Shipping to production · v1.3
Enterprise-ready LLM Infrastructure

Skalierbare und sichereLLM-Infrastruktur fürechte Workloads

Mit Bulutistan LLMaaS integrieren Sie große Sprachmodelle in wenigen Minuten in Ihre Anwendungen. Auf einer in der Türkei angesiedelten, latenzarmen und production-ready Infrastruktur: token-basiert, flexibel und sicher in der Nutzung.

Starten Sie ohne Einrichtungsaufwand und skalieren Sie mühelos, wenn die Nutzung wächst.

  • Daten bleiben in der Türkei
  • Production-ready Infrastruktur
  • Niedrige Latenz
  • Token-basierte Nutzung
p95 · 180ms
bulutistan · apizsh
$ 
Vertrauensband

Modell, Regulierung und Stabilität — in einer einzigen Schicht.

Unternehmensweite AI-Projekte brauchen nicht nur das Modell, sondern auch Vertrauen in die Infrastruktur, regulatorische Konformität und stabile Performance. Bulutistan LLMaaS vereint diese drei Anforderungen in einer einzigen Serviceschicht.

  • Türkeikonforme Datenlokalisierung
    Datenverarbeitung und -speicherung verbleiben auf lokaler Infrastruktur.
  • Hochperformante inference
    Niedrige p95-Werte dank optimierter Serviceschicht.
  • Passendes Modell für jedes Szenario
    Chat, agent, Dokument — verschiedene Modelle über einen einzigen endpoint.
  • Token-basierte, flexible Skalierung
    Vom PoC bis zum hohen Volumen dieselbe Infrastruktur.
Was ist LLMaaS?

Kaufen Sie kein Modell, sondern eine Produktionslinie.

LLMaaS (Large Language Model as a Service) ist ein Servicemodell, das Ihnen die Nutzung großer Sprachmodelle über eine API ermöglicht.

Statt eine eigene GPU-Infrastruktur aufzubauen, die Modell-Serviceschicht zu betreiben und Skalierungs- sowie Zugriffsprozesse zu entwerfen, erhalten Sie die Modellausgabe direkt über einen fertigen Service.

Teams konzentrieren sich nicht auf die Komplexität der Infrastruktur, sondern auf Produktentwicklung, Integration und geschäftlichen Mehrwert.

— Weniger Betrieb, schnellere Integration, planbarere Kosten.

Gestapelte Ebenen, die den verwalteten LLM-Dienst in Azurblau darstellen
L5Anwendungsschicht
L4SDK / API
L3Routing · Auth · Rate Limit
L2inference-Pool
L1GPU-Infrastruktur
Warum Bulutistan LLMaaS

Schicht für Schicht durchdacht. Über einen einzigen endpoint bereitgestellt.

Aufgebaut auf vier Grundprinzipien: lokale Konformität, stabile Performance, die richtige Modellauswahl und planbares wirtschaftliches Wachstum.

01

Türkeikonforme Infrastruktur

Ein Infrastrukturansatz, der es unterstützt, Ihre Daten in der Türkei zu halten — eine Grundlage, die den Sicherheits- und Regulierungsanforderungen von Unternehmen gerecht wird.

02

Hochperformante inference

Optimierte Serviceschicht für latenzarmen, stabilen Modellzugriff, der auch intensiver Nutzung standhält.

03

Flexible Modellauswahl

Auswahl aus passenden open-source-Modellalternativen für unterschiedliche Geschäftsszenarien — im ausgewogenen Verhältnis von Genauigkeit, Performance und Kosten.

04

Skalierbare Kostenstruktur

Token-basiertes Nutzungsmodell: kontrolliertes Wachstum von kleinen Tests bis zu produktiven Szenarien mit hohem Volumen.

Plattformfunktionen

Entwickelt für Teams, die AI-Ideen in Produkte verwandeln.

Konzipiert, damit Software-, Produkt-, IT- und Innovationsteams ihre LLM-basierten Projekte schneller umsetzen können.

