteLLM) перед self-hosted моделями з відкритими вагами або приватним хмарним ендпойнтом на кшталт AWS Bedrock, з PostgreSQL і Langfuse для трасування використання й витрат — розгортання в контейнерах у вашому акаунті.
Хочете побачити, як приватна LLM виглядатиме на вашій інфраструктурі?
Почати розмовуЗ нашої роботи
Ми побудували це раніше, ніж почали пропонувати.
R&D, який ми провели · контроль витрат на LLM
LLM-gateway із реальним контролем бюджету
- Виклик
- Інженерній організації потрібно було, щоб багато команд користувалися LLM без непередбачуваних витрат — і без черги погоджень, яка блокує розробників.
- Рішення
- Спроєктували й побудували gateway перед постачальником моделі: ліміти витрат на кожен ключ, бюджети по командах, точний облік використання для стрімінгу та повне трасування витрат і затримок.
- Результат
- Перевитрата бюджету — перевірено менш як 1% на реальних бюджетах; підтверджено жорстке відсікання по команді (коли бюджет команди вичерпано, всі її ключі зупиняються одночасно); додаткову затримку gateway виміряно на рівні близько двох секунд, із чіткими рекомендаціями, який трафік через нього пускати; перевірено на реальних інструментах, якими інженери користуються щодня.
Це R&D, який ми довели до готовності до продакшену, а не клієнтська система, яку ми обслуговуємо. Ми називаємо його тут, бо саме цю здатність ми й постачаємо, а цифри — наші власні й виміряні.
Читати повний кейс →Варіанти розгортання
Два способи залишити дані всередині.
Що підійде — залежить від ваших зобов'язань і наявної інфраструктури. Ми чесно скажемо, що саме потрібно у вашому випадку.
Ваш власний хмарний акаунт
Модель і gateway працюють у вашому акаунті AWS, Azure чи Google Cloud, у регіоні, який ви обираєте, — у європейському, якщо важливо, де зберігаються дані. Ваш акаунт, ваші ключі, ваші логи. Найшвидший шлях для більшості компаній і масштабування без закупівлі заліза.
On-premise, всередині вашої мережі
Для регульованих сфер або суворої заборони на хмару: моделі з відкритими вагами на ваших власних серверах, узагалі без вихідних з'єднань до постачальників моделей. Більше зусиль на старті й реальне залізо — натомість найсильніша можлива відповідь на питання «де наші дані?».
Як ми співпрацюємо
Оберіть формат співпраці під задачу
Фіксований обсяг
Для чітко визначеної роботи — пілотне розгортання, аудит безпеки, один gateway. Домовляємося про результат наперед, оцінюємо кожну функцію й намагаємось утриматись у межах 20% від оцінки.
Спершу аналіз
Для більшого чи менш визначеного впровадження: платний Discovery (3–5 днів, $1,500–3,000, ціна фіксується наперед) → матеріали, план архітектури й оцінена пропозиція. Матеріали лишаються вам у будь-якому разі.
Виділена команда
Для тривалої роботи: місячний ретейнер зарезервованих днів на нові сценарії, оновлення моделей і підтримку — так ми ведемо наш найдовший проєкт зараз.
FAQ
Часті запитання.
Що таке приватна LLM простими словами?
Велика мовна модель, яка працює на інфраструктурі, що належить вам — у вашому хмарному акаунті або на ваших серверах, — а не сервіс, куди ви надсилаєте свої дані. Можливості ті самі, що команда вже знає з публічних AI-інструментів, але документи й запити не виходять за вашу межу.
Чи self-hosted LLM для бізнесу така ж хороша, як великі публічні моделі?
Для більшості бізнес-задач — резюмування, витяг даних із документів, відповіді за внутрішнім контентом, чернетки — моделі з відкритими вагами вже настільки хороші, що різниці майже не помітно. У найскладнішому міркуванні передові моделі досі попереду. Ми перевіряємо на вашій реальній задачі, перш ніж щось радити, а gateway дозволяє поєднувати: чутливе лишається приватним, нечутливе може йти деінде.
Чи має сенс приватний AI для малого бізнесу, чи це лише для великих компаній?
Сенс є завжди, коли обмеженням є дані: невелика бухгалтерська фірма, що працює з фінансами клієнтів, має ті самі зобов'язання, що й велика. Малі команди зазвичай починають у власному хмарному акаунті, а не на залізі, — і тоді вхідна вартість близька до звичайних витрат на інфраструктуру.
Чи зможе вона відповідати за нашими внутрішніми документами?
Так — це один із найчастіших перших сценаріїв. Ми налаштовуємо RAG для внутрішніх документів: ваші політики, договори та база знань індексуються, і модель відповідає за вашим контентом із посиланнями, а не вигадує. Індекс живе у вашому середовищі разом із усім іншим.
Як це допомагає з GDPR і зберіганням даних у ЄС?
Ви можете точно сказати, де обробляються персональні дані, тримати їх у регіоні ЄС або на власному залізі, видаляти на запит і показати контроль доступу та логи. Ми інженери, а не ваші юристи, — але розгортання будуємо так, щоб у ваших юристів і безпеки були реальні відповіді й документація, на яку можна послатися.
Скільки це триває і скільки коштує?
Робочий пілот на вашій інфраструктурі зазвичай з'являється за тижні, а не за квартали. Вартість складається з двох частин: наша робота з проєктування й розгортання та ваш власний рахунок за інфраструктуру — саме для його передбачуваності ми й будуємо бюджети та облік використання. Оцінюємо кожну функцію наперед і намагаємось утриматись у межах 20% від оцінки.
А якщо ми вже користуємось публічним AI-постачальником?
У більшості компаній зрештою є і те, й інше. Gateway у будь-якому разі стає єдиною точкою входу: чутливі задачі йдуть до приватної моделі, решта — туди, куди й зараз, а ви нарешті маєте одне місце, де видно використання, витрати й правила доступу.
З'ясуймо, чи підходить приватна LLM саме вам.
Розкажіть, що команда хоче робити з AI і які у вас правила щодо даних. Ми повернемося з варіантом розгортання, який підходить, — і чесно скажемо, якщо він вам не потрібен.