Enterprise
Porta il tuo modello: chiavi, endpoint, contratti
Punta Ciao verso le relazioni con i modelli di cui ti fidi già — le tue chiavi provider, endpoint compatibili con OpenAI e contratti a conservazione zero — invece di ereditare la scelta del fornitore di qualcun altro.
Own-LLM su Ciao significa che la tua organizzazione sceglie il fornitore di modelli dietro i suoi workspace: porta le tue chiavi, collega endpoint compatibili con OpenAI, e mantieni l'inferenza sotto contratti a conservazione zero. A differenza delle piattaforme cablate a un singolo fornitore, Ciao gestisce una scala di modelli multi-provider con fallback, così il tuo AI SDLC non dipende da una singola azienda di modelli — e il codice del cliente non viene mai usato per addestrare i modelli.
Pubblicato 2026-07-03 · Ultimo aggiornamento 2026-07-03
I tuoi contratti sui modelli fanno parte della tua postura di rischio
Ormai, la maggior parte delle imprese ha già fatto il lavoro difficile una volta: negoziato termini sulla gestione dei dati con un fornitore di modelli, revisionato le clausole su conservazione e addestramento, e fatto passare un fornitore specifico attraverso sicurezza e legale. L'ultima cosa che quel team vuole è una piattaforma di sviluppo che instrada silenziosamente il codice aziendale attraverso una relazione con un modello diverso con termini che nessuno ha revisionato.
Questo è un vero divario nel mercato degli strumenti AI. Molti prodotti trattano il modello come un dettaglio di implementazione interno — ottieni qualunque fornitore la piattaforma abbia scelto, sotto qualunque termine la piattaforma abbia negoziato per sé stessa. Per uno sviluppatore individuale questo è comodo. Per un'impresa, è un subresponsabile non revisionato che siede nel mezzo della catena di fornitura del software.
Ciao tratta la scelta del modello come una decisione enterprise. Puoi portare le tue chiavi provider, collegare endpoint compatibili con OpenAI, e allineare l'inferenza con i contratti a conservazione zero che il tuo team legale ha già approvato — mentre la scala di modelli multi-provider con fallback della piattaforma stessa mantiene la delivery resiliente quando un singolo fornitore si degrada.
C'è anche un argomento di efficienza del procurement qui. Ogni relazione con un modello che una piattaforma introduce è una valutazione fornitore che il tuo team deve eseguire — termini di conservazione, clausole di addestramento, postura sugli incidenti. Instradare lo sviluppo AI attraverso accordi con fornitori che hai già valutato significa che la nuova piattaforma eredita lavoro già fatto invece di generare nuove revisioni, il che è spesso la differenza tra un trimestre e un anno in una tempistica di rollout enterprise.
Cosa fornisce Ciao
- Le tue chiavi provider — Instrada l'uso dei modelli tramite chiavi che la tua organizzazione controlla, così consumo, termini e relazioni con i fornitori restano sotto accordi che hai negoziato — configurati con il team enterprise durante l'onboarding.
- Endpoint compatibili con OpenAI — Collega endpoint che parlano la superficie API compatibile con OpenAI, che è come la maggior parte dei gateway di modelli enterprise, proxy e configurazioni di fornitori approvati sono già esposti internamente.
- Inferenza a conservazione zero — L'inferenza gira sotto contratti modello a conservazione zero, e il codice del cliente non viene usato per addestrare i modelli — le due clausole che la tua revisione cercherà per prime.
- Una scala multi-provider con fallback — La scala di modelli di Ciao copre più fornitori con fallback, riducendo la dipendenza da un singolo fornitore di modelli — una proprietà di disponibilità e una posizione negoziale allo stesso tempo.
- Audit su tutto il ciclo — Il registro di controllo append-only registra prompt, merge, deploy e azioni amministrative, così il lavoro assistito da modello è attribuibile end-to-end indipendentemente da quale fornitore abbia servito i token.
- Governance indipendente dal modello — Guardrails applica policy in linguaggio semplice e registra la revisione umana sulle modifiche rischiose — il livello di controllo non si indebolisce né cambia quando cambia il modello dietro di esso.
Come funziona in pratica la configurazione own-LLM
1. Mappa il tuo patrimonio di modelli attuale
Con il team enterprise, elenca i fornitori, i gateway e i contratti che hai già — la maggior parte delle organizzazioni scopre di avere già gli accordi giusti per questo.
