FenxARC™ è una piattaforma di governance dell’IA per modelli e agenti. Dà a utenti, applicazioni e agenti un solo percorso governato verso modelli, strumenti e dati approvati, e applica le policy di accesso, riservatezza, routing e spesa prima che una richiesta venga eseguita.
Piano gratuito sulla Hosted Platform. Senza carta di credito.
anthropic-us-west.primaryAnthropic · OpenAI · Google AI
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bedrock-eu-central.prodAmazon Bedrock · Google Vertex · Microsoft Foundry
nebius-eu-north-h100.poolNebius · Scaleway · OVHcloud
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Definisca in un unico punto i modelli approvati, gli strumenti, gli accessi ai dati, la riservatezza e le regole di spesa. ARC applica il perimetro assegnato a ogni utente, applicazione, spazio di lavoro e agente prima che una richiesta parta.
Dia a ogni utente, applicazione e agente solo i modelli approvati, gli strumenti e gli accessi ai dati che il suo lavoro richiede.
Applichi budget e preferenze di costo per persona, team o caso d’uso. Il costo può riordinare i percorsi approvati, ma non allenta mai accesso, riservatezza o capacità.
Aggiunga fornitori, sostituisca modelli e aggiorni le regole senza rifare ogni applicazione.
ARC riconosce il chiamante e il perimetro che gli è stato assegnato, applica le regole di accesso e le regole di riservatezza definite dal cliente, poi ordina soltanto i percorsi consentiti. Il costo può cambiare l’ordine, mai i permessi.
La policy stabilisce quali modelli, strumenti e opzioni di percorso sono consentiti. ARC ordina soltanto le opzioni consentite.
Un obiettivo di costo riordina i percorsi che già rispettano la sua policy di riservatezza. Non può arrivare a uno che non la rispetta.
Le richieste non autorizzate vengono bloccate prima che si consumi un solo token.
Quando un fornitore non risponde, la richiesta prende il percorso successivo che ha impostato lei. Un percorso locale basato su regole valuta le richieste senza chiamare nulla all’esterno, così il routing continua a funzionare anche quando i sistemi verso cui instrada sono fermi.
Usi budget e preferenze di routing per ridurre la spesa sul lavoro ammissibile senza allentare i requisiti di accesso, riservatezza o capacità.
Modellato sulla posizione bilanciato
70%riduzione potenziale della spesa IA
ARC filtra prima per accesso, riservatezza e capacità. Ottimizza il costo solo fra i percorsi che già rispondono alla richiesta.
Modellato rispetto all’instradamento dello stesso carico di lavoro eterogeneo interamente verso modelli di frontiera. Il suo risultato dipende dai suoi fornitori, dal suo traffico e dalla composizione del suo carico di lavoro.
Scelga il modello di deployment adatto alla sua infrastruttura, ai suoi requisiti di sicurezza e alla sua capacità operativa. Parta in hosted, usi il Managed Service, oppure faccia girare ARC da sé con la Self-hosted Licence.
Inizi gratis su un servizio ARC ospitato da FenxLabs. Colleghi i suoi endpoint, definisca la policy e gestisca da sé il resto dell’ambiente di modelli. Niente da installare.
Inizi con la Hosted PlatformAffidi a FenxLabs la gestione di ARC e dell’ambiente IA concordato dentro la sua infrastruttura, oppure lo faccia ospitare e gestire per suo conto.
Esplori il Managed ServiceFaccia girare e mantenga ARC nella sua VPC, sul suo hardware o in un ambiente air-gapped. Il suo team gestisce l’esercizio quotidiano, con il supporto standard di FenxLabs.
Esplori la Self-hosted LicenceFenxLabs può valutare il carico di lavoro, progettare e integrare l’architettura, adattare i modelli e preparare la governance. La responsabilità continuativa resta al Managed Service qui sopra.
Come si svolge un progettoL’API parla OpenAI. La punti su un nuovo URL di base e il suo client resta invariato.
Ometta il modello e ARC valuta la richiesta e la instrada. Indichi un modello e la richiesta va lì invece di essere instradata. Indicare un modello resta dentro i limiti degli elenchi assegnati alla chiave in uso.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.askarc.app/api/v1",
api_key="fxk_your_api_key_here",
)
# No model named, so ARC routes the request.
response = client.chat.completions.create(messages=messages)ARC è costruito da FenxLabs a Amsterdam ed è in esercizio presso clienti commerciali.
Inizi gratis con un’integrazione e i suoi endpoint. Parli con un tecnico se prima vanno definiti deployment, confini dei dati o responsabilità operativa.