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PrivateMode AI
Markenhinweis
Hier dargestellte Namen, Logos und Marken Dritter sind Marken ihrer jeweiligen Inhaber. Die Verwendung dient nur der Identifikation und Kompatibilität. Sie bedeutet keine Billigung, Förderung oder Zugehörigkeit zu ActionFlows.
Privacy-First-AI-Inferenz, Daten-Vertraulichkeit garantiert
