OLLM.COM
Orgn (orgn.dev, Inc.) · Coding · Sonstiges
OLLM.COM ist ein vertrauliches KI-Gateway von Orgn für Teams, die es sich nicht leisten können, Code, Prompts oder Aufgabenkontext durchsickern zu lassen. Es ist ein privates LLM-Gateway, das Hunderte große Sprachmodelle hinter eine einzige governance-konforme API stellt. Dann verpackt es diesen Zugang in vertrauliches Rechnen: vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen, verschlüsselte Sandboxes und Attestierung, die belegt, wo jede Workload gelaufen ist. Verteidigungsauftragnehmer, Banken, Gesundheitsgruppen und andere regulierte Teams greifen zu dieser Art sicherem KI-Gateway, wenn öffentliche Modell-Endpunkte schlicht nicht infrage kommen.
Über OLLM.COM
Was ist OLLM.COM
OLLM.COM ist ein Unternehmens-KI-Gateway, das Ihre Anwendungen über eine einzige Schnittstelle mit Hunderten Modellen verbindet. Der Unterschied liegt in dem, was diesen Zugang umgibt. Hier ist vertrauliches Rechnen mit KI gelebte Praxis. Jede Anfrage läuft in isolierten, hardwaregeschützten Umgebungen, sodass Prompts, Code und Aufgabenkontext eingeschlossen bleiben, statt über einen gemeinsamen öffentlichen Endpunkt zu laufen. Es ist zuerst ein KI-Gateway für regulierte Teams und erst danach ein Komfortprodukt.
Orgn hat die Plattform um eine konkrete Sorge herum gebaut. Regulierte Teams wollen moderne KI-Modelle, aber sie dürfen sensible Daten nicht an einen Anbieter schicken, der sie vielleicht protokolliert, damit trainiert oder auf Anfrage herausgibt. Das Unternehmen erklärt klar, dass Ihr Code niemals zum Training irgendeines Modells verwendet wird. Workloads können zudem in privaten oder air-gapped Umgebungen laufen.
Dieses Versprechen hat einen Preis. Das ist kein Wochenendwerkzeug für einen Solo-Entwickler. Die Preisgestaltung ist unternehmensförmig, die stärksten Kontrollen (SSO, RBAC, Attestierungs-Exporte) stecken hinter einem jährlichen Platz-Abo, und Selbstbedienungsnutzer zahlen einen Aufschlag auf jeden Modellaufruf. Sie kaufen Eindämmung, nicht das billigste Token am Markt. Lohnt sich dieser Tausch? Für ein Team, das rechtlich keinen öffentlichen Endpunkt berühren darf, ja.
Erste Schritte
- Fordern Sie eine Demo an oder starten Sie in Selbstbedienung mit vorausbezahlten Guthaben auf der Orgn-Seite.
- Wählen Sie die Oberfläche, die Sie brauchen: Gateway für Modellzugang, CDE für KI-gestütztes Programmieren oder das Agents SDK für eigene Agenten.
- Verbinden Sie Ihre Modelle und Anbieter und legen Sie dann fest, auf welche Modelle, Nutzer und Workflows jede Umgebung zugreifen darf.
- Führen Sie eine Aufgabe in einer Sandbox aus und ziehen Sie den Attestierungsdatensatz, um zu bestätigen, wo sie ausgeführt wurde.
- Binden Sie das Gateway in Ihre App ein und überwachen Sie Nutzung, Kosten und Audit-Logs über die Administrationskontrollen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von OLLM.COM.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Sicherheits- und Plattformingenieure in regulierten Unternehmen
- Teams in Verteidigung, Finanzen und Gesundheitswesen
- Entwickler, die KI-Hilfe beim Programmieren an sensiblen Repositories wollen
Aufgaben
- Modellzugang unter einer Richtlinie bündeln
- Nicht vertrauenswürdigen oder experimentellen Code ausführen
- Belegen, wo eine Workload gelaufen ist
Szenarien
- Eine Bank, die einen KI-Assistenten über internen Dokumenten testet, ohne sie an Dritte zu geben.
- Ein Regierungsauftragnehmer, der klassifizierungsnahes Material in einer eingeschränkten oder air-gapped Umgebung zusammenfasst.
- Ein Gesundheitsteam, das einen Agenten testet, der patientennahe Daten unter strengen Richtlinienkontrollen berührt.
