Prem AI
Prem AI · コーディング
Prem AI はスイスの機密 AI プラットフォーム。暗号化した GPU でオープンモデルを走らせ、インフラ事業者にもプロンプトを読ませず、実行のたびにハードウェアの証拠を返す。
Prem AI について
About
Prem AI とは何か
Prem AI は、プロンプトの平文をインフラ事業者に渡さずに AI モデルを動かすためのプラットフォームである。リクエストは手元で暗号化されてから出ていき、対応ルートでは機密コンピューティング環境の中でだけ復号される。その環境は Intel TDX、AMD SEV、NVIDIA Confidential Computing で組んだ TEE（Trusted Execution Environment）だ。ゲートウェイが受け取るのは暗号文と課金用メタデータで、中身は読めない。
この製品が売っているのは、信頼を置く量を減らせるという点にある。病院、銀行、法律事務所、行政は、患者記録や契約書の文面を普通の AI API に流せない。事業者が内容を平文で処理するからだ。Prem はそうしたチームに、コンプライアンス担当が説明できる推論経路と、処理を実行したハードウェアを示す認証証拠を渡す。
正直な限界も書いておく。TEE のリモート認証は完全な証明とは違う。Prem 自身のプラットフォームページが穴を挙げている。参照測定値は既定で固定されておらず、ゼロデータ保持の通信はハードウェア分離ではなくパートナー契約に支えられ、ルート保証は承認済みイメージを厳密なモデルバックエンドに結びつけていない。脅威モデルが今日これらの保証を求めるなら、契約前にステータスページを読むべきだ。
導入の流れ
- dashboard.prem.io で登録し、API セクションでキーを作る。
- 推論モードを選ぶ。機密推論は TypeScript SDK と、自分で生成して保管するクライアントキーが必要になる。ゼロデータ保持はどの OpenAI クライアントでも使え、base URL を差し替えるだけで済む。
- npm install @premai/api-sdk で SDK を入れる。OpenAI SDK を使い続けたいなら、同梱の機密プロキシを起動する。
- チャットか音声のリクエストを送る。鍵暗号鍵（KEK）はシークレットマネージャーに置いて使い回す。作り直すと過去のセッションが復号できなくなる。
- GET /rvenc/models か GET /openai/models でモデル一覧を確認する。リストは API キーとモードで変わる。
AIツール情報
Prem AIの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 病院、銀行、法律事務所のコンプライアンスとセキュリティ担当
- オープンモデルで作る開発者
- 機密性の高いソースコードや社内文書を抱える企業
- データ所在地の規制下にある欧州チーム
タスク
- カルテと患者記録
- 財務文書の分析
- プライベートリポジトリでのコーディング支援
- 規制下の音声ワークフロー
シーン
- AI 試行前のセキュリティ審査を通す
- コードを変えずに評価する
- 推論を一つの法域に収める
- 自前のハードウェアで動かす
主な機能
クライアント側の暗号化
暗号化 AI API の土台となる仕組みで、アプリケーションはネットワークに出る前にリクエスト本文を暗号化する。ゲートウェイが扱うのは暗号文と、モデル名、サイズ、時刻、課金といった運用メタデータだけだ。本文を復号するのは推論を実行するランタイムに限られる。ゲートウェイのログが漏れても、運用担当が覗いても、プロンプトの文字列は出てこない。OpenAI 形式しか話せないクライアントには、ローカルプロキシ版が同じ保護を与える。鍵暗号鍵が Prem に渡ることはない。
自分で確かめられるハードウェア認証
保護されたリクエストは認証証拠を返せる。CPU と GPU の署名、鮮度を示すナンス、測定値が承認済み参照値と一致したかを示すポリシー結果が含まれる。Prem は検証コードを GitHub で公開しているので、セキュリティチームはダッシュボードのバッジを信じるのではなく、自分で検証を走らせられる。証拠は AMD SEV-SNP、Intel TDX、NVIDIA の機密コンピューティングに対応し、GPU を複数積むクラスタでも各 GPU の主張を一つずつ確かめる。
2つの推論モード
