Промышленный запуск локальных LLM
Отказоустойчивая, масштабируемая платформа LLMaaS
с биллингом по токенам, автоматическим размещением моделей и операторским уровнем надёжности.

через единый API за недели, а не годы
  • Единый API
    для доступа к множеству моделей
  • Экономия 30–40%
    видеопамяти за счёт плотной компоновки
  • Полный контроль данных
    всё остаётся в вашем контуре
  • Готовое решение
    вместо собственной разработки 2-3 года
Для кого
Для операторов связи
и сервис-провайдеров
Запустите самый быстрорастущий PaaS-продукт 2025–2027 годов — LLM Inference as a Service — без огромной команды и многолетней разработки.
  • Новый источник выручки в сегменте MLaaS / LLMaaS
  • Маржинальность GPU продажи GPU выше в 3 раза
  • Решение уровня гиперскейлеров (отказоустойчивость, мульти-тенантность, биллинг по токенам)
  • Запуск коммерческого сервиса за 2–4 месяца вместо 18–36
Для ML-команд
и ИТ крупных компаний

Собственное облако LLM уровня AWS Bedrock / Azure OpenAI — внутри вашего периметра безопасности.
  • Единый API для всех моделей (Llama, Mistral, Qwen, Gemma, свои дообученные и т.д.)
  • Автоматическое масштабирование и балансировка нагрузки
  • Экономия 30–40% GPU за счёт интеллектуального размещения и sharing
  • Мониторинг, алерты, SLA, ротация моделей без даунтайма
  • Биллинг по токенам внутри компании (по подразделениям / проектам)
Ключевые преимущества
  • Единый API
    Одна точка входа
    Все модели доступны через один эндпоинт. OpenAI-совместимый формат + расширения.
  • Биллинг
    И учёт по токенам
    Точный учёт потребления, внутренний/ внешний биллинг, лимиты, квоты.

  • Отказоустойчивость
    Enterprise-уровня
    Multi-AZ, автоматический перезапуск, health-checks, graceful degradation.

  • Удобный интерфейс
    Управления продуктом
    Web UI + CLI + Terraform-провайдер для полного контроля.

  • Мониторинг и observability
    Из коробки
    Latency, TTFT, throughput, error rate, потребление GPU/RAM по каждой модели.
  • Плотное размещение LLM
    До 40% меньше GPU
    При той же нагрузке благодаря умному sharing и vLLM-подобным технологиям.
Что под капотом?
Два слоя — инфраструктура + логика


  • Инфраструктурный слой

    Kubernetes + оператор + кастомные контроллеры


    → Запуск ровно того количества инстансов, которое нужно именно сейчас

    → Автоматическое размещение по GPU-типам и доступности

    → Метрики здоровья моделей в Prometheus / Grafana

  • Логический слой
    LLM Router + Control Plane

    → Единый API Gateway (OpenAI-совместимый)

    → Умная маршрутизация запросов (по модели, приоритету, региону)

    → Авторизация (JWT, API-ключи, RBAC)

Почему мы?
11 лет в production-grade инфраструктуре

Мы — команда DevOps-инженеров, которая 11 лет проектировала, строила и эксплуатировала нагруженные системы для


• крупных российских банков и финтеха

• операторов связи федерального уровня

• сервис-провайдеров с сотнями тысяч rps


LLMaaS — это не «ещё один inference-сервер».


Это аккумулированный опыт, проверенные паттерны и технологии, которые мы использовали у клиентов с пиковой нагрузкой.

Оставить заявку
Готовы запустить свой LLM-сервис или внутреннее LLM-облако?

Время
Сокращение time-to-market в 5–10 раз
Деньги
Экономия миллионов рублей на разработке и GPU
Безопасность
Контроль данных и соответствие требованиям безопасности
Стоимость услуг рассчитывается индивидуально. Свяжитесь с нами для более подробной информации.
Made on
Tilda