
OLLM.COM
Orgn (orgn.dev, Inc.) · 코딩 · 기타
OLLM.COM은 코드나 프롬프트, 작업 맥락이 유출될 여유가 없는 팀을 위해 Orgn이 만든 기밀 AI 게이트웨이다. 수백 개의 대규모 언어 모델을 단일 거버넌스 API 뒤에 두는 프라이빗 LLM 게이트웨이다. 그다음 그 접근을 기밀 컴퓨팅으로 감싼다. 신뢰 실행 환경, 암호화 샌드박스, 그리고 각 워크로드가 어디서 실행됐는지 증명하는 증명(attestation)이다. 방위 계약업체, 은행, 의료 그룹, 그 밖의 규제 산업 팀은 공개 모델 엔드포인트가 아예 선택지가 아닐 때 이런 종류의 보안 AI 게이트웨이를 찾는다.

OLLM.COM 소개
OLLM.COM이란
OLLM.COM은 단일 인터페이스로 애플리케이션을 수백 개 모델에 연결하는 엔터프라이즈 AI 게이트웨이다. 차이는 그 접근을 둘러싼 것에 있다. 여기서 기밀 컴퓨팅 AI는 실제로 구현된 방식이다. 모든 요청은 격리되고 하드웨어로 보호된 환경에서 실행되므로 프롬프트, 코드, 작업 맥락이 공용 엔드포인트를 거치지 않고 안에 갇힌다. 규제 산업 팀을 위한 AI 게이트웨이가 먼저이고, 편의 제품은 그다음이다.
Orgn은 특정한 우려를 축으로 이 플랫폼을 세웠다. 규제 산업 팀은 현대적인 AI 모델을 원하지만, 기록하거나 학습에 쓰거나 요구하면 넘겨줄 수 있는 벤더에게 민감한 데이터를 보낼 수 없다. 회사는 당신의 코드가 어떤 모델 학습에도 쓰이지 않는다고 분명히 밝힌다. 워크로드는 프라이빗 환경이나 에어갭 환경에서도 돌릴 수 있다.
그 약속에는 대가가 따른다. 개인 개발자가 주말에 쓰는 도구가 아니다. 가격은 엔터프라이즈 형태이고, 가장 강한 통제(SSO, RBAC, 증명 내보내기)는 연간 시트 요금제 뒤에 있으며, 셀프서비스 사용자는 모델 호출마다 마진을 붙여 낸다. 사는 것은 봉쇄이지, 시장에서 가장 싼 토큰이 아니다. 그 맞바꿈은 값어치가 있나? 공개 엔드포인트를 법적으로 건드릴 수 없는 팀에게는 그렇다.
시작하기
- Orgn 사이트에서 데모를 요청하거나 선불 크레딧으로 셀프서비스를 시작한다.
- 필요한 면을 고른다. 모델 접근은 Gateway, AI 지원 코딩은 CDE, 맞춤 에이전트는 Agents SDK다.
- 모델과 프로바이더를 연결한 뒤 각 환경이 닿을 수 있는 모델, 사용자, 워크플로를 설정한다.
- 샌드박스에서 작업을 실행하고 증명 기록을 꺼내 어디서 실행됐는지 확인한다.
- 게이트웨이를 앱에 연결하고 관리 콘솔에서 사용량, 비용, 감사 로그를 모니터링한다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 규제 산업 기업의 보안 및 플랫폼 엔지니어. 소스 코드를 공개 API로 보내지 않고 모델에 접근해야 하며, 게이트웨이는 열몇 개의 벤더 키 대신 하나의 거버넌스된 문을 준다.
- 방위, 금융, 의료 팀. 기밀 컴퓨팅 계층과 에어갭 옵션은 데이터 상주와 등급 규칙이 적용되는 환경에 맞는다.
- 민감한 저장소에서 AI 코딩 도움을 원하는 개발자. CDE는 저장소, 터미널, 프롬프트를 클라우드 어시스턴트가 아니라 보호된 환경 안에 둔다.
작업
- 모델 접근을 하나의 정책 아래로 모으기. 팀은 멀티모델 API로 여러 프로바이더에 라우팅하고, 관리자는 어떤 모델과 워크플로가 승인됐는지 정의한다. 개발자마다 자기 키를 들고 있을 필요가 없다.
- 신뢰할 수 없거나 실험적인 코드 실행. 암호화 AI 샌드박스는 작업마다 격리 환경을 주어, 생성된 코드를 평가할 때 피해 범위를 줄인다.
- 워크로드가 어디서 실행됐는지 증명. Scanner 증명 계층은 추론, 에이전트, 샌드박스 컴퓨팅을 아우르는 감사 추적을 만들어 컴플라이언스 검토에 쓴다.
활용 상황
- 한 은행이 내부 문서를 제3자에게 노출하지 않고 AI 어시스턴트를 시험한다.
- 한 정부 계약업체가 제한 또는 에어갭 배포에서 기밀에 준하는 자료를 요약한다.
- 한 의료 팀이 엄격한 정책 통제 아래 환자 관련 데이터를 다루는 에이전트를 시험한다.
- 한 보안 팀이 "우리 데이터가 누군가의 모델을 학습시켰나?"라는 질문에 기록된 '아니요'로 답해야 한다.
주요 기능
기밀 AI 게이트웨이
Gateway는 플랫폼의 핵심이다. 라우팅, 관측성, 정책 통제를 내장한 채 수백 개 모델에 단일 인터페이스를 준다. 민감한 워크로드에서 핵심은 모델 선택의 폭이 아니다. 접근 자체가 거버넌스되고 봉쇄된다는 점이다.
