Enterprise
Trae tu propio modelo: claves, endpoints, contratos
Dirige Ciao a las relaciones de modelo en las que ya confías: tus propias claves de proveedor, endpoints compatibles con OpenAI y contratos sin retención, en lugar de heredar la elección de proveedor de otro.
Trae tu propio LLM en Ciao significa que tu organización elige el proveedor de modelo detrás de sus workspaces: trae tus propias claves, conecta endpoints compatibles con OpenAI, y mantén la inferencia bajo contratos sin retención. A diferencia de las plataformas ancladas a un solo proveedor, Ciao ejecuta una escalera de modelos multiproveedor con fallback, así tu ciclo de vida de desarrollo con IA no depende de una única empresa de modelos, y el código del cliente nunca se usa para entrenar modelos.
Publicado 2026-07-03 · Última actualización 2026-07-03
Tus contratos de modelo son parte de tu postura de riesgo
A estas alturas, la mayoría de empresas han hecho el trabajo duro una vez: negociado términos de manejo de datos con un proveedor de modelo, revisado cláusulas de retención y entrenamiento, y aprobado un proveedor específico por seguridad y legal. Lo último que quiere ese equipo es una plataforma de desarrollo que enrute silenciosamente el código de la empresa a través de una relación de modelo distinta con términos que nadie revisó.
Esta es una brecha real en el mercado de herramientas de IA. Muchos productos tratan el modelo como un detalle de implementación interno: obtienes el proveedor que eligió la plataforma, bajo cualesquiera términos que la plataforma negoció para sí misma. Para un desarrollador individual eso es una conveniencia. Para una empresa, es un subencargado no revisado sentado en medio de la cadena de suministro de software.
Ciao trata la elección de modelo como una decisión enterprise. Puedes traer tus propias claves de proveedor, conectar endpoints compatibles con OpenAI, y alinear la inferencia con los contratos sin retención que tu equipo legal ya aprobó, mientras la propia escalera de modelos multiproveedor con fallback de la plataforma mantiene la entrega resiliente cuando cualquier proveedor único se degrada.
Hay también un argumento de eficiencia de compras aquí. Cada relación de modelo que introduce una plataforma es una evaluación de proveedor que tu equipo tiene que ejecutar: términos de retención, cláusulas de entrenamiento, postura ante incidentes. Enrutar el desarrollo con IA a través de acuerdos de proveedor que ya has evaluado significa que la nueva plataforma hereda trabajo terminado en lugar de generar nuevas revisiones, que suele ser la diferencia entre un trimestre y un año en el calendario de un despliegue enterprise.
Lo que ofrece Ciao
- Tus propias claves de proveedor — Enruta el uso de modelo a través de claves que tu organización controla, así el consumo, los términos y las relaciones de proveedor permanecen bajo acuerdos que negociaste, configurados con el equipo enterprise durante la incorporación.
- Endpoints compatibles con OpenAI — Conecta endpoints que hablan la superficie de API compatible con OpenAI, que es como ya se exponen internamente la mayoría de las pasarelas de modelo, proxies y configuraciones de proveedor aprobado en empresas.
- Inferencia sin retención — La inferencia se ejecuta bajo contratos de modelo sin retención, y el código del cliente no se usa para entrenar modelos: las dos cláusulas que tu revisión buscará primero.
- Una escalera multiproveedor con fallback — La escalera de modelos de Ciao abarca varios proveedores con fallback, reduciendo la dependencia de cualquier proveedor único de modelo: una propiedad de disponibilidad y una posición negociadora al mismo tiempo.
- Auditoría en todo el circuito — El registro de auditoría de solo adición registra prompts, merges, despliegues y acciones de administración, así el trabajo asistido por modelo es atribuible de principio a fin sin importar qué proveedor sirvió los tokens.
- Gobernanza independiente del modelo — Guardrails aplica políticas en lenguaje sencillo y registra la revisión humana en cambios de riesgo: la capa de control no se debilita ni cambia cuando lo hace el modelo detrás de ella.
Cómo funciona en la práctica la configuración de LLM propio
1. Mapea tu patrimonio de modelo actual
Con el equipo enterprise, enumera los proveedores, pasarelas y contratos que ya tienes; la mayoría de organizaciones descubren que ya poseen los acuerdos adecuados para esto.