- Ein Sicherheitsteam, das die Frage „Hat unser Daten jemandes Modell trainiert?" mit einem dokumentierten Nein beantworten muss.
Wichtigste Funktionen
Vertrauliches KI-Gateway
Gateway ist der Kern der Plattform. Es bietet eine Schnittstelle zu Hunderten Modellen mit eingebautem Routing, Beobachtbarkeit und Richtlinienkontrollen. Für sensible Workloads ist nicht die rohe Modellauswahl der Punkt. Sondern dass der Zugang selbst governance-konform und eingedämmt ist.
Vertrauliche KI-IDE (CDE)
Das CDE ist eine KI-Programmierumgebung, die Repositories, Prompts, Terminals und Ausführungskontext in geschützten Räumen hält. Entwickler bekommen die übliche KI-Unterstützung. Der Assistent sieht nie mehr, als die Umgebung erlaubt. Es richtet sich an Teams, die Cloud-Programmierwerkzeuge rundheraus blockieren.
Agents SDK
Das Agents SDK lässt Sie Agenten mit privater Ausführung, kontrolliertem Werkzeugzugriff, sicheren Datenflüssen und Auditierbarkeit bauen. Sie entscheiden, was jeder Agent erreichen kann. Die Plattform hält unterwegs fest, was er getan hat.
Ausführung in der Sandbox
Jede Aufgabe kann in ihrer eigenen isolierten Umgebung laufen. Das zählt am meisten, wenn Sie generierten Code ausführen oder einen Agenten an Abläufe anbinden, denen Sie nicht ganz trauen. Ein schlechter Lauf bleibt eingeschlossen. Er kann nicht auf alles andere zugreifen.
Attestierung und Audit-Trails
Scanner erzeugt Attestierungs- und Auditdatensätze über Inferenz, Agenten, Sandbox-Compute und Gateway-Verkehr. Teams bekommen einen Nachweis, wo eine Workload ausgeführt wurde, was oft den Unterschied macht zwischen einer bestandenen Compliance-Prüfung und einer Wiederholung.
Vertrauliches Rechnen unter der Haube
Die Plattform stützt sich auf vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen, vertrauliche GPU-Infrastruktur und verschlüsselte Sandboxes. Das ist die Maschinerie hinter den Datenschutzversprechen. Deshalb liest sich das Angebot als Infrastruktur und nicht als dünner API-Aufsatz.
Unternehmenskontrollen
Administratoren verwalten Teammitgliedschaft, Nutzungsrichtlinie, Modellzugang, Bereitstellungskonfiguration und Audit-Anforderungen von einem Ort aus. Unternehmensbereitstellungen können zudem private, eingeschränkte und air-gapped Umgebungen für klassifizierte oder souveräne Anforderungen unterstützen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Eine einzige governance-konforme API für Hunderte Modelle verringert die Streuung separater Anbieterschlüssel und Abrechnungen.
- Vertrauliches Rechnen und verschlüsselte Sandboxes geben regulierten Teams einen Weg, moderne Modelle zu nutzen, ohne Daten hinauszuschicken.
- Attestierung und Audit-Trails liefern konkrete Nachweise, wo Workloads gelaufen sind, was bei Compliance hilft.
- Optionen für private und air-gapped Bereitstellung decken wirklich sensible Umgebungen ab.
- Ein transparenter Aufschlag von 10 % mit aufgeschlüsselten Abzügen pro Aufgabe und Modell macht Kosten leichter begründbar.
Nachteile
- Es gibt keinen kostenlosen Tarif, sodass Sie die Plattform nicht testen können, ohne Guthaben zu binden.
- Die stärksten Administrations- und Attestierungsfunktionen stecken hinter einem Jahresplan von 2.400 $ pro Platz, was kleine Teams ausschließt.
- Die Selbstbedienungspreise schlagen auf jeden Modellaufruf einen Aufschlag auf, sodass dies nicht der billigste Weg für Inferenz mit hohem Volumen ist.
Häufige Fragen
Nein. Die Plattform ist so gebaut, dass Code, Prompts und Aufgabenkontext in isolierten, hardwaregeschützten Umgebungen bleiben, und das Unternehmen erklärt, dass Ihr Code niemals zum Training irgendeines Modells verwendet wird.
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