2. Scegli la configurazione di instradamento
Decidi quali workspace usano le tue chiavi ed endpoint, e dove si applica la scala multi-provider di Ciao stessa — molti team mescolano entrambi, usando il loro fornitore sotto contratto come primario.
3. Collega e verifica
Chiavi ed endpoint compatibili con OpenAI vengono configurati per il workspace, e il tuo team verifica che il traffico atterri dove ti aspetti prima che inizi il lavoro di produzione.
4. Metti i termini nel contratto
Gli impegni di conservazione zero e nessun addestramento sono linguaggio contrattuale revisionato durante il procurement, non note a piè di pagina — il tuo team legale legge le clausole reali.
5. Opera con fallback
Se un fornitore si degrada, il fallback della scala di modelli mantiene la delivery in movimento, e il registro di controllo continua a registrare chi ha fatto cosa attraverso la modifica.
Note di verifica e commerciali
La configurazione own-LLM fa parte di un impegno enterprise, delimitata con il team piuttosto che attivata in self-serve, perché la configurazione giusta dipende dai tuoi gateway, contratti e postura di rete. Le affermazioni che contano qui sono contrattuali: il codice del cliente non viene usato per addestrare i modelli, e l'inferenza gira sotto contratti modello a conservazione zero — entrambi revisionabili nel set di documenti durante il procurement, insieme ai report SOC 2 Type II sotto NDA. I programmi di produzione seri partono da 10.000 USD all'anno. Se la tua strategia sui modelli si sta ancora formando, la scala multi-provider significa che non sei costretto a decidere oggi: puoi iniziare sulla configurazione predefinita di Ciao e spostare i workspace sulle tue chiavi man mano che la tua strategia fornitore si assesta.
Due domande che vale la pena fare in qualsiasi valutazione di questa capacità: cosa succede quando un fornitore cambia i suoi termini, e cosa succede quando uno si degrada. La scala multi-provider esiste perché entrambe le risposte restino noiose — i termini sono contrattuali per fornitore, e il fallback mantiene la delivery in movimento mentre la conversazione con il fornitore avviene secondo il tuo programma piuttosto che quello dell'interruzione.
Configurazioni di modello su Ciao
| Configurazione | Chi detiene la relazione con il fornitore | Adattamento tipico |
|---|---|---|
| Scala di modelli Ciao | Ciao, su più fornitori con fallback | Default: delivery resiliente senza vincolo al fornitore |
| Le tue chiavi | La tua organizzazione, sotto i tuoi termini negoziati | Imprese con accordi provider esistenti |
| Endpoint compatibile con OpenAI | La tua organizzazione, tramite il tuo gateway o proxy | Team con un gateway di modelli interno o lista fornitori approvati |
| Misto | Entrambi, per workspace | Primario sul tuo contratto, fallback per resilienza |
Domande frequenti
Quali fornitori possiamo portare?
Qualsiasi relazione con un fornitore che puoi esporre tramite le tue chiavi o un endpoint compatibile con OpenAI, il che copre le configurazioni enterprise comuni inclusi i gateway di modelli interni. Le specifiche del tuo patrimonio vengono mappate con il team enterprise durante la delimitazione.
Il nostro codice viene usato per addestrare i modelli, qualunque sia il fornitore che lo serve?
No. Il codice del cliente non viene usato per addestrare i modelli, e l'inferenza gira sotto contratti modello a conservazione zero. Quando porti le tue chiavi, i tuoi stessi termini negoziati governano anche quella relazione.
Cosa succede se il fornitore che abbiamo scelto ha un'interruzione?
Ciao gestisce una scala di modelli multi-provider con fallback, che riduce la dipendenza da un singolo fornitore di modelli. Come il fallback interagisce con la tua configurazione a chiavi proprie viene concordato durante la configurazione, così niente viene instradato dove la tua revisione non ha approvato.
Possiamo vedere quale attività del modello ha prodotto quale modifica?
Il registro di controllo append-only registra prompt, merge, deploy e azioni amministrative, così il lavoro assistito da AI è attribuibile end-to-end. Guardrails registra inoltre la revisione umana sulle modifiche rischiose, che è di solito la prova che gli auditor chiedono.
La governance dipende da quale modello usiamo?
No. Guardrails, QA e Security operano sul codice e sull'applicazione in esecuzione, non sulla fiducia in un particolare modello: le policy si applicano in linguaggio semplice, i test girano prima e dopo la pubblicazione, e i risultati di sicurezza vengono confermati sull'app live prima di essere segnalati.