AGENTRA

routerPlex

Un punto de control entre tu equipo y los proveedores de inteligencia artificial: cuotas por persona, qué modelo puede usar cada quien, y cuánto se consumió de verdad.

Gobierna cuánta IA consume tu equipo

El problema

Una organización contrata inteligencia artificial y a los dos meses no sabe quién consume qué. Los planes de los proveedores no ofrecen control por persona ni por dispositivo: hay un límite global y una factura a fin de mes. Cuando alguien se pasa, ya se pasó.

Cómo lo resuelve

routerPlex se pone en medio. Todo el tráfico hacia el proveedor pasa por él, se identifica de qué equipo viene, se comprueba contra su cuota y su lista de modelos permitidos, y solo entonces se deja pasar. El control se aplica antes de la llamada, no después de la factura.

Cómo lo resuelve

El tráfico de cada equipo pasa por routerPlex, que comprueba identidad, cuota y modelos permitidos antes de dejarlo llegar al proveedor, y registra el consumo en el panel.

Panel

  • consumo por equipo
  • consumo por modelo

Qué hace

Cuotas por tokens y por mensajes

Cada equipo tiene su límite, o queda ilimitado si así lo decides. Se aplica antes de llamar al proveedor.

Equipos y dispositivos

Identidad por credencial, por IP o por marcador del agente. Habilitar o suspender un equipo no obliga a tocar credenciales.

Lista blanca de modelos

Quién puede usar qué modelo, con reglas distintas dentro y fuera de la red de la organización.

Credenciales cifradas y máscaras revocables

La credencial real nunca sale del gateway. Cada cliente recibe una máscara propia que se puede revocar sin rotar nada más.

Multi-proveedor con contingencia

Varios proveedores tras la misma interfaz. Si uno falla, el tráfico sigue por otro sin cambiar la configuración del cliente.

Panel de administración

Consumo por equipo y por modelo, cuotas editables en caliente y recarga de configuración sin reiniciar el servicio.

Para quién es

Organizaciones que ya pagan inteligencia artificial para varias personas y necesitan repartirla con criterio: saber quién consume, poner techos por equipo y restringir los modelos caros a quien de verdad los necesita.

Construido con

PythonmitmproxyFastAPISQLiteDocker

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