LLMs personalizados

LLMs personalizados: traga seus próprios modelos de IA e chaves de API.

Traga OpenAI, Anthropic, Google, Azure, AWS, OpenRouter, xAI, DeepSeek, Groq, Cohere, Ollama ou as suas próprias APIs de modelos. Direcione requisições por custo, latência ou capacidade — com fallbacks, monitoramento e governança incluídos.

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  • OpenAI
  • Anthropic
  • Google Gemini
  • Azure OpenAI
  • AWS Bedrock
  • OpenRouter
  • xAI
  • DeepSeek
  • Groq
  • Cohere
  • Ollama

Integração flexível de modelos

Escolha a abordagem que combina com a sua stack — provedores, roteamento e governança.

  • Conecte APIs externas

    Traga seus provedores de modelos atuais para o MonoChat por meio de credenciais e valide as conexões.

    • Gerenciamento de chaves de API
    • Armazenamento seguro de credenciais
    • Validação de conexão
    • Monitoramento de uso

  • Registro de modelos

    Gerencie vários modelos por workspace e atribua-os a canais, agentes e escopos.

    • Catálogo de provedores + modelos
    • Isolamento por workspace
    • Separação de ambientes
    • Configurações versionadas

  • Roteamento e fallbacks

    Direcione por custo, latência, capacidade ou idioma — com fallbacks seguros e testes A/B.

    • Regras de roteamento inteligente
    • Cadeias de fallback
    • Testes A/B
    • Comparação de desempenho

Provedores de API compatíveis

Conecte os provedores de sua preferência sem ficar preso a um único fornecedor.

  • OpenAI

    Famílias de modelos de linguagem, visão e áudio de uso geral para assistentes, busca e geração de conteúdo.

    • Modelos de chat e assistente
    • Modelos de raciocínio multimodal
    • Embeddings e ferramentas

  • Anthropic

    Famílias de modelos de assistente e raciocínio com foco em segurança para conversas de nível empresarial.

    • Modelos no estilo assistente
    • Modelos de raciocínio de contexto longo
    • Ferramentas de segurança empresarial

  • Google

    Famílias de modelos de IA do Google para busca, conversa e experiências multimodais.

    • Modelos de busca e conversa
    • Modelos multimodais
    • Serviços de ML empresariais

  • Azure OpenAI

    Serviços empresariais da OpenAI com conformidade, observabilidade e governança do Azure.

    • Modelos de base gerenciados
    • Segurança e conformidade empresariais
    • Monitoramento e observabilidade

  • AWS Bedrock

    Modelos de base totalmente gerenciados na AWS, rodando dentro da sua própria conta e região de nuvem.

    • Várias famílias de modelos
    • Roda na sua conta da AWS
    • Integração com IAM e VPC

  • OpenRouter

    Uma única chave de API para centenas de modelos de vários provedores, com cobrança unificada e fallbacks automáticos entre provedores.

    • Centenas de modelos em uma única API
    • Modelos de código aberto e proprietários
    • Fallbacks entre provedores e roteamento por preço

  • xAI

    Família de modelos Grok para conversa e raciocínio rápidos e atentos ao tempo real.

    • Modelos de chat Grok
    • Modelos de raciocínio
    • Suporte a visão

  • DeepSeek

    Modelos de chat e raciocínio com ótimo custo-benefício e forte desempenho em programação e matemática.

    • Modelos de chat
    • Modelos de raciocínio
    • Baixo custo por token

  • Groq

    Inferência de latência ultrabaixa para modelos abertos populares, ideal para chat em tempo real.

    • Inferência muito rápida
    • Modelos de código aberto
    • Conversas em tempo real

  • Cohere

    Modelos de linguagem empresariais criados para recuperação, busca e uso comercial multilíngue.

    • Modelos de chat Command
    • Embeddings e rerank
    • Suporte multilíngue

  • Ollama

    Rode modelos de código aberto nos seus próprios servidores e mantenha cada conversa na sua infraestrutura.

    • Modelos auto-hospedados
    • Os dados ficam on-premises
    • Sem tarifas por token

  • APIs personalizadas

    As suas próprias APIs de modelos internos ou específicos de domínio, totalmente controladas pela sua equipe.

    • Gateways de modelos internos
    • Modelos específicos de domínio
    • Endpoints de inferência privados

Processo de integração simples

Coloque seus modelos personalizados em funcionamento com uma configuração limpa e repetível.

  1. Adicione credenciais de API

    Adicione suas chaves de provedor com segurança e restrinja o acesso por função.

  2. Configure o roteamento

    Defina preferências de modelo, fallbacks e regras por canal, agente ou fluxo de trabalho.

  3. Teste e implante

    Execute testes, monitore o desempenho e faça o lançamento em produção com segurança.

Segurança de nível empresarial

Proteja credenciais e aplique governança em cada modelo e workspace.

  • Criptografia de credenciais

    Todas as credenciais dos provedores são criptografadas em repouso e em trânsito.

  • Controle de acesso

    Permissões granulares com controle de acesso baseado em função (RBAC).

  • Registro de auditoria

    Trilha de auditoria completa das alterações e do uso das configurações de modelos.

  • Isolamento de workspace

    Os dados e as configurações de modelos são isolados por workspace.

Modelos específicos por setor

Exemplos de stacks de modelos voltados a domínios que as equipes conectam ao MonoChat.

  • E-commerce

    • Mecanismo de recomendação de produtos
    • Análise de sentimento dos clientes
    • Modelo de otimização de preços
    • Previsão de estoque

  • Saúde

    • Assistente de triagem médica
    • Sistema de triagem de pacientes
    • Verificador de interações medicamentosas
    • Análise de sintomas

  • Finanças

    • Sistema de detecção de fraudes
    • Modelo de pontuação de crédito
    • Ferramenta de avaliação de risco
    • Resumos de conformidade

  • Educação

    • Trilha de aprendizagem personalizada
    • Previsão de desempenho dos alunos
    • Recomendação de conteúdo
    • Correção automatizada

Perguntas frequentes

Perguntas sobre LLMs personalizados

Respostas rápidas às perguntas mais comuns.

O que significa "traga seu próprio LLM" no MonoChat?

Você conecta as suas próprias credenciais de API dos provedores de modelos que já usa. O MonoChat chama os modelos pela sua conta, de modo que você mantém seus preços e acordos de dados, e não há margem sobre a IA.

Quais provedores de LLM posso conectar?

OpenAI, Anthropic, Google, Azure OpenAI, AWS Bedrock, OpenRouter, xAI, DeepSeek, Groq, Cohere e Ollama, além das suas próprias APIs de modelos personalizados.

Assistentes ou canais diferentes podem usar modelos diferentes?

Sim. O registro de modelos permite gerenciar vários modelos por workspace e atribuí-los a canais, agentes e escopos. As regras de roteamento podem escolher um modelo por custo, latência, capacidade ou idioma, com cadeias de fallback caso um provedor falhe.

Posso usar modelos hospedados por mim ou privados?

Sim. Você pode rodar modelos de código aberto nos seus próprios servidores com o Ollama ou conectar um modelo interno por meio de um endpoint de API personalizado.

Como as minhas chaves de API de provedores são protegidas?

As credenciais dos provedores são criptografadas em repouso e em trânsito. O controle de acesso baseado em função limita quem pode usá-las, as alterações são registradas em um log de auditoria e as configurações dos modelos são isoladas por workspace.

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Adicione credenciais, configure o roteamento e execute assistentes com vários modelos no MonoChat — com governança e monitoramento.

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