機密推論は経路全体を暗号化と保護されたランタイムに通す。機密データと本番ワークロード向けだ。ゼロデータ保持はごく普通の OpenAI 互換エンドポイントで、鍵管理もプロキシも要らない。Prem がデータ非保持の契約を結んだパートナーへリクエストを回す。2つ目はモデルの試用、試作、公開データの処理を安く済ませる道である。モードごとにカタログは別で、違うモードのモデルを送ると API は明確な 400 エラーで拒否する。
価格を明示したオープンモデルカタログ
カタログの中心は現行のオープンウェイトモデルだ。Qwen 3.8、DeepSeek V4 と V4.1 の各モデル、GLM 5.2 と 5.3、Kimi K3、判定タスク向けの DiffusionGemma が並ぶ。価格は100万トークン単位で、入力と出力の両方が公開され、キャッシュしたプロンプトトークンは割引になる。機密チャットは最安モデルで入力100万トークンあたり $0.30 から $0.35 程度、音声の文字起こしは1分 $0.05。送る前に料率が分かる。
マルチモーダルのルート
チャットはモデルに応じてテキスト、画像、動画を受け取る。音声ルートは音声を文字起こしし、Deepgram 互換の結果を返す。判定エンドポイントは型付きの問いに確率で答えるので、文章ではなく数値が欲しい分類やスコアリングに向く。API キー1つと base URL 1つで全部に届くため、規制下のパイプラインで必要になりがちな糊コードを減らせる。
スイスでのホスティングと導入形態
マネージドサービスはスイスのデータセンターで動き、稼働率は 99.98% 前後を約束し、電力は再生可能エネルギー由来だ。ホスト型 API を使えないチームは、Enclave ハイパーバイザーを既存の GPU クラスタに入れる。オンプレミスでもパブリッククラウドのアカウント内でもプライベートクラウドでもよく、そこで処理したデータを Prem は読めないとしている。企業向けでは専用インスタンス、モデルの個別選択、外部ネットワークから切り離した構成まで対応する。
同じアカウントに並ぶ周辺製品
Prem が描く大きな話はソブリン AI だ。データ、計算資源、モデルを自分の管理下に置くという考えで、1つのアカウントの周りに3つの製品を置いている。Fluso はコードを書かずに社内手順へエージェントを配備したいチーム向けのノーコード構築ツール。Prem Studio は自社データでモデルを微調整し圧縮する製品で、重みは書き出して自前でホストできる。どちらも API の代わりにはならないが、大きなモデルを借りるより小さなモデルを所有したい場合には効いてくる。
メリットとデメリット
メリット
- クライアント側の暗号化により、プロンプトの文字列が読める形でゲートウェイに届かない。通常のモデル API との差はここにある。
- 認証証拠を公開コードで検証できる。セキュリティ担当は方針文書ではなく、確かめるべき対象を持てる。
- OpenAI と Anthropic 互換のインターフェースのおかげで移行は短い。base URL とキーの差し替えで済むことが多い。
- Prem の料金はトークン単位で、入力も出力も料率が公開されている。予算が立てやすく、プロンプトのキャッシュは繰り返しのコストを下げる。
- スイスでのホスティングに SOC 2 Type I、ISO 27001、FADP が加わり、欧州で AI 導入が止まる原因になるデータ所在地の問いに答える。
デメリット
- 機密カタログは小さい。特定のクローズドモデルに業務が依存しているなら、そのルートは存在しない。
- 鍵の管理は利用者側にある。KEK を失えば過去の暗号化セッションは復号できず、バックアップ付きでシークレットマネージャーに置く必要がある。
- 認証には文書化された穴がある。参照測定値は既定で固定されず、ルート保証は配信されるモデルを結びつけていないため、合格しても主張全体の証明にはならない。
- ゼロデータ保持はハードウェア分離ではなくパートナー契約に頼り、無料プランもない。評価は最初の呼び出しから課金される。
よくある質問
Prem AI は、平文のプロンプトをクラウド事業者に送れないチームのために AI モデルを動かす。リクエストはクライアント側で暗号化し、対応ルートは機密コンピューティングのハードウェア内で処理し、認証証拠を返す。同じ構成を自前の GPU で動かすためのハイパーバイザーライセンスも販売している。
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Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
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StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。