UsageGuard

O UsageGuard coloca uma única API na frente da OpenAI, Anthropic, Meta Llama e Google Gemini, entre outros. A sua aplicação chama o endpoint do UsageGuard, e a plataforma encaminha a requisição para o provedor e o modelo que você configurou. Trocar de modelo, ou rodar vários lado a lado para comparar, vira um ajuste de configuração e não uma reescrita. A plataforma oferece streaming em tempo real, então as respostas continuam chegando token a token, e ela resolve as diferenças de formato entre provedores para que o código que faz a chamada siga o mesmo.

A parte de observabilidade entrega uma visão única do que seus sistemas de IA fazem. Ela monitora o desempenho, registra requisições e traça o tráfego, além de acompanhar padrões de uso para você ver quais recursos e quais equipes geram carga. Para os times de engenharia, isso significa que prompts e respostas podem ser inspecionados na depuração; para os gestores, os dados de latência e erro ficam ao lado dos números de custo. A meta é tornar um recurso com LLM tão mensurável quanto qualquer outro serviço da pilha.

O controle de custos está dentro do gateway, e não colado depois. A plataforma registra o uso e permite definir orçamentos, de modo que um modelo caro ou um laço descontrolado bate em um limite que você define em vez de virar uma fatura surpresa. Como toda chamada passa pelo mesmo endpoint, o controle de custos de LLM é exato por concepção: o gasto pode ser atribuído por conexão, projeto ou ambiente, que é o nível de detalhe que o financeiro costuma pedir. A empresa cita a redução de custos como resultado principal, e o mecanismo é simplesmente visibilidade mais tetos aplicados.

A camada de segurança fica na mesma rota da requisição que a chamada ao modelo. Ela examina os prompts em busca de tentativas de injeção e outras entradas maliciosas antes que a requisição chegue ao provedor. Também filtra conteúdo e protege dados pessoais para que informações sensíveis não saiam do seu perímetro sem controle. Isso é proteção contra injeção de prompt e governança e segurança de IA em um só lugar, e não em duas ferramentas acopladas. As políticas são definidas por conexão, então você pode aplicar regras diferentes a desenvolvimento, staging e produção, ou a equipes distintas, a partir de um único plano de controle. Recursos voltados à conformidade completam isso para compradores regulados.

O UsageGuard permite criar muitas conexões, cada uma com sua chave de API, suas políticas de segurança, seus limites de uso e sua configuração. É assim que uma organização separa projetos, equipes ou ambientes sem montar instalações distintas. Uma conexão de desenvolvimento pode usar limites folgados e políticas de teste, enquanto uma de produção aplica as rígidas, e a análise ainda pode ser lida em conjunto. Para os times de plataforma, esse é o recurso que transforma um gateway em ferramenta de governança.

A plataforma aceita vários modelos de implantação. Ela roda como serviço gerenciado na AWS em regiões dos Estados Unidos e da Europa, o que agrada a equipes que querem a conformidade e a residência de dados de uma nuvem grande. Também oferece opções de nuvem privada e on-premise, incluindo implantações air-gapped com políticas de segurança personalizadas, para organizações que precisam de isolamento de dados e controle total da infraestrutura. O mesmo produto roda em cada caso, então a escolha é sobre onde os dados ficam, e não sobre quais recursos você recebe.

Como o gateway abstrai os provedores, sua integração não fixa um único fornecedor. A configuração documentada chega perto de uma troca direta: você atualiza o endpoint da sua API para apontar para o UsageGuard e adiciona sua chave de API e seu ID de conexão. Isso mantém a porta aberta para modelos mais novos ou mais baratos sem um projeto de migração. Também permite que uma aplicação use um modelo forte para uma tarefa e um mais barato para outra, com o roteamento tratado de forma central e não em cada serviço.