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

Масштабируемая и безопаснаяLLM-инфраструктурадля реальных нагрузок

С Bulutistan LLMaaS вы интегрируете большие языковые модели в свои приложения за считанные минуты. Production-ready инфраструктура размещена в Турции, обеспечивает низкую задержку и гибкое, безопасное использование с оплатой по token.

Начните без затрат на настройку и легко масштабируйтесь по мере роста нагрузки.

  • Данные остаются в Турции
  • Production-ready инфраструктура
  • Низкая задержка
  • Оплата по token
p95 · 180ms
bulutistan · apizsh
$ 
Гарантии доверия

Модель, соответствие требованиям и стабильность — в одном слое.

Корпоративным AI-проектам нужна не только модель, но и надёжная инфраструктура, соответствие нормативным требованиям и стабильная производительность. Bulutistan LLMaaS объединяет все три составляющие в едином сервисном слое.

  • Размещение данных в соответствии с требованиями Турции
    Обработка и хранение данных остаются в локальной инфраструктуре.
  • Высокопроизводительный inference
    Оптимизированный сервисный слой с низким p95.
  • Модель под ваш сценарий
    Chat, agent, документы — разные модели через единую точку доступа.
  • Гибкое масштабирование по token
    Одна инфраструктура — от PoC до высоких нагрузок.
Что такое LLMaaS?

Покупайте не модель, а готовый производственный конвейер.

LLMaaS (Large Language Model as a Service) — это сервисная модель, которая позволяет использовать большие языковые модели через API.

Вместо того чтобы разворачивать собственную GPU-инфраструктуру, управлять сервисным слоем модели и проектировать процессы масштабирования и доступа, вы получаете готовый результат работы модели напрямую через сервис.

Команды сосредотачиваются не на сложности инфраструктуры, а на разработке продукта, интеграции и бизнес-ценности.

— Меньше операций, быстрее интеграция, предсказуемее затраты.

Слоистые уровни, представляющие управляемый LLM-сервис в лазурных тонах
L5Слой приложения
L4SDK / API
L3Routing · Auth · Rate limit
L2Пул inference
L1GPU-инфраструктура
Почему Bulutistan LLMaaS

Продумано слой за слоем. Предоставлено через единую точку.

В основе — четыре ключевых принципа: локальное соответствие, стабильная производительность, правильный выбор модели и предсказуемый экономический рост.

01

Инфраструктура, соответствующая требованиям Турции

Инфраструктурный подход, который позволяет вашим данным оставаться в Турции, создаёт основу, отвечающую корпоративным требованиям к безопасности и нормативному соответствию.

02

Высокопроизводительный inference

Оптимизированный сервисный слой обеспечивает доступ к модели с низкой задержкой, стабильно и под высокие нагрузки.

03

Гибкий выбор модели

Выбор среди open-source моделей под разные бизнес-сценарии с балансом точности, производительности и стоимости.

04

Масштабируемая структура затрат

Модель оплаты по token обеспечивает контролируемый рост — от небольших экспериментов до высоконагруженных production-сценариев.

Возможности платформы

Создано для команд, превращающих AI-идеи в продукт.

Разработано, чтобы команды разработки, продукта, ИТ и инноваций могли быстрее запускать проекты на базе LLM.

Лазурная топология маршрутизации данных между вычислительными узлами
  • Команды разработкиБыстрая интеграция через API и короткий цикл разработки.
  • Продуктовые командыБыстро запускайте сценарии chat, суммаризации, классификации и автоматизации.
  • Корпоративный ИТОдновременно отвечает требованиям к безопасности, контролю и масштабируемости.
  • Команды инновацийУскоряет переход от PoC к production.
developer

OpenAI-compatible SDK

Ваши текущие клиентские библиотеки и интеграции продолжают работать после смены единственной точки доступа.

router

Интеллектуальная маршрутизация

Трафик можно направлять к разным моделям под конкретный запрос — для каждого вызова выбирается наиболее подходящий сервис.

stream

Streaming-вывод

Потоковая передача token-by-token в сценариях chat и agent значительно снижает время до первого ответа.

limits

Rate limit и квоты

Квоты на уровне организации, проекта и API key делают использование предсказуемым.

metrics

Observability

Прозрачность по расходу token, задержке и метрикам ошибок — отчётность в удобном для инженеров формате.

capacity

Выделенные мощности

При росте объёмов и требований к SLA за тем же API можно предоставить выделенные мощности.

Сценарии использования

Один сервисный слой — множество AI-продуктов.

Разворачивайте разные AI-продукты и интеллектуальные процессы автоматизации на единой инфраструктуре.

CASE · 01

AI Chatbots

Диалоговые сценарии для общения с клиентами, процессов поддержки и внутреннего доступа к знаниям.

CASE · 02

AI Agents

Рабочие процессы на базе agent, автономно выполняющие определённые задачи.

CASE · 03

Document Processing

Анализируйте, суммируйте, классифицируйте и осмысляйте документы.

CASE · 04

Code Assistants

Сценарии помощи с кодом и его объяснения, повышающие продуктивность разработчиков.

CASE · 05

Internal Knowledge

Внутренние ассистенты, обеспечивающие более быстрый доступ к корпоративным знаниям.

