Keera Gateway

Ein Endpunkt für jedes Modell im Unternehmen

Zwischen deinen Teams und jedem LLM steht eine Base-URL: Keera-Modelle, deine eigenen Fine-Tunes und externe Anbieter, wo die Policy es zulässt. Policies, Budgets und Audit an einem Ort.

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Keera schreitet durch ein leuchtendes Gateway-Tor

Wie es läuft

Alles, was bei dir ein Modell aufruft, zeigt auf dieselbe Adresse. Das Gateway prüft jede Anfrage, schreibt sie ins Protokoll und schickt sie weiter.

Deine Tools

  • Coding Agent im Terminal und in der IDE
  • Interne Apps und Copiloten
  • Notebooks und CI-Jobs

Keera Gateway

  1. Identität und Team aus deinem IdP
  2. Policy, Quota und Budget prüfen
  3. Secrets und Personendaten schwärzen
  4. An das erlaubte Modell routen

Modelle

  • Keera Deep, Swiss und Fast in der Schweiz
  • Deine Fine-Tunes und On-Prem-Cluster
  • Externe Anbieter, per Policy freigegeben

↓ Jede Anfrage ins Audit-Log und in dein SIEM

OpenAI-kompatibel: bestehende SDKs und Agenten wechseln mit einer Umgebungsvariable.

Vier Dinge, die es kontrolliert

Ein Endpunkt, der dir gehört - und vier Entscheide, die er für jede einzelne Anfrage trifft.

Schluss mit Shadow AI

Blockiere den direkten Egress am Proxy, und jede KI-Anfrage im Unternehmen wird sichtbar.

Policy pro Team

Welche Modelle, Repos und Datenklassen erreichbar sind, steht in einer versionierten Policy - durchgesetzt pro Anfrage.

Kosten, die du zuordnen kannst

Ausgaben nach Team, Repo und Kostenstelle, mit harten Budgetgrenzen und Alarm vor der Rechnung.

Audit und Redaction

Secrets und Personendaten fallen am Edge raus. Prompt, Modell, Entscheid und Identität gehen unveränderlich in dein SIEM.

Web-UI oder CLI, dieselbe Kontrolle

Du verwaltest das Gateway über eine aufgeräumte Web-UI: Policies, Budgets, Teams, Modelle und jede einzelne Session sind ein paar Klicks entfernt. Wer lieber tippt oder automatisiert, nimmt die keera CLI - gleicher Funktionsumfang, skriptbar und reif für deine Pipeline. Beide Wege schreiben dieselbe versionierte Policy: was du im Browser klickst, liest die CLI - und umgekehrt.

Und weil jede Anfrage über denselben Endpunkt läuft, siehst du zum ersten Mal, was dein Unternehmen mit LLMs wirklich tut: Tokens, Kosten und abgelehnte Anfragen pro Team, Modell und Zeitraum - im Browser oder als CSV für deine eigenen Auswertungen.

Der Sessions-Screen der Web-UI von Keera Gateway
Web-UI von Keera Gateway. Die Werte stammen aus einer Demo-Instanz.

Features

Das Gateway ist mehr als ein Proxy. Hier sind einige seiner stärksten Features - jedes davon in der Web-UI und in der CLI.

Guardrails

Erlaubte Modelle, Rate Limits und Budgets - pro Organisation, Team und Schlüssel. Versioniert, bei jeder Anfrage geprüft, im Zweifel abgelehnt.

Filter

Ein kleines Modell liest jede Anfrage und nimmt Secrets, Kundennamen und Personendaten heraus - oder stoppt sie. Erst im Schattenmodus messen, dann scharf schalten.

Router

Ein kleines Modell wählt, welches Modell antwortet: das schnelle lokale für kurze Edits, das grosse nur, wenn die Aufgabe es braucht.

Live Map

Clients, Gateway und Modelle als Bild, mit einer Linie quer durch: darüber bleibt es im eigenen Netz, darunter verlässt es das Haus. Anfragen laufen live darüber.

Sessions

Ein Auftrag an den Coding Agent sind vierzig Aufrufe. Kosten, Dauer und Ausgang stehen pro Auftrag - die Zahl, über die man reden kann.

SSO und Rollen

Anmeldung an deinem eigenen Identity Provider, Rechte aus deinen Verzeichnisgruppen. Jede Änderung steht im Audit-Log.

Keera testen

Wir onboarden ein Team, verbinden es mit deinen Repos und zeigen dir die Zahlen. Nach 30 Tagen entscheidest du.

Interesse an
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