_проблема
Работа с LLM выходит на инфраструктурный уровень
С ростом ИИ-инициатив компаниям приходится управлять множеством API-ключей, внешними LLM-провайдерами и локальными open source-моделями. Без единого инструмента растут затраты на администрирование, теряется прозрачность расходов и повышаются риски утечки корпоративных данных.
_решение
red_mad_router превращает разрозненные подключения к LLM в управляемую инфраструктуру с единым слоем доступа, прозрачным потреблением и контролем над данными
ПО для корпоративного контура
Функциональность для корпоративной среды, включая SSO, соответствие политикам ИБ и возможность локального развёртывания в защищённой среде
Один API вместо множества интеграций
Подключение новых моделей и провайдеров через совместимый со стандартом OpenAI API без отдельной логики интеграции под каждого и всего за 17 строк кода
Встроенная защита данных
Специализированный модуль фильтрации персональных данных и нежелательного контента (Guardrails) с возможность настройки гибких политик безопасности
_применение
Мы переводим работу с LLM в управляемую операционную модель
Общий контур подключения к LLM
Единый стандарт интеграции упрощает запуск новых ИИ-сценариев и снижает нагрузку на команды разработки. Платформа также выступает общим слоем доступа ко внешним LLM.
Прозрачная модель потребления
Прозрачность расходов в разрезе команд, моделей и ключей в реальном времени помогает контролировать потребление и поддерживать гибкую маршрутизацию запросов с учётом нагрузки и архитектуры.
Контроль и предсказуемость эксплуатации
Понятная операционная модель с лимитами, правилами доступа, фильтрацией и маскированием запросов создаёт основу для прогнозирования расходов и масштабирования ИИ-сценариев без потери скорости разработки.
_нас выбирают
Одна команда может работать с локальной моделью, другая — со внешней, но обе будут использовать единый API без отдельных интеграций и дополнительных ключей от разных провайдеров
Разработке доступен широкий набор моделей, а продуктовой команде — только согласованный стек и заданные бюджетные лимиты
В интерактивном дашборде видно, какой сервис потребляет больше всего ресурсов, где сотрудники выходят за лимиты и на какие модели уходит основной бюджет
Перед отправкой в LLM запрос автоматически фильтруется от нежелательного контента и персональных данных. Дополнительно можно настроить гибкую политику фильтрации на отдельные команды или ключи
Автоматическая балансировка запросов между локальными и облачными моделями повышает отказоустойчивость и надёжность доступа к LLM, а также помогает экономнее расходовать ресурсы.
Какие задачи
мы решаем
мы решаем
Контроль и предсказуемость эксплуатации
Задаём понятные правила для ключей, ролей, команд и сценариев использования
Показываем, как распределяются токены, модели и нагрузка между командами, сервисами и сценариями
Применяем гибкие фильтры для работы с чувствительными данными
Сохраняем управляемость по мере роста нагрузки
_возможности
_FAQ
Частые вопросы
Да. On-premise — один из базовых сценариев red_mad_router. Решение подходит компаниям, которым важно централизованно управлять LLM внутри защищённой инфраструктуры и работать с чувствительными данными в собственном контуре.
Да. Система поддерживает работу со множеством LLM и провайдеров, включая как популярные облачные модели, так и open source-решения, развернутые локально. Это позволяет управлять маршрутизацией запросов по заданным правилам.
На уровне сервиса в red_mad_router предусмотрены журналирование, логирование и разграничение прав доступа. С точки зрения безопасности доступа к любым внешним LLM реализован модуль фильтрации персональных данных и нежелательного контента (Guardrails).
Да. В red_mad_router заложены механизмы отказоустойчивости, балансировки нагрузки и масштабирования, необходимые для эксплуатации корпоративных ИИ-сервисов в промышленном контуре.
Да. Такой сценарий предусмотрен как отдельный формат использования. Список доступных моделей на данный момент необходимо уточнять дополнительно.
Да. В red_mad_router можно задавать ограничения по командам и отдельным ключам, чтобы каждый функциональный отдел или сотрудник работал только с тем набором моделей и лимитов, который ему нужен.
_оставить заявку
Запишитесь на демо
И узнайте, как встроить решение red_mad_router в вашу ИИ-инфраструктуру