Votre infrastructure IAvous appartient

Une expérience de chat soignée et de haute qualité que les utilisateurs préfèrent réellement — streaming rapide, rendu riche du Markdown et du code, formules mathématiques, diagrammes, pièces jointes (fichiers et images) et un sélecteur de modèles clair couvrant tous les fournisseurs.

Multi-modèle depuis une interface unique — Claude, gpt-5.x, Gemini, modèles locaux open-weights — plus la génération d'images dans le même espace de travail. Les Knowledge Collections peuvent être associées à n'importe quel chat pour le RAG ou un ancrage plein-contexte, et les MCP Tools permettent aux chats d'accéder à vos systèmes et API internes.

Le mode Cowork Agent exécute Claude Code dans des conteneurs sandbox avec des Skills configurables — opérations sur fichiers, automatisation de navigateur, création de diagrammes et de documents bureautiques, mémoire persistante, et plus encore — transformant n'importe quel chat en session agentique en cas de besoin.

Les personas, les system prompts et les modèles de chat partageables permettent aux équipes de standardiser le comportement de l'IA pour des workflows spécifiques, sans priver les individus d'un usage libre.

Un module de guardrails spécialisé, compatible avec LiteLLM et configurable via le tableau de bord d'administration ControlTower — il couvre les PII, les secrets et d'autres contenus sensibles aux politiques, aussi bien sur les prompts entrants que sur les réponses sortantes.

Pensé pour être flexible : de nouveaux types de guardrails et de nouvelles politiques peuvent être ajoutés ou personnalisés sur site pour correspondre aux classifications de données, aux exigences de conformité et aux seuils de tolérance de votre organisation — pas un jeu de règles figé de type boîte noire.

Fort accent sur la réduction des faux positifs. Un pipeline en deux étapes (détection heuristique rapide suivie d'un classificateur LLM contextuel avec mise en cache) évite que des cas manifestement anodins ne bloquent un travail légitime — car des guardrails qui se déclenchent à tort ruinent l'expérience utilisateur et cassent les agents en production.

Payez la consommation de calcul réelle auprès de vos fournisseurs d'API LLM, et non des abonnements par utilisateur.

Dans les grandes organisations, la plupart des utilisateurs consomment peu ; une tarification à l'usage basée sur l'API est généralement bien plus économique que des frais forfaitaires par siège.

Un suivi robuste des coûts et des contrôles de budget sécurisent ce modèle à grande échelle — des budgets par utilisateur, par équipe et par clé d'API, avec alertes de seuil, prévisions de dépenses et analyses d'usage jusqu'à la requête individuelle. Les dépenses restent prévisibles, et les dépassements sont détectés avant de devenir des factures.

Sans passerelle, les équipes se retrouvent avec des clés d'API éparpillées, aucune visibilité sur les dépenses et aucun guardrail. SecondStack centralise tout le trafic LLM — des utilisateurs du chat, des applications internes, des agents et des plugins d'IDE — via LiteLLM.

Chaque requête bénéficie d'une authentification par clé d'API virtuelle, d'une application des budgets par utilisateur et par équipe, d'analyses d'usage et de guardrails pour les PII et les secrets.

Vos applications appellent des endpoints standard compatibles OpenAI (/chat/completions, /responses) avec des clés virtuelles, et la passerelle gère le routage, le basculement, la répartition de charge, l'observabilité et les politiques sur l'ensemble des modèles pris en charge.

Le LiteLLM Proxy intégré est le build open-source gratuit, et notre équipe l'accompagne de bout en bout aux côtés du reste de la plateforme — un point de contact unique pour l'ensemble du déploiement.

S'intègre naturellement à Databricks pour les organisations qui exécutent déjà leurs charges de travail data et IA sur le Lakehouse.

Utilisez les Databricks Foundation Models comme fournisseur LLM en amont via la passerelle LiteLLM — Claude, gpt-5, Gemma, Qwen, Llama et d'autres endpoints servis, facturés sur votre compte Databricks.

Invoquez les Databricks Mosaic AI Agents directement depuis la Chat UI en tant que profils de chat à part entière : Knowledge Agents, Supervisor Agents, Custom Agents

Exposez les Genie Spaces et Databricks SQL comme MCP Tools pour les modèles de la Chat App et le Cowork Agent — pour une analyse en langage naturel de vos données gouvernées

OAuth de bout en bout au nom des utilisateurs finaux. Chaque appel Databricks est authentifié en tant qu'utilisateur réel, de sorte que les autorisations Unity Catalog, la sécurité au niveau des lignes et des colonnes et les journaux d'audit s'appliquent au trafic IA exactement comme pour un analyste humain.