01 · Steuern
Nutzung steuern
- API-Schlüssel an versionierte Einsatzzwecke binden
- Modelle pro Schlüssel und Einsatzzweck freigeben
- Budgets, Rate-Limits und FinOps-Kostenkontrolle
Unser Produkt
Ein KI-Gateway (AI Gateway) als Governance-Schicht zwischen Ihren Anwendungen und allen KI-Modellen – lokal wie Cloud. Für Unternehmen in der EU, betrieben in einem Rechenzentrum in Deutschland. Zugriffe steuern, Daten schützen, Kosten begrenzen und die Nutzung belegen. In OpenAI-kompatible Anwendungen integrierbar. Bei Managed lokaler KI ist das Gateway inklusive.
Ihre Anwendungen
Chat, Tools, interne Apps – via OpenAI-API
Cervus Gateway
Regeln · PII-Redaction · Prompt-Injection-Prüfung · Budgets · Audit
KI-Modelle
Lokal (vLLM) und Cloud – zentral verwaltet
01 · Steuern
02 · Schützen
03 · Belegen
Für Unternehmen, in denen mehrere Teams KI-Werkzeuge nutzen – oder nutzen wollen – und die diese Nutzung steuern, absichern und belegen müssen. Das Gateway ist einzeln erhältlich und arbeitet mit Ihren bestehenden Modellen, lokal oder in der Cloud.
Sie erhalten den Gateway-Zugang, die Einrichtung von Organisation, Schlüsseln, Einsatzzwecken und Regeln sowie die Anbindung Ihrer Modelle – eigene Anbieterschlüssel (Bring Your Own Key) oder selbst betriebene Modelle über vLLM oder Ollama. Welche Modelle?
Werkzeuge werden ohne Freigabe genutzt; unklar ist, welche Daten wohin fließen. Was ist Shadow AI?
Token-Verbrauch ohne Obergrenzen – die Rechnung kommt erst am Monatsende.
Eingaben mit personenbezogenen Daten landen ungeprüft bei externen Anbietern.
Ohne Protokollierung lässt sich nicht belegen, wer welches Modell wofür genutzt hat.
Das Gateway läuft in einem Rechenzentrum in Deutschland; Anbieterschlüssel werden verschlüsselt hinterlegt. So gehen wir mit Ihren Anfragen um:
Prompts und Antworten im Arbeitsspeicher. Die PII-Maskierung wirkt auf die ausgehende Anfrage, nicht auf die Modellantwort.
Metadaten jeder Anfrage: u. a. Zeitpunkt, Schlüssel, Modell, Route, Tokens, Kosten, Latenz, Status, Einsatzzweck mit Version und die Trefferzahl der Schutzmodule – keine Inhalte.
Prompt- und Antwortinhalte, maskiert oder vollständig – standardmäßig aus, pro Organisation oder Schlüssel aktivierbar. Einsicht durch Plattform-Administratoren wird protokolliert.
Inhalte standardmäßig 30 Tage, Metadaten 365 Tage – jeweils einstellbar. Bei sitzungsbezogener Pseudonymisierung wird die Zuordnung höchstens eine Stunde zwischengespeichert.
Welche Teams nutzen welche Modelle mit welchen Daten? Daraus entstehen Einsatzzwecke, Modellfreigaben, Limits und Budgets.
Modelle und Routen einrichten, Schlüssel ausgeben, Anwendungen auf die OpenAI-kompatible Schnittstelle umstellen. PII-Maskierung und Prompt-Injection-Prüfung mit Ihren typischen Daten testen.
Verbrauch und Limits im Blick behalten, Einsatzzwecke versioniert anpassen und Nachweise exportieren.
Über OpenAI-kompatible Schnittstellen, u. a. Chat Completions mit Streaming, Responses und Embeddings. In Anwendungen mit einstellbarer Base-URL tragen Sie Base-URL, API-Schlüssel und Modellnamen ein. Bild- und Audio-Endpunkte werden derzeit nicht unterstützt.
Schlüssel an versionierte Einsatzzwecke gebunden, Modellfreigaben, Rate-Limits und Budgets mit harter Obergrenze. PII-Maskierung und Prompt-Injection-Prüfung als zuschaltbare Module.
Metadaten jeder Anfrage (u. a. Modell, Tokens, Kosten, Status, Einsatzzweck), ein Audit-Log der Einstellungen und Exporte als CSV/JSON. Prompt- und Antwortinhalte werden standardmäßig nicht gespeichert; die Inhaltsspeicherung ist optional.
Steuerung und Protokollierung gehören immer dazu. Kontingente, Limits und Schutzmodule wie die gründliche Prompt-Injection-Prüfung richten sich nach dem Tarif – Details klären wir im Gespräch.
Ratgeber
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Ein API-Gateway regelt Schnittstellen, ein KI-Gateway regelt den Umgang mit Sprachmodellen. Warum das nicht dasselbe ist und wann Sie beides brauchen.
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Warum KI-Rechnungen aus dem Ruder laufen, welche Grenzen wirklich greifen und wie Sie Kosten je Abteilung sichtbar machen – ohne die Nutzung auszubremsen.
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Sehen Sie das Cervus Gateway live – mit Ihren Anwendungsfällen. Auch als Teil der lokalen KI-Infrastruktur.
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