CASE · 06

Workflow Automation

Ускоряйте с помощью AI повторяющиеся задачи в процессах поддержки, операций и контента.

Как это работает?

В продакшн за считанные минуты.

Единая сервисная архитектура для сценариев PoC, пилота и production. Без сложной настройки.

  1. 01

    Создайте доступ к API

    Создайте организацию и API key в консоли и активируйте доступ за секунды.

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

    Выберите модель под вашу задачу

    Chat, agent, документы или код. Определите правильную модель для каждого сценария.

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

    Отправьте request, получите результат

    Завершите интеграцию через OpenAI-compatible точку доступа — получайте ответ в режиме streaming или разом.

    POST /v1/chat/completions
  4. 04

    Масштабируйтесь по мере роста нагрузки

    Растите контролируемо на одной инфраструктуре — от PoC до высоких объёмов; квоты и мощности настраиваются под потребность.

    autoscale: true
Безопасность и соответствие

Основа, спроектированная под корпоративные требования.

В LLM-проектах критично не только качество модели, но и то, где обрабатываются данные, как управляется доступ и насколько предсказуема инфраструктура.

Bulutistan LLMaaS отвечает на эту потребность соответствием требованиям Турции, ориентацией на корпоративное использование и production-ready сервисным подходом.

  • Локальное расположение данныхЗапросы и поток логов обрабатываются в пределах Турции.
  • Изоляция на уровне организацииУправление доступом, правами и квотами на уровне проекта и key.
  • Контролируемое использованиеВозможность независимой отчётности по метрикам потребления и ошибок.
  • Стабильный уровень сервисаПредсказуемая производительность благодаря планированию мощностей и масштабированию.
Абстрактное лазурное хранилище данных, парящее в пространстве
TR · region
Модели и цены

Модель под вашу задачу — прозрачная цена по token.

С моделями, оптимизированными под разные сценарии использования, вы выстраиваете баланс точности, производительности и стоимости под свои потребности. Платите ровно за столько token, сколько используете.

Абстрактная лазурная решётчатая сфера для Qwen 3.5
Доступно

qwen3-next-80b-instruct

Qwen3-Next 80B MoE · hybrid attention

Qwen3-Next 80B MoE (3B active) — с гибридной архитектурой внимания Gated DeltaNet + Gated Attention. Обеспечивает качество, близкое к Qwen3-235B, примерно за 1/3 стоимости. Подходит для сценариев chat, agent и работы с длинным context.

Context
131K
Profile
chat · completion
Pricing
$0.61 / $3.20
Тёмно-синяя лазурная спираль для GPT-OSS
Доступно

gpt-oss-120b

OpenAI gpt-oss MoE · 5.1B active

OpenAI gpt-oss-120b MoE (117B total, 5.1B active). Квантизация MXFP4, формат ответа harmony и настраиваемые уровни reasoning. Сбалансированный профиль для корпоративных сценариев общего назначения.

Context
131K
Profile
chat · completion
Pricing
$0.61 / $3.20
Лазурный четырёхконечный глиф-искра для Gemma 4
Доступно

gemma-4-26b

Gemma 4 26B MoE · multimodal · tool-use

Gemma 4 26B MoE (26B total, 3.8B active) — гибридное sliding + global attention. Обрабатывает текст и изображения в одной модели, поддерживает tool-use. Подходит для multimodal chat, vision-aware agent и сценариев со смешанным контентом.

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

Оплата по token, предсказуемая цена.

Единая логика ценообразования — от PoC до высоконагруженного production-трафика. При росте потребностей в мощностях и соответствии требованиям вы переходите на выделенный план.

Pay as You Go · No Commitment · Billed Monthly
МодельInput · 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

Цены указаны за 1M token. Без НДС.

Корпоративным клиентам

Нужны высокие объёмы, выделенные мощности или индивидуальный SLA?

Обсудите с нашими инженерами по решениям такие корпоративные потребности, как выделенные мощности, письменный SLA, приложение о соответствии KVKK, а также VPN / IP whitelist. Мы подготовим предложение под ваш сценарий использования.

Цены и квоты письменно подтверждаются в договоре об оказании услуг. Показатели в таблице приведены для примера.

Начните

Начните разрабатывать свои
продукты на базе LLM уже сегодня.

С безопасной, масштабируемой и готовой к корпоративному использованию LLM-инфраструктурой быстро выводите свою команду в production.

Начните за считанные минуты и растите на той же инфраструктуре по мере роста потребностей.

Вопросы и ответы

Часто задаваемые вопросы.

Сейчас мы предлагаем модели qwen3-next-80b-instruct, gpt-oss-120b и gemma-4-26b. Все три поддерживают длину context 131K token; gemma-4-26b, кроме того, обрабатывает в одной модели визуальный (vision) ввод и tool-use. Доступ ко всем моделям осуществляется через единую OpenAI-compatible точку доступа.
Будьте в курсе

Узнавайте первыми о новых моделях, релизах и мероприятиях.

Только значимые анонсы. Никакого спама и продаж — только новые модели, заметки о релизах и технические мероприятия.

Ваши интересы

После подписки вы будете получать только письма с анонсами. Отписаться от рассылки можно по ссылке внизу каждого письма.