Su infraestructura de IAle pertenece

Una experiencia de chat pulida y de alta calidad que los usuarios realmente prefieren: streaming rápido, renderizado enriquecido de Markdown y código, fórmulas matemáticas, diagramas, adjuntos de archivos e imágenes y un selector de modelos claro entre todos los proveedores.

Multimodelo desde una única interfaz —Claude, gpt-5.x, Gemini, modelos locales open-weights— más generación de imágenes en el mismo espacio de trabajo. Las Knowledge Collections pueden adjuntarse a cualquier chat para RAG o anclaje de contexto completo, y los MCP Tools permiten que los chats accedan a sus sistemas y API internos.

El modo Cowork Agent ejecuta Claude Code en contenedores sandbox con Skills configurables —operaciones con archivos, automatización de navegador, creación de diagramas y documentos ofimáticos, memoria persistente y más—, convirtiendo cualquier chat en una sesión agéntica cuando lo necesita.

Las personas, los system prompts y las plantillas de chat compartibles permiten a los equipos estandarizar el comportamiento de la IA para flujos de trabajo concretos, sin impedir a cada persona un uso libre.

Un módulo de guardrails especializado, compatible con LiteLLM y configurable desde el panel de administración ControlTower, que abarca PII, secretos y otros contenidos sensibles a políticas, tanto en los prompts entrantes como en las respuestas salientes.

Pensado para ser flexible: pueden añadirse o personalizarse in situ nuevos tipos de guardrails y políticas para ajustarse a las clasificaciones de datos, los requisitos de cumplimiento y los umbrales de tolerancia de su organización; no es un conjunto de reglas fijo de caja negra.

Fuerte foco en minimizar los falsos positivos. Una canalización en dos etapas (detección heurística rápida seguida de un clasificador LLM contextual con caché) evita que casos manifiestamente inofensivos bloqueen trabajo legítimo, porque unos guardrails que se disparan por error arruinan la experiencia de usuario y rompen los agentes en producción.

Pague por el consumo real de cómputo a sus proveedores de API LLM, no por suscripciones por usuario.

En organizaciones grandes, la mayoría de los usuarios consume poco; los precios basados en el consumo de API suelen ser mucho más rentables que las tarifas planas por puesto.

Un seguimiento robusto de costes y los controles de presupuesto mantienen ese modelo seguro a gran escala: presupuestos por usuario, por equipo y por clave de API, con alertas de umbral, previsión de gasto y analíticas de uso hasta la solicitud individual. El gasto se mantiene predecible y los excesos se detectan antes de convertirse en facturas.

Sin un gateway, los equipos acaban con claves de API dispersas, sin visibilidad del gasto y sin guardrails. SecondStack centraliza todo el tráfico LLM —de usuarios del chat, aplicaciones internas, agentes y plugins de IDE— a través de LiteLLM.

Cada solicitud recibe autenticación mediante clave de API virtual, aplicación de presupuestos por usuario y por equipo, analíticas de uso y guardrails para PII y secretos.

Sus aplicaciones llaman a endpoints estándar compatibles con OpenAI (/chat/completions, /responses) con claves virtuales, y el gateway se encarga del enrutamiento, la conmutación por error, el balanceo de carga, la observabilidad y las políticas en todos los modelos compatibles.

El LiteLLM Proxy integrado es la compilación open-source gratuita, y nuestro equipo le da soporte de extremo a extremo junto con el resto de la plataforma: un único punto de contacto para todo el despliegue.

Se integra de forma natural con Databricks para organizaciones que ya ejecutan sus cargas de trabajo de datos e IA en el Lakehouse.

Use los Databricks Foundation Models como proveedor LLM upstream a través del gateway LiteLLM —Claude, gpt-5, Gemma, Qwen, Llama y otros endpoints servidos, facturados a su cuenta de Databricks.

Invoque los Databricks Mosaic AI Agents directamente desde la Chat UI como perfiles de chat de primer nivel: Knowledge Agents, Supervisor Agents, Custom Agents

Exponga los Genie Spaces y Databricks SQL como MCP Tools para los modelos de la Chat App y el Cowork Agent, para analítica en lenguaje natural sobre sus datos gobernados

OAuth de extremo a extremo en nombre de los usuarios finales. Cada llamada a Databricks se autentica como el usuario real, de modo que los permisos de Unity Catalog, la seguridad a nivel de fila y columna y los registros de auditoría se aplican al tráfico de IA exactamente igual que a un analista humano.