Una capa de control sobre tus modelos, datos, conocimiento y región.
Ejecuta modelos open-weight en infraestructura dedicada y fija a tu región mediante una API compatible con OpenAI — con tus datos exactamente donde los pones.
La capa de control en tres pilares
Todo en la plataforma responde a las mismas tres decisiones: qué se ejecuta, qué recuerda y dónde vive.
Modelos
Tú eliges qué modelo ejecuta tus cargas de trabajo. Qwen 3.8 con una ventana de contexto de 1M corre en servidores dedicados; la línea de modelos crece según la hoja de ruta.
- Qwen 3.8 con ventana de contexto de 1M
- Corre en servidores dedicados
Datos y conocimiento
Tus prompts y respuestas no se almacenan por defecto, y nunca se comparten ni se usan para entrenar. Memory — el pilar del conocimiento — es privado de tu organización: cifrado, fijo a tu región, persistente, aislado por organización y permisos, bajo tus políticas de retención y acceso.
- Prompts y respuestas no se almacenan por defecto
- Cifrado, fijo a tu región, aislado por organización
- Tus políticas de retención y acceso
Región
EU, USA o LATAM: tus cargas de trabajo se ejecutan en la región que eliges — y tus endpoints la nombran.
El control plane, capacidad por capacidad
Cada parte de la plataforma funciona bajo la misma identidad, guardrails, conocimiento y endpoint regional; cada página documenta qué está disponible hoy y qué está planificado.
Tu endpoint nombra tu región.
Elige dónde deben quedarse tus datos. Cada llamada va a un endpoint que dice exactamente dónde se ejecuta.
Empieza con control.
Empieza con control: crea tu cuenta y elige la región en la que tus datos deben permanecer.