Azurblaue Datenrouting-Topologie zwischen Compute-Knoten
  • SoftwareteamsSchnelle, API-basierte Integration und kurze Entwicklungszyklen.
  • ProduktteamsSetzen Sie Chat-, Zusammenfassungs-, Klassifizierungs- und Automatisierungsabläufe im Handumdrehen produktiv.
  • Unternehmens-ITErfüllt Anforderungen an Sicherheit, Kontrolle und Skalierbarkeit zugleich.
  • InnovationsteamsBeschleunigt den Übergang vom PoC in die production.
developer

OpenAI-compatible SDK

Ihre bestehenden client-Bibliotheken und Integrationen funktionieren mit einer einzigen endpoint-Änderung weiter.

router

Intelligentes Routing

Der Traffic lässt sich pro Anfrage an verschiedene Modelle weiterleiten; für jeden Aufruf wird der passendste Dienst gewählt.

stream

Streaming-Ausgabe

token-by-token-Streaming in Chat- und agent-Szenarien; die Zeit bis zur ersten Antwort sinkt deutlich.

limits

Rate Limit & Kontingent

Kontingente auf Organisations-, Projekt- und API-Key-Ebene; die Nutzung bleibt planbar.

metrics

Observability

Sichtbarkeit für token-Verbrauch, Latenz und Fehlermetriken; die Nutzung wird in einer engineering-freundlichen Form ausgewertet.

capacity

Dedizierte Kapazität

Steigen Volumen- und SLA-Anforderungen, lässt sich hinter derselben API dedizierte Kapazität bereitstellen.

Anwendungsfälle

Eine Serviceschicht, viele AI-Produkte.

Versorgen Sie unterschiedliche AI-Produkte und intelligente Automatisierungsabläufe über dieselbe Infrastruktur.

CASE · 01

AI Chatbots

Chat-Erlebnisse für Kundenkommunikation, Support-Prozesse und den internen Wissenszugriff.

CASE · 02

AI Agents

agent-basierte Workflows, die bestimmte Aufgaben autonom ausführen.

CASE · 03

Document Processing

Analysieren, klassifizieren und erschließen Sie Dokumente und fassen Sie ihren Inhalt zusammen.

CASE · 04

Code Assistants

Code-Unterstützung und Erklärungsabläufe, die die Produktivität von Entwicklern steigern.

CASE · 05

Internal Knowledge

Interne Assistenten, die den Zugriff auf Unternehmenswissen beschleunigen.

CASE · 06

Workflow Automation

Beschleunigen Sie wiederkehrende Aufgaben in Support-, Betriebs- und Content-Prozessen mit AI.

Wie funktioniert es?

In wenigen Minuten live.

Dieselbe Servicestruktur für PoC-, Pilot- und production-Szenarien. Keine Einrichtungskomplexität.

  1. 01

    Erstellen Sie Ihren API-Zugang

    Erstellen Sie über die Konsole Organisation und API-Key und starten Sie den Zugriff in Sekunden.

    export BULUT_KEY="blt_live_********"
  2. 02

    Wählen Sie das passende Modell

    Chat, agent, Dokument oder Code. Bestimmen Sie für jedes Szenario das richtige Modell.

    model: "qwen3-next-80b-instruct"
  3. 03

    Anfrage senden, Ausgabe erhalten

    Schließen Sie die Integration über den OpenAI-compatible endpoint ab; erhalten Sie die Antwort im Streaming oder in einem Durchgang.

    POST /v1/chat/completions
  4. 04

    Skalieren Sie mit wachsender Nutzung

    Wachsen Sie auf derselben Infrastruktur kontrolliert vom PoC bis zum hohen Volumen; Kontingent und Kapazität werden nach Bedarf angepasst.

    autoscale: true
Sicherheit und Compliance

Eine Grundlage, die für unternehmensweite Anforderungen konzipiert ist.

Bei LLM-Projekten zählt nicht nur die Modellqualität, sondern auch, wo die Daten verarbeitet werden, wie der Zugriff verwaltet wird und wie planbar die Infrastruktur ist.

Bulutistan LLMaaS beantwortet diesen Bedarf mit Türkei-Konformität, einem Fokus auf unternehmensweite Nutzung und einem production-ready Serviceansatz.

