Aller au contenu
Passerelle IA d’entreprise

Argy LLM Gateway, la passerelle IA multi-fournisseurs

Un point d’entrée unique, sécurisé et compatible OpenAI pour accéder aux fournisseurs LLM, appliquer des politiques (PII, secrets, prompt injection), router avec fallback automatique, auditer chaque requête et piloter les coûts par quotas et crédits.

OpenAIAnthropicGoogleMistralxAI

Liens utiles : options de déploiement · modèle de sécurité · Argy Code · Argy Chat · Tarifs · Shadow AI

Diagramme Argy LLM Gateway : politiques, plan de données et fournisseurs LLM

Le LLM Gateway est la couche centrale : Argy Chat, Argy Code et les agents l'appellent, et toutes les politiques s'y appliquent.

Le constat

Sans gateway, chaque équipe intègre son propre fournisseur, ses clés, ses logs et ses limites. Résultat : duplication et angles morts.

Dépendance fournisseur

Verrouillage sur un seul fournisseur, tarifs imposés, bascule coûteuse quand le marché évolue.

Sécurité & conformité

Données sensibles envoyées aux modèles sans filtre ni traçabilité exploitable par la sécurité.

Complexité opérationnelle

SDK hétérogènes, configuration par équipe, aucune vision consolidée des coûts et des usages.

Ce que fait Argy LLM Gateway

Le point d’entrée unique et gouverné vers l’IA, sans fuite de clés et avec des coûts prévisibles.

API compatible OpenAI

Basculez vos intégrations existantes vers une API unique, compatible OpenAI.

Orchestration multi-fournisseurs

Unifiez l’accès à OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, xAI via une seule API et éliminez le verrouillage fournisseur.

Routage intelligent + fallback

Stratégies Auto/Qualité/Budget/Explicite, sélection par capacité (chat/code/agent/RAG/OCR) et cascade multi-niveaux.

Sécurité configurable

Filtres PII/secrets/prompt injection/sujets interdits, options de masquage ou de blocage, et filtrage sortant sur les réponses.

Audit & traçabilité complètes

Modèle demandé/effectif, consommation, politiques appliquées, RAG et latence, avec chiffrement et options d’export.

Quotas, crédits et limites

Budgets tenant et organisation, limites d’usage et alertes pour garder des coûts prévisibles.

RAG intégré

Le Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) enrichit les requêtes avec des passages issus de vos documents afin de produire des réponses contextualisées. ancre les réponses sur vos documents, avec contrôle d’accès et citations traçables.

Routage intelligent

Le moteur de routage sélectionne le meilleur modèle selon la stratégie (qualité, coût, latence) et les capacités requises, avec fallback automatique en cas d’erreur.

Auto

Équilibre qualité, coût et latence pour la production standard.

Qualité

Privilégie des modèles premium pour l’analyse complexe et les audits.

Budget

Utilise des modèles plus économiques pour le volume (classification, chatbots).

Explicite

Modèle imposé par l’utilisateur pour benchmark ou cas spécifiques.

Sélection par task type

Le routage ne sélectionne que les modèles compatibles avec la capacité demandée.

chatcodeagentragocr

Sécurité & protection des données

Avant l’envoi au modèle, chaque requête passe dans un pipeline de filtrage. Les réponses sont également analysées en sortie.

Aucun filtrage

Option configurable lorsque vous ne souhaitez appliquer aucun filtre.

Masquage

Remplace les éléments sensibles par des marqueurs, pour éviter les fuites.

Tokenisation réversible

Minimise l’exposition des données tout en conservant une expérience utilisateur fluide.

Blocage

Bloque la requête si une règle est violée ou si des données sensibles sont détectées.

Filtres supportés

PII, secrets, prompt injection et sujets interdits.

Conçu pour des environnements exigeants : contrôles RGPD et exigences de conformité en entreprise.

Audit & traçabilité

Chaque appel est traçable. Objectif : visibilité, allocation des coûts, et détection d’anomalies.

Ce qui est tracé

Audit chiffré, avec options d’export selon vos besoins.

  • • Qui a demandé quoi (tenant, utilisateur) et quand.
  • • Modèle demandé vs modèle effectivement utilisé (routage + fallback).
  • • Consommation (tokens, crédits) pour piloter le budget.
  • • Politiques appliquées (filtres, RAG) pour des preuves auditables.
  • • Latence et erreurs pour l’observabilité et l’amélioration continue.

Capacités étendues

Au-delà du chat : une gateway qui supporte les workloads IA utiles en entreprise.

Génération d’images

Paramètres de génération (taille, qualité, nombre) et suivi des coûts.

OCR

Extraction de texte depuis images et documents, intégrable aux workflows.

Embeddings

Vectorisation pour la recherche sémantique, avec fallback entre fournisseurs.

Support agent

Raisonnement multi-étapes et outils, pour agents gouvernés et intégrables.

Cache intelligent

Réduit la latence et les coûts sur les requêtes répétées, sans sacrifier la gouvernance.

Multi-tenancy, BYOK et déploiement

Isolation par tenant, clés API fournisseurs par tenant (BYOK), quotas isolés et audit chiffré.

SSO (OIDC)

Authentification SSO d’entreprise via OpenID Connect (OIDC).

PAT

Tokens pour agents, CI/CD et automatisations.

Appels signés

Protection des appels inter-services par signature.

SaaS ou on-premise

Gateway mutualisée ou dédiée dans votre périmètre selon les contraintes.

Déploiement flexible

Mode SaaS (gateway mutualisée) ou on-premise (gateway dédiée). Déploiement compatible Docker et Kubernetes.

FAQs

Questions fréquentes sur le LLM Gateway.

Pourquoi une LLM Gateway en entreprise ?

Pour centraliser l’usage des LLM derrière une API unique et appliquer gouvernance et visibilité : routage multi-fournisseurs, quotas, filtres sécurité et audit complet.

Est-ce compatible avec les SDK OpenAI existants ?

Oui. Le LLM Gateway expose une API compatible OpenAI, afin de basculer vos intégrations sans réécrire votre code.

Comment sont protégées les données sensibles ?

Via un pipeline de filtrage (PII, secrets, prompt injection, sujets interdits) avec des modes configurables (masquage, tokenisation réversible, blocage), et un filtrage sortant sur les réponses.

Qu’est-ce qui est tracé dans l’audit ?

Chaque requête est tracée de bout en bout (tenant, utilisateur, modèle demandé/effectif, tokens, crédits, filtres appliqués, RAG, latence), avec chiffrement et options d’export.

Peut-on le déployer en on-premise ?

Oui. Le LLM Gateway peut fonctionner en mode SaaS (mutualisé) ou on-premise (dédié) selon vos contraintes de souveraineté et de réseau.

SaaS Européen

Conforme RGPD & hébergé en UE

Pas de Lock-in

Basé sur des standards ouverts

API-First

Tout est automatisable

Prêt à démarrer avec Argy ?

Commencez gratuitement avec le plan Free. Vous pourrez upgrader ensuite, ou nous contacter pour un déploiement enterprise.