Sua infraestrutura de IApertence a você

Uma experiência de chat refinada e de alta qualidade que os usuários realmente preferem — streaming rápido, renderização rica de Markdown e código, fórmulas matemáticas, diagramas, anexos de arquivos e imagens e um seletor de modelos limpo entre todos os provedores.

Multi-modelo a partir de uma única interface — Claude, gpt-5.x, Gemini, modelos locais open-weights — além de geração de imagens no mesmo workspace. As Knowledge Collections podem ser anexadas a qualquer chat para RAG ou grounding de contexto completo, e as MCP Tools permitem que os chats acessem seus sistemas e APIs internos.

O modo Cowork Agent executa o Claude Code em contêineres sandbox com Skills configuráveis — operações de arquivos, automação de navegador, criação de diagramas e documentos de escritório, memória persistente e muito mais — transformando qualquer chat em uma sessão agêntica quando você precisar.

Personas, system prompts e templates de chat compartilháveis permitem que as equipes padronizem como a IA se comporta em workflows específicos, sem impedir que as pessoas usem o chat de forma livre.

Um módulo de guardrails especializado, compatível com LiteLLM e configurável pelo painel de administração ControlTower — abrange PII, secrets e outros conteúdos sensíveis a políticas, tanto em prompts de entrada quanto em respostas de saída.

Feito para ser flexível: novos tipos de guardrail e políticas podem ser adicionados ou personalizados no local para se adequar às classificações de dados, exigências de compliance e limiares de tolerância da sua organização — não um conjunto de regras fixo do tipo caixa-preta.

Forte foco em minimizar falsos positivos. Um pipeline de duas etapas (detecção heurística rápida seguida de um classificador LLM sensível ao contexto com caching) evita que casos claramente inofensivos bloqueiem trabalho legítimo — porque guardrails que disparam por engano arruínam a experiência do usuário e quebram agentes em produção.

Pague pelo consumo real de computação aos seus provedores de API de LLM, não por assinaturas por usuário.

Em organizações maiores, a maioria dos usuários é de baixo volume; a precificação baseada em consumo de API costuma ser muito mais econômica do que taxas fixas por assento.

Um controle de custos robusto e controles de orçamento mantêm esse modelo seguro em escala — orçamentos por usuário, por equipe e por API key, com alertas de limite, previsão de gastos e análises de uso até a requisição individual. Os gastos permanecem previsíveis, e os excedentes são detectados antes de virarem faturas.

Sem um gateway, as equipes acabam com API keys espalhadas, sem visibilidade dos gastos e sem guardrails. O SecondStack centraliza todo o tráfego de LLM — de usuários de chat, aplicações internas, agentes e plugins de IDE — por meio do LiteLLM.

Cada requisição recebe autenticação por API key virtual, aplicação de orçamento por usuário e por equipe, análises de uso e guardrails para PII e secrets.

Suas aplicações chamam endpoints padrão compatíveis com OpenAI (/chat/completions, /responses) com keys virtuais, e o gateway cuida do roteamento, failover, load balancing, observabilidade e políticas em todos os modelos suportados.

O LiteLLM Proxy integrado é o build gratuito e open-source, e nossa equipe dá suporte a ele de ponta a ponta junto com o resto da plataforma — um único ponto de contato para toda a implantação.

Integra-se naturalmente ao Databricks para organizações que já executam suas workloads de dados e IA no Lakehouse.

Use os Databricks Foundation Models como provedor de LLM upstream por meio do gateway LiteLLM — Claude, gpt-5, Gemma, Qwen, Llama e outros endpoints servidos, cobrados na sua conta Databricks.

Invoque os Databricks Mosaic AI Agents diretamente da Chat UI como perfis de chat de primeira classe: Knowledge Agents, Supervisor Agents, Custom Agents

Exponha Genie Spaces e Databricks SQL como MCP Tools para os modelos do Chat App e o Cowork Agent, para análises em linguagem natural sobre seus dados governados

OAuth de ponta a ponta em nome dos usuários finais. Cada chamada ao Databricks é autenticada como o usuário real, de modo que as permissões do Unity Catalog, a segurança em nível de linha/coluna e as trilhas de auditoria se aplicam ao tráfego de IA exatamente como se aplicam a um analista humano.