Serving stack, inference engine, orkestrasi GPU, dan tool pengendali biaya.
Lapisan routing yang menjaga coding agent tetap hidup saat satu provider membatasi rate — fallback-nya saja sudah sepadan.
Beberapa persen terakhir throughput GPU, dibayar dengan kompleksitas build dan lock-in hardware.
Front end yang Anda serahkan ke pengguna setelah lapisan model selesai.
Platform chat multi-user multi-provider dengan agent dan MCP yang sudah tersambung.
Mesin inferensi LLM throughput tinggi dengan PagedAttention — pilihan utama saat Anda perlu memeras GPU.
Satu perintah untuk menjalankan LLM di laptop — cara tercepat menampilkan model ke klien.
Inferensi berbasis C/C++ yang mengutamakan CPU — jalan di tempat GPU tidak bisa.
Serving stack berbasis Rust dari HuggingFace dengan tensor parallelism dan streaming bawaan.
Mesin serving yang dirancang untuk output terstruktur dan reuse prefix yang berat.
Satu antarmuka bergaya OpenAI untuk 100+ provider model, plus proxy yang melacak pengeluaran per key.
Setiap RAG multi-tenant pada akhirnya menemukan hal yang sama: memfilter hasil setelah retrieval bukanlah isolasi. Filternya harus membatasi pencarian, bukan memangkas output-nya.
Risikonya bukan model mengatakan sesuatu yang salah. Risikonya agent melakukan sesuatu yang salah — dengan kredensial, di sistem yang tak punya tombol undo.
"Self-host lebih murah" hanya benar di atas tingkat utilisasi tertentu. Di bawahnya, Anda membayar GPU yang menganggur dan perhatian seorang engineer — dan item kedua ini yang jar…
Pengguna tidak merasakan arsitektur Anda. Mereka merasakan sebuah angka, dan kebanyakan tim tidak bisa menjelaskan dari mana angka itu berasal.