La Sua infrastruttura IAappartiene a Lei

Un'esperienza di chat curata e di alta qualità che gli utenti preferiscono davvero — streaming rapido, rendering completo di Markdown e codice, formule matematiche, diagrammi, allegati di file e immagini e un selettore di modelli chiaro tra tutti i fornitori.

Multi-modello da un'unica interfaccia — Claude, gpt-5.x, Gemini, modelli locali open-weights — più la generazione di immagini nello stesso workspace. Le Knowledge Collections possono essere associate a qualsiasi chat per il RAG o per un grounding a contesto completo, e gli MCP Tools permettono alle chat di accedere ai Suoi sistemi interni e alle Sue API.

La modalità Cowork Agent esegue Claude Code in container sandbox con Skills configurabili — operazioni sui file, automazione del browser, creazione di diagrammi e documenti per ufficio, memoria persistente e altro ancora — trasformando qualsiasi chat in una sessione agentica quando ne ha bisogno.

Le Personas, i system prompt e i modelli di chat condivisibili consentono ai team di standardizzare il comportamento dell'IA per workflow specifici, senza precludere ai singoli l'uso in forma libera.

Un modulo guardrails specializzato, compatibile con LiteLLM e configurabile tramite la dashboard di amministrazione ControlTower — copre PII, secrets e altri contenuti sensibili alle policy, sia sui prompt in ingresso sia sulle risposte in uscita.

Pensato per essere flessibile: nuovi tipi di guardrail e nuove policy possono essere aggiunti o personalizzati in loco per adattarsi alle classificazioni dei dati, ai requisiti di compliance e alle soglie di tolleranza della Sua organizzazione — non un insieme di regole rigido e a scatola nera.

Forte attenzione alla riduzione dei falsi positivi. Una pipeline a due fasi (rilevamento euristico rapido seguito da un classificatore LLM sensibile al contesto con caching) evita che casi palesemente innocui blocchino il lavoro legittimo — perché i guardrails che scattano per errore rovinano l'esperienza utente e compromettono gli agenti in produzione.

Paghi il consumo di elaborazione effettivo ai Suoi fornitori di API LLM, non abbonamenti per utente.

Nelle organizzazioni più grandi, la maggior parte degli utenti genera volumi ridotti; una tariffazione basata sul consumo delle API è in genere molto più conveniente rispetto a tariffe fisse per postazione.

Un solido tracciamento dei costi e controlli di budget rendono questo modello sicuro su larga scala — budget per utente, per team e per API key, con avvisi di soglia, previsioni di spesa e analisi di utilizzo fino alla singola richiesta. La spesa resta prevedibile e gli sforamenti vengono intercettati prima di trasformarsi in fatture.

Senza un gateway, i team si ritrovano con API key sparse, nessuna visibilità sulla spesa e nessun guardrail. SecondStack centralizza tutto il traffico LLM — degli utenti della chat, delle app interne, degli agenti e dei plugin per IDE — tramite LiteLLM.

Ogni richiesta riceve l'autenticazione tramite API key virtuali, l'applicazione dei budget per utente e per team, analisi di utilizzo e guardrails per PII e secrets.

Le Sue app chiamano endpoint standard compatibili con OpenAI (/chat/completions, /responses) con chiavi virtuali, e il gateway gestisce routing, failover, load balancing, observability e policy su tutti i modelli supportati.

Il LiteLLM Proxy integrato è la build gratuita e open-source, e il nostro team la supporta end-to-end insieme al resto della piattaforma — un unico punto di contatto per l'intero deployment.

Si integra naturalmente con Databricks per le organizzazioni che eseguono già i propri carichi di lavoro di dati e IA sul Lakehouse.

Utilizzi i Databricks Foundation Models come fornitore LLM a monte tramite il gateway LiteLLM — Claude, gpt-5, Gemma, Qwen, Llama e altri endpoint serviti, addebitati sul Suo account Databricks.

Richiami i Databricks Mosaic AI Agents direttamente dalla Chat UI come profili di chat a pieno titolo: Knowledge Agents, Supervisor Agents, Custom Agents

Esponga Genie Spaces e Databricks SQL come MCP Tools per i modelli della Chat App e per il Cowork Agent, per analisi in linguaggio naturale sui Suoi dati governati

OAuth end-to-end per conto degli utenti finali. Ogni chiamata a Databricks è autenticata come l'utente reale, così i permessi di Unity Catalog, la sicurezza a livello di riga/colonna e gli audit trail si applicano al traffico IA esattamente come a un analista umano.