기밀 AI IDE(CDE)
CDE는 AI 코딩 환경으로, 저장소, 프롬프트, 터미널, 실행 맥락을 보호된 공간 안에 둔다. 개발자는 늘 쓰던 AI 지원을 받는다. 어시스턴트는 환경이 허용한 것 이상을 보지 않는다. 클라우드 코딩 도구를 아예 막아둔 팀을 겨냥한다.
Agents SDK
Agents SDK로 프라이빗 실행, 통제된 도구 접근, 안전한 데이터 흐름, 감사 가능성을 갖춘 에이전트를 만들 수 있다. 각 에이전트가 무엇에 닿을 수 있는지는 당신이 정한다. 플랫폼은 그 과정에서 무엇을 했는지 기록으로 남긴다.
샌드박스 실행
모든 작업은 자기만의 격리 환경에서 실행될 수 있다. 생성된 코드를 돌리거나, 완전히 신뢰하지 않는 작업에 에이전트를 연결할 때 가장 중요한 점이다. 잘못된 실행은 상자 안에 머문다. 나머지 전부에 닿지 못한다.
증명과 감사 추적
Scanner는 추론, 에이전트, 샌드박스 컴퓨팅, 게이트웨이 트래픽을 아우르는 증명과 감사 기록을 만든다. 팀은 워크로드가 어디서 실행됐는지에 대한 증거를 얻는다. 컴플라이언스 검토를 한 번에 통과하느냐 다시 하느냐의 차이인 경우가 많다.
바탕에 깔린 기밀 컴퓨팅
플랫폼은 신뢰 실행 환경, 기밀 GPU 인프라, 암호화 샌드박스에 기댄다. 이것이 프라이버시 주장 뒤에 있는 기계 장치다. 그래서 이 제품이 얇은 API 래퍼가 아니라 인프라로 읽히는 이유다.
엔터프라이즈 통제
관리자는 팀 구성원, 사용 정책, 모델 접근, 배포 설정, 감사 요건을 한곳에서 관리한다. 엔터프라이즈 배포는 기밀 또는 주권 요구를 위해 프라이빗, 제한, 에어갭 구성도 지원할 수 있다.
장단점
장점
- 수백 개 모델에 하나의 거버넌스 API로 닿으므로 벤더 키와 청구가 흩어지는 일이 줄어든다.
- 기밀 컴퓨팅과 암호화 샌드박스 덕분에 규제 산업 팀이 데이터를 밖으로 내보내지 않고 현대적 모델을 쓸 수 있다.
- 증명과 감사 추적은 워크로드가 어디서 실행됐는지 구체적 증거를 주어 컴플라이언스에 도움이 된다.
- 프라이빗 및 에어갭 배포 옵션이 진짜 민감한 환경을 아우른다.
- 투명한 10% 마진과 작업·모델별로 항목화된 공제 덕분에 비용을 설명하기 쉽다.
단점
- 무료 요금제가 없어 크레딧을 투입하지 않고는 플랫폼을 시험할 수 없다.
- 가장 강한 관리 및 증명 기능은 연 2,400달러 시트 요금제 뒤에 있어 소규모 팀은 배제된다.
- 셀프서비스 가격은 모델 호출마다 마진이 붙어 대량 추론을 돌리는 가장 싼 방법은 아니다.
자주 묻는 질문
아니다. 코드, 프롬프트, 작업 맥락이 격리되고 하드웨어로 보호된 환경 안에 머물도록 설계됐으며, 회사는 당신의 코드가 어떤 모델 학습에도 쓰이지 않는다고 밝힌다.
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Forefront
Forefront · 코딩Forefront는 오픈소스 AI로 무언가를 만드는 웹 플랫폼이다. 대표적인 오픈소스 언어 모델을 자신의 데이터로 미세 조정하고, 성능을 평가하고, API로 실행하거나 내보내 직접 호스팅할 수 있다. 폐쇄형 플랫폼의 편의를 원하면서도 모델과 데이터의 소유권은 놓지 않으려는 개발자가 대상이다.
Startkit
StartKit.AI · 코딩Startkit은 AI SaaS와 AI 래퍼 제품을 만들기 위한 보일러플레이트다. 지루한 부분을 미리 연결해 둔 AI 스타트업 보일러플레이트라고 생각하면 된다. 인증, Stripe와 Lemon Squeezy 결제, 사용량 제한, 트랜잭션 이메일, 그리고 OpenAI, Anthropic, Groq, Llama와 통신하는 AI API 스타터 키트가 포함된다. 저장소를 복제하고 가격을 정한 뒤 사용자가 실제로 돈을 내는 부분에 착수하면 된다. React와 Tailwind 위의 Next.js로 만들어졌기 때문에 보일러플레이트 코드의 상당 부분이 이미 익숙하게 느껴진다.
Testim
Tricentis · 코딩Testim은 웹, 모바일, Salesforce 애플리케이션 전반에 걸쳐 엔드투엔드 테스트를 만들고 실행하는 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼이다. 머신러닝에 기대어 인터페이스가 바뀌어도 테스트를 안정적으로 유지하므로, 팀은 깨진 셀렉터를 고치는 데 쓰는 시간을 줄인다. 오늘부터 쓸 수 있는 자동화 테스트 도구치고 나쁘지 않다. 브라우저에서 동작을 녹화해 테스트를 만들고, 더 세밀한 제어가 필요하면 JavaScript를 더한다. 바쁜 QA 팀에게 탄탄한 선택이다.