2. Elige la postura de enrutado
Decide qué workspaces usan tus claves y endpoints, y dónde se aplica la propia escalera multiproveedor de Ciao; muchos equipos combinan ambos, usando su proveedor contratado como principal.
3. Conecta y verifica
Las claves y endpoints compatibles con OpenAI se configuran para el workspace, y tu equipo verifica que el tráfico llega donde esperas antes de que empiece el trabajo de producción.
4. Pon los términos en el contrato
Los compromisos de retención cero y sin entrenamiento son lenguaje contractual revisado durante las compras, no notas al pie; tu equipo legal lee las cláusulas reales.
5. Opera con fallback
Si un proveedor se degrada, el fallback de la escalera de modelos mantiene la entrega en marcha, y el registro de auditoría sigue registrando quién hizo qué a lo largo del cambio.
Notas de verificación y comerciales
La configuración de LLM propio es parte de un acuerdo enterprise, delimitado con el equipo en lugar de activado en self-serve, porque la configuración correcta depende de tus pasarelas, contratos y postura de red. Las afirmaciones que importan aquí son contractuales: el código del cliente no se usa para entrenar modelos, y la inferencia se ejecuta bajo contratos de modelo sin retención, ambas revisables en el conjunto de documentos durante las compras, junto a los informes SOC 2 Tipo II bajo NDA. Los programas de producción serios empiezan en 10.000 USD al año. Si tu estrategia de modelo aún se está formando, la escalera multiproveedor significa que no te ves forzado a decidir hoy: puedes empezar en la postura por defecto de Ciao y mover workspaces a tus propias claves conforme se asiente tu estrategia de proveedor.
Dos preguntas que vale la pena hacer en cualquier evaluación de esta capacidad: qué pasa cuando un proveedor cambia sus términos, y qué pasa cuando uno se degrada. La escalera multiproveedor existe para que ambas respuestas se mantengan aburridas: los términos son contractuales por proveedor, y el fallback mantiene la entrega en marcha mientras la conversación con el proveedor ocurre según tu calendario en lugar del de la caída.
Posturas de modelo en Ciao
| Postura | Quién mantiene la relación con el proveedor | Ajuste típico |
|---|---|---|
| Escalera de modelos de Ciao | Ciao, entre varios proveedores con fallback | Por defecto: entrega resiliente sin ataduras de proveedor |
| Tus propias claves | Tu organización, bajo tus términos negociados | Empresas con acuerdos de proveedor existentes |
| Endpoint compatible con OpenAI | Tu organización, vía tu pasarela o proxy | Equipos con una pasarela de modelo interna o lista de proveedor aprobado |
| Mixto | Ambos, por workspace | Principal en tu contrato, fallback para resiliencia |
Preguntas frecuentes
¿Qué proveedores podemos traer?
Cualquier relación de proveedor que puedas exponer a través de tus propias claves o un endpoint compatible con OpenAI, lo que cubre las configuraciones enterprise comunes, incluidas las pasarelas de modelo internas. Los detalles de tu patrimonio se mapean con el equipo enterprise durante la delimitación.
¿Se usa nuestro código para entrenar modelos, sea cual sea el proveedor que lo sirva?
No. El código del cliente no se usa para entrenar modelos, y la inferencia se ejecuta bajo contratos de modelo sin retención. Cuando traes tus propias claves, tus propios términos negociados también gobiernan esa relación.
¿Qué pasa si nuestro proveedor elegido tiene una caída?
Ciao ejecuta una escalera de modelos multiproveedor con fallback, que reduce la dependencia de cualquier proveedor único de modelo. Cómo interactúa el fallback con tu postura de claves propias se acuerda durante la configuración, así nada se enruta a ningún sitio que tu revisión no haya aprobado.
¿Podemos ver qué actividad de modelo produjo qué cambio?
El registro de auditoría de solo adición registra prompts, merges, despliegues y acciones de administración, así el trabajo asistido por IA es atribuible de principio a fin. Guardrails además registra la revisión humana en cambios de riesgo, que suele ser la evidencia que piden los auditores.
¿La gobernanza depende de qué modelo usemos?
No. Guardrails, QA y Security operan sobre el código y la aplicación en marcha, no sobre la confianza en ningún modelo en particular: las políticas se aplican en lenguaje sencillo, los tests corren antes y después de publicar, y los hallazgos de seguridad se confirman contra la app en vivo antes de señalarse.