UsageGuard

UsageGuard place une seule API devant OpenAI, Anthropic, Meta Llama et Google Gemini, entre autres. Votre application appelle l'endpoint UsageGuard, et la plateforme achemine la requête vers le fournisseur et le modèle que vous avez configurés. Changer de modèle, ou en faire tourner plusieurs côte à côte pour comparer, devient un réglage de configuration et non une réécriture. La plateforme prend en charge le streaming en temps réel, donc les réponses arrivent toujours jeton par jeton, et elle gère les différences de format entre fournisseurs pour que le code appelant reste identique.

La partie observabilité donne une vue unique de ce que font vos systèmes d'IA. Elle supervise les performances, journalise les requêtes et trace le trafic, et suit les schémas d'usage pour que vous voyiez quelles fonctions et quelles équipes génèrent la charge. Pour les équipes d'ingénierie, cela signifie que prompts et réponses sont inspectables en debugging ; pour les responsables, les données de latence et d'erreur côtoient les chiffres de coût. L'objectif est de rendre une fonction LLM aussi mesurable que n'importe quel autre service de la pile.

La maîtrise des coûts est intégrée à la passerelle plutôt qu'ajoutée après coup. La plateforme suit l'usage et permet de fixer des budgets, si bien qu'un modèle coûteux ou une boucle emballée bute sur une limite que vous posez au lieu d'une facture surprise. Comme chaque appel passe par le même endpoint, la maîtrise des coûts LLM est exacte par construction : la dépense peut être imputée par connexion, projet ou environnement, le niveau de détail que la finance réclame en général. L'entreprise cite la réduction des coûts comme résultat phare, et le mécanisme tient simplement à la visibilité plus des plafonds appliqués.

La couche de sécurité se trouve sur le même chemin de requête que l'appel au modèle. Elle examine les prompts à la recherche de tentatives d'injection et d'autres entrées malveillantes avant que la requête n'atteigne le fournisseur. Elle filtre aussi le contenu et protège les données personnelles pour que l'information sensible ne franchisse pas votre périmètre sans contrôle. C'est la protection contre l'injection de prompt et la gouvernance et sécurité IA au même endroit, et non dans deux outils greffés. Les politiques se définissent par connexion, donc vous pouvez appliquer des règles différentes au développement, au staging et à la production, ou à des équipes distinctes, depuis un plan de contrôle unique. Des fonctions orientées conformité complètent l'ensemble pour les acheteurs réglementés.

UsageGuard permet de créer de nombreuses connexions, chacune avec sa clé d'API, ses politiques de sécurité, ses limites d'usage et sa configuration. C'est ainsi qu'une organisation sépare projets, équipes ou environnements sans monter des installations distinctes. Une connexion de développement peut utiliser des limites souples et des politiques de test tandis qu'une connexion de production applique les plus strictes, et l'analyse reste lisible dans son ensemble. Pour les équipes plateforme, c'est la fonction qui transforme une passerelle en outil de gouvernance.

La plateforme prend en charge plusieurs modèles de déploiement. Elle tourne comme service managé sur AWS dans des régions des États-Unis et d'Europe, ce qui convient aux équipes qui veulent la conformité et la résidence des données d'un grand cloud. Elle propose aussi des options de cloud privé et d'on-premise, y compris des déploiements air-gapped avec des politiques de sécurité personnalisées, pour les organisations qui ont besoin d'isolation des données et d'un contrôle total de leur infrastructure. Le même produit tourne dans chaque cas, donc le choix porte sur l'endroit où vivent les données et non sur les fonctions obtenues.

Comme la passerelle abstrait les fournisseurs, votre intégration ne fige pas un seul éditeur. La mise en place documentée ressemble à un remplacement direct : vous mettez à jour l'endpoint de votre API pour pointer vers UsageGuard et vous ajoutez votre clé d'API et votre identifiant de connexion. Cela laisse la porte ouverte à des modèles plus récents ou moins chers sans projet de migration. Cela permet aussi à une application d'utiliser un modèle performant pour une tâche et un moins cher pour une autre, le routage étant géré au centre et non dans chaque service.