Prem AI
Prem AI · Coding
Prem AI ist eine Schweizer Plattform für vertrauliche KI. Sie führt offene Modelle auf verschlüsselten GPUs aus und lässt niemanden außerhalb Ihrer Umgebung Ihre Prompts lesen.
Über Prem AI
About
Was ist Prem AI
Prem AI führt KI-Modelle aus, ohne den Klartext Ihrer Prompts dem Betreiber der Infrastruktur zu übergeben. Die Anfrage verlässt Ihre Seite verschlüsselt und wird auf unterstützten Routen erst innerhalb einer vertraulichen Rechenumgebung entschlüsselt, einem Trusted Execution Environment (TEE) auf Basis von Intel TDX, AMD SEV und NVIDIA Confidential Computing. Das Gateway reicht den Chiffretext und die Abrechnungsmetadaten weiter. Den Inhalt sieht es nicht.
Was die Plattform verkauft, ist weniger Blindvertrauen. Ein Krankenhaus kann Patientendaten nicht durch eine gewöhnliche KI-API schicken, wenn der Anbieter den Inhalt im Klartext liest, und eine Kanzlei schickt ihre Verträge ebenso wenig. Prem gibt diesen Teams eine Inferenzroute, die sich in einer Prüfung beschreiben lässt, samt Attestierungsnachweisen, die die Hardware benennen, auf der der Auftrag lief.
Die ehrliche Grenze: Attestierung ist kein vollständiger Beweis. Die Statusseite von Prem listet die Lücken: Referenzmessungen sind standardmäßig nicht angeheftet, Zero-Data-Retention-Verkehr stützt sich auf Partnerverträge statt auf hardwareisolierte Maschinen, und die Routengarantie verbindet das freigegebene Image noch nicht mit dem exakten Modell-Backend. Wenn Ihr Bedrohungsmodell diese Garantien heute verlangt, lesen Sie die Statusseite vor der Unterschrift.
Erste Schritte
- Registrieren Sie sich unter dashboard.prem.io und erzeugen Sie im API-Bereich einen Schlüssel.
- Wählen Sie den Modus. Vertrauliche Inferenz braucht das TypeScript-SDK und einen Schlüssel, den Sie selbst erzeugen. Zero Data Retention läuft mit jedem OpenAI-Client, nur die Basis-URL ändert sich.
- Installieren Sie das SDK mit npm install @premai/api-sdk, oder starten Sie den mitgelieferten Confidential Proxy, wenn Sie beim OpenAI-SDK bleiben wollen.
- Senden Sie eine Chat- oder Audioanfrage. Legen Sie den Verschlüsselungsschlüssel (KEK) in einem Secret Manager ab und verwenden Sie ihn weiter: Eine neu erzeugte Kopie macht frühere Sitzungen unentschlüsselbar.
- Prüfen Sie den Katalog mit GET /rvenc/models oder GET /openai/models, denn die Liste hängt vom Schlüssel und vom Modus ab.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Prem AI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Compliance- und Sicherheitsteams in Kliniken, Banken und Kanzleien
- Entwickler, die bereits auf offene Modelle setzen
- Unternehmen mit sensiblem Quellcode oder internen Dokumenten
- Europäische Teams unter Datenresidenzregeln
Aufgaben
- Klinische Notizen und Patientendaten
- Analyse von Finanzdokumenten
- Codeassistenz in privaten Repositories
- Regulierte Sprachprozesse
Szenarien
- Eine Sicherheitsprüfung vor dem Pilotprojekt bestehen
- Modelle testen, ohne Code anzufassen
- Inferenz innerhalb einer Jurisdiktion halten
- Eigene Hardware nutzen
Wichtigste Funktionen
Verschlüsselung auf Client-Seite
Das ist die Grundlage der verschlüsselten KI-API: Ihre Anwendung verschlüsselt den Anfrageinhalt, bevor irgendein Netzwerkaufruf passiert. Das Gateway erhält Chiffretext plus Betriebsmetadaten wie Modell, Größe, Zeitpunkte und Abrechnung. Nur die Ausführungsumgebung entschlüsselt die Nutzlast für die Inferenz. Praktisch heißt das: Ein kompromittiertes Log oder ein neugieriger Operator findet Ihren Text nicht, und die lokale Proxy-Variante bietet denselben Schutz für Clients, die nur das OpenAI-Format sprechen. Der Verschlüsselungsschlüssel erreicht Prem nie.
Prüfbare Hardware-Attestierung
Wer die verschlüsselte KI-API selbst prüfen will, bekommt bei jeder geschützten Anfrage Attestierungsnachweise: Signaturen von CPU und GPU, Nonces für die Aktualität und Policy-Ergebnisse, die anzeigen, ob die Messung zu einer freigegebenen Referenz passte. Prem veröffentlicht den Prüfcode auf GitHub, sodass das Sicherheitsteam selbst kontrolliert statt einem Abzeichen im Dashboard zu glauben. Die Nachweise decken AMD SEV-SNP, Intel TDX und NVIDIA Confidential Computing ab, auch bei Clustern mit mehreren GPUs.
Zwei Inferenzmodi
Vertrauliche Inferenz führt den ganzen Weg durch Verschlüsselung und eine geschützte Laufzeit, gedacht für sensible Daten und Produktionslast. Zero Data Retention ist eine OpenAI-kompatible API ohne Schlüsselverwaltung und ohne Proxy, bei der Prem die Anfrage an einen Partner unter Nichtaufbewahrungsvertrag schickt. Dieser zweite Modus ist der günstige Weg, Modelle, Prototypen und öffentliche Daten zu testen. Beide Modi haben eigene Kataloge, und die API lehnt ein Modell im falschen Modus mit einem klaren 400-Fehler ab.
Offener Modellkatalog mit sichtbaren Preisen
Der Katalog stützt sich auf aktuelle Modelle mit offenen Gewichten: Qwen 3.8, Varianten von DeepSeek V4 und V4.1, GLM 5.2 und 5.3, Kimi K3 und DiffusionGemma für Entscheidungsaufgaben. Die Preise gelten pro Million Tokens und werden für Eingabe wie Ausgabe veröffentlicht, gecachte Prompt-Tokens kosten weniger. Vertraulicher Chat beginnt bei rund $0.30 bis $0.35 pro Million Eingabe-Tokens bei den günstigsten Modellen, Audiotranskription kostet $0.05 pro Minute. Sie sehen den Satz, bevor Sie etwas senden.
Multimodale Routen
Chat nimmt je nach Modell Text, Bild und Video an. Eine Sprachroute transkribiert Audio und liefert Ergebnisse im Deepgram-Format. Ein Entscheidungs-Endpunkt beantwortet typisierte Fragen mit Wahrscheinlichkeiten, was für Klassifikation und Scoring taugt, wenn Sie eine Zahl statt Prosa brauchen. Ein Schlüssel und eine Basis-URL erreichen alles, das spart den Klebecode, den eine regulierte Pipeline sonst braucht.
Schweizer Hosting und Bereitstellungsoptionen
Der verwaltete Dienst läuft in Schweizer Rechenzentren mit einer Verfügbarkeitszusage nahe 99,98% und erneuerbarer Energie. Wer keine gehostete API nutzen kann, installiert den Enclave-Hypervisor auf bestehenden GPU-Clustern, lokal, im Public-Cloud-Konto oder in einer Private Cloud, und Prem erklärt, dort verarbeitete Daten nicht lesen zu können. Enterprise-Deployments ergänzen dedizierte Instanzen, eigene Modellwahl und abgeschottete Umgebungen ohne Netzanbindung.
Nachbarprodukte im selben Konto
Die größere Geschichte von Prem ist souveräne KI: Daten, Rechenleistung und Modelle unter Ihrer Kontrolle, verkauft als drei Produkte rund um ein Konto. Fluso ist ein No-Code-Agent-Builder für Teams, die Agenten auf interne Abläufe setzen wollen. Prem Studio trainiert und komprimiert Modelle mit Ihren Daten, die Gewichte lassen sich exportieren und selbst hosten. Keines ersetzt die API, doch beide zählen, wenn Sie lieber ein eigenes kleineres Modell besitzen als ein großes zu mieten.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Clientseitige Verschlüsselung hält den Prompt-Text vom Gateway fern, ein echter Unterschied zu einer gewöhnlichen Modell-API.
- Die Attestierung lässt sich mit veröffentlichtem Code prüfen, der Sicherheitsprüfer hat also etwas zum Nachrechnen statt eines Richtliniendokuments.
- OpenAI- und Anthropic-kompatible Schnittstellen verkürzen die Migration oft auf Basis-URL und Schlüssel.
- Die Preise bei Prem gelten pro Token mit veröffentlichten Ein- und Ausgabesätzen, Prompt-Caching senkt die Kosten bei wiederholter Nutzung.
- Schweizer Hosting mit SOC 2 Type I, ISO 27001 und FADP beantwortet die Residenzfrage, die KI-Rollouts in Europa ausbremst.
Nachteile
- Der vertrauliche Katalog ist klein. Hängt Ihr Ablauf an einem bestimmten geschlossenen Modell, gibt es die Route dafür nicht.
- Die Schlüsselverwaltung liegt bei Ihnen. Eine verlorene KEK macht frühere verschlüsselte Sitzungen unlesbar, daher gehört sie mit Sicherung in einen Secret Manager.
- Die TEE-Attestierung hat dokumentierte Lücken: Referenzmessungen sind nicht standardmäßig angeheftet, und die Routengarantie bindet das ausgelieferte Modell noch nicht, ein bestandener Check beweist also nicht die ganze Aussage.
- Zero Data Retention stützt sich auf Partnerverträge statt auf Hardware-Isolation, und ein kostenloser Tarif fehlt, die Evaluierung kostet ab dem ersten Aufruf Geld.
Häufige Fragen
Prem AI führt KI-Modelle für Teams aus, die Klartext-Prompts nicht an einen Cloud-Anbieter schicken können. Die Plattform verschlüsselt Anfragen clientseitig, verarbeitet unterstützte Routen in vertraulicher Hardware und liefert Attestierungsnachweise. Zusätzlich verkauft sie eine Hypervisor-Lizenz, um dasselbe Modell auf eigenen GPUs zu betreiben.
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