  • Lokaler DatenstandortAnfragen und Log-Streams werden innerhalb der Grenzen der Türkei verarbeitet.
  • Organisationsbasierte IsolationZugriffs-, Berechtigungs- und Kontingentverwaltung auf Projekt- und Key-Ebene.
  • Prüfbare NutzungVerbrauchs- und Fehlermetriken lassen sich unabhängig auswerten.
  • Stabiles ServiceniveauPlanbare Performance durch Kapazitätsplanung und einen Skalierungsansatz.
Abstrakter azurblauer Datentresor, schwebend im Raum
TR · region
Modelle und Preise

Das passende Modell für Ihren Bedarf — transparent und token-basiert bepreist.

Stellen Sie mit für unterschiedliche Anwendungsfälle optimierten Modellen das Verhältnis von Genauigkeit, Performance und Kosten ganz nach Bedarf ein. Zahlen Sie nur für die token, die Sie verbrauchen.

Abstrakte azurblaue Gitter-Kugel-Grafik für Qwen 3.5
Verfügbar

qwen3-next-80b-instruct

Qwen3-Next 80B MoE · hybrid attention

Qwen3-Next 80B MoE (3B active) — mit hybrider Attention-Architektur aus Gated DeltaNet + Gated Attention. Liefert eine Ausgabe nahe der Qualität von Qwen3-235B zu rund einem Drittel der Kosten. Geeignet für Chat-, agent- und Long-context-Szenarien.

Context
131K
Profile
chat · completion
Pricing
$0.61 / $3.20
Tiefblau-azurblaue Spiralgrafik für GPT-OSS
Verfügbar

gpt-oss-120b

OpenAI gpt-oss MoE · 5.1B active

OpenAI gpt-oss-120b MoE (117B total, 5.1B active). MXFP4 quantized, harmony response format und konfigurierbare reasoning-Stufen. Ausgewogenes Profil für unternehmensweite Allzweckszenarien.

Context
131K
Profile
chat · completion
Pricing
$0.61 / $3.20
Azurblaue Vier-Punkt-Funkenglyphe für Gemma 4
Verfügbar

gemma-4-26b

Gemma 4 26B MoE · multimodal · tool-use

Gemma 4 26B MoE (26B total, 3.8B active) — hybride sliding + global attention. Verarbeitet Text- und Bildeingaben in einem einzigen Modell und unterstützt tool-use. Geeignet für multimodal-Chat, vision-aware agents und Szenarien mit gemischten Inhalten.

Context
131K
Profile
text · vision · tools
Pricing
$0.40 / $2.20
Preise

Token-basiert, planbar bepreist.

Vom PoC bis zum produktiven Traffic mit hohem Volumen dieselbe Preislogik. Steigen Ihr Kapazitäts- und Regulierungsbedarf, wechseln Sie in einen dedizierten Plan.

Pay as You Go · No Commitment · Billed Monthly
ModellInput · 1M tkOutput · 1M tkcontext
qwen3-next-80b-instruct$0.61$3.20131K
gpt-oss-120b$0.61$3.20131K
gemma-4-26b$0.40$2.20131K

Preise gelten pro 1M token. Zzgl. MwSt.

Enterprise

Benötigen Sie hohes Volumen, dedizierte Kapazität oder ein individuelles SLA?

Sprechen Sie mit unseren Solution Engineers über unternehmensweite Anforderungen wie dedizierte Kapazität, ein schriftliches SLA, einen KVKK-Compliance-Zusatz sowie VPN / IP-Whitelist. Wir erstellen ein auf Ihren Anwendungsfall zugeschnittenes Angebot.

Preise und Kontingente werden im Dienstleistungsvertrag schriftlich bestätigt. Die in der Liste gezeigten Zahlen dienen der Veranschaulichung.

Loslegen

Beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung
Ihrer LLM-basierten Produkte.

Bringen Sie Ihr Team mit einer sicheren, skalierbaren und unternehmenstauglichen LLM-Infrastruktur schnell in die production.

Starten Sie in wenigen Minuten und wachsen Sie auf derselben Struktur, wenn der Bedarf steigt.

FAQ

Häufig gestellte Fragen.

Derzeit bieten wir die Modelle qwen3-next-80b-instruct, gpt-oss-120b und gemma-4-26b an. Alle drei unterstützen eine context-Länge von 131K token; gemma-4-26b kann zudem vision-Eingaben und tool-use in einem einzigen Modell verarbeiten. Auf alle Modelle greifen Sie über einen einzigen OpenAI-compatible endpoint zu.
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