Eine KI-Steuerungsebene.Deine Modelle.Deine Daten.Dein Wissen.Deine Region.Deine Kontrolle.

Es ist die organisationale Ebene, die Identität, Guardrails, Wissen, Kontext, Tools, Modelle und regionale KI über einen API-Endpunkt steuert. Du verwaltest Prompts, Berechtigungen und Richtlinien, statt Systeme manuell zu verkabeln.

Es ist AI-Infrastruktur, deren Endpunkte, Datenresidenz, Verschlüsselung und Governance in deinem Markt betrieben werden. ccsio.ai betreibt den Markt EU aus Deutschland, den USA-Markt aus den Vereinigten Staaten und den LATAM-Markt aus Kolumbien.

Im Markt, in dem du operierst. ccsio.ai betreibt drei Endpunkte: EU aus Deutschland, USA aus den Vereinigten Staaten und LATAM aus Kolumbien, jeweils mit regionaler Datenresidenz. Persistente Speicherung ist verschlüsselt im Ruhezustand und organisationsisoliert.

Nicht standardmäßig. Inferenz-Eingaben und -Ausgaben sind transitorisch und werden nicht gespeichert, wenn du nur Inferenz ausführst. Wenn du Brain oder Memory nutzt, wird, was du speichern möchtest, in deinem persistenten, verschlüsselten und organisationsisolierten Speicher abgelegt.

Nein. ccsio.ai trainiert keine geteilten oder fremden Modelle mit deinen Prompts oder deinem Wissen. Deine Prompts, Brain-Wissen und Memory werden nur für Inferenz und Retrieval innerhalb deiner Organisation genutzt.

Wenn Brain live ist (Roadmap V2), speichert es dein persistentes Wissen verschlüsselt im Ruhezustand und organisationsweise isoliert. Knowledge Intelligence schlägt Kandidaten über den Zyklus Klassifizieren, Zusammenfassen, Deduplizieren, Verknüpfen und Widersprüche erkennen vor; menschliche Prüfung und Organisationsrichtlinien entscheiden, was verbindlich wird.

Brain ist dein persistenter, versionierter Wissensindex deiner Organisation (10 bis 50 GB pro Plan), Memory ist Kontext, der an Nutzer, Agenten oder Aufgaben gebunden ist — persistent pro Nutzer oder Agenten oder pro Sitzung. Sie sind getrennte Funktionen mit getrennten Budgets, beide kommen mit Roadmap V2.

Retrieval über Wissen: Das System holt die konkreten Ausschnitte aus deinen autorisierten Quellen, beachtet Zugriffskontrollen, fügt Zitate hinzu und wendet Guardrails bei jeder Abfrage an. Es ist kein vorab indexiertes globales Wissenssystem.

Ja, per Design: du bringst deine Quellen über MCP-Server und deine eigenen Tools an — mit Retrieval über dein Wissen, Zugriffskontrollen, Zitaten und Guardrails pro Quelle (Verfügbarkeit bald).

Ja. Den Markt EU bedient der EU-Endpunkt, betrieben aus Deutschland, mit EU-Datenresidenz, eigener Isolation und der EU-Planlinie.

Ja. Den Markt EU betreibt ccsio.ai aus Deutschland, seinem EU-Betriebsland, auf dedizierter Infrastruktur unter der Governance der Plattform. Dort läuft die EU-Inferenz — und dort werden Knowledge und Memory laufen.

Ja. Den USA-Markt bedient der USA-Endpunkt, betrieben aus den Vereinigten Staaten, mit dort persistenter Speicherung und eigener Isolationsgrenze.

Ja. Den LATAM-Markt bedient der LATAM-Endpunkt, betrieben aus Kolumbien, dem LATAM-Betriebsstandort von ccsio.ai, mit regionaler Datenresidenz.

Heute: gpt-5.6-terra (OpenAI), Llama 4.1 (Mistral), Qwen 3.8, GLM 5.3, GLM 5.3 Flash und DeepSeek V4.1 Flash 1017 in der Open-Weight-Ebene, mit bis zu 1M Tokens Kontext.

Ja. Die v1-API an den EU-, USA- und LATAM-Endpunkten spricht dasselbe Request- und Response-Schema wie die OpenAI-API, sodass bestehende OpenAI-Clients ohne Formatwechsel auf deinen regionalen Endpunkt zeigen können.

Ja. Ein Endpunkt bedient die komplette Modell-Flotte. Du wählst pro Aufruf das Modell; Guardrails, Wissen, Memory und Routing bleiben unter einem API-Key und einer governance Control Plane.

Die Policy-Ebene, die entscheidet, was jeder Request darf: Identitäts- und Zugriffsprüfungen, Content-Sicherheit, Datenklassifizierung, regionale Regeln und Ausgabekontrollen, angewendet vor und nach jedem Modellaufruf.

Ja, per Design: deine Enterprise-Tools docken als Tools mit derselben Identität, denselben Guardrails und demselben Routing an wie native Funktionen (Verfügbarkeit bald).

Die agent runtime wird Modelle, Wissen und Memory zusammen mit MCP-Tools zu regulierten Agenten zusammensetzen, und die Multi-Agent-Orchestrierung setzt mehrere davon unter einer Policy zusammen. Sie ist bald verfügbar (Roadmap V2).

Noch nicht. Eigene Modelle und Training sind der geplante V4-Umfang: von einem offenen Modell starten, ein Domänenmodell spezialisieren oder eins von Grund auf entwerfen. Ohne Datumszusagen.

Das Fine-Tuning offener Modelle mit Kundendaten gehört zum geplanten V4-Umfang, der auch Dataset-Vorbereitung, Evaluation, Optimierung und verwaltete Bereitstellung abdeckt; V2 und V3 führen heute kein Kundentraining aus.

Ja. ccsio.ai läuft auf dedizierter Infrastruktur an den Betriebsstandorten und betreibt den Markt EU aus Deutschland, den USA-Markt aus den Vereinigten Staaten und den LATAM-Markt aus Kolumbien auf dieser Infrastruktur.

Jede Organisation ist eine eigene Isolationsgrenze über Identität, Guardrails, Wissen, Memory und Abrechnung. Keine Organisation kann Prompts, Brain-Wissen oder Memory-Inhalte einer anderen lesen oder referenzieren.