UsageGuard

UsageGuard pone una sola API delante de OpenAI, Anthropic, Meta Llama y Google Gemini, entre otros. Tu aplicación llama al endpoint de UsageGuard y la plataforma enruta la solicitud al proveedor y modelo que hayas configurado. Cambiar de modelo, o ejecutar varios en paralelo para compararlos, se convierte en un ajuste de configuración y no en una reescritura. La plataforma admite streaming en tiempo real, así que las respuestas siguen llegando token a token, y resuelve las diferencias de formato entre proveedores para que el código que llama no cambie.

La parte de observabilidad ofrece una única vista de lo que hacen tus sistemas de IA. Monitoriza el rendimiento, registra solicitudes y traza el tráfico, y sigue los patrones de uso para que veas qué funciones y qué equipos generan carga. Para los equipos de ingeniería, eso significa que los prompts y las respuestas se pueden inspeccionar al depurar; para los responsables, los datos de latencia y errores quedan junto a las cifras de coste. El objetivo es que una función con LLM sea tan medible como cualquier otro servicio de la pila.

El control de costes está dentro de la pasarela, no añadido después. La plataforma registra el uso y permite fijar presupuestos, de modo que un modelo caro o un bucle descontrolado topa con un límite que tú pones en lugar de con una factura sorpresa. Como cada llamada pasa por el mismo endpoint, el control de costes LLM resulta exacto por diseño: el gasto se puede atribuir por conexión, proyecto o entorno, que es el nivel de detalle que suele pedir finanzas. La empresa cita la reducción de costes como resultado estrella, y el mecanismo es simplemente visibilidad más techos aplicados.

La capa de seguridad está en la misma ruta de la solicitud que la llamada al modelo. Examina los prompts en busca de intentos de inyección y otras entradas maliciosas antes de que la solicitud llegue al proveedor. También filtra contenido y protege datos personales para que la información sensible no salga de tu perímetro sin control. Eso es protección frente a inyección de prompts y gobernanza y seguridad de IA en un solo lugar, y no en dos herramientas añadidas aparte. Las políticas se fijan por conexión, así que puedes aplicar reglas distintas a desarrollo, staging y producción, o a distintos equipos, desde un único plano de control. Las funciones orientadas al cumplimiento completan esto para compradores regulados.

UsageGuard permite crear muchas conexiones, cada una con su clave de API, sus políticas de seguridad, sus límites de uso y su configuración. Así es como una organización separa proyectos, equipos o entornos sin levantar instalaciones distintas. Una conexión de desarrollo puede usar límites laxos y políticas de prueba, mientras que una de producción aplica las estrictas, y la analítica se puede leer en conjunto. Para los equipos de plataforma, esta función es la que convierte una pasarela en una herramienta de gobernanza.

La plataforma admite varios modelos de despliegue. Funciona como servicio gestionado en AWS por regiones de Estados Unidos y Europa, lo que encaja con equipos que quieren el cumplimiento y la residencia de datos de una nube grande. También ofrece opciones de nube privada y on-premise, incluidas implantaciones con air-gap y políticas de seguridad personalizadas, para organizaciones que necesitan aislamiento de datos y control total de su infraestructura. El mismo producto funciona en cada caso, así que la elección trata de dónde viven los datos y no de qué funciones obtienes.

Como la pasarela abstrae a los proveedores, tu integración no fija un solo fabricante. La puesta en marcha documentada se acerca a un reemplazo directo: actualizas el endpoint de tu API para apuntar a UsageGuard y añades tu clave de API y tu ID de conexión. Eso deja la puerta abierta a modelos más nuevos o más baratos sin un proyecto de migración. También permite que una app use un modelo potente para una tarea y uno más barato para otra, con el enrutado gestionado de forma central y no en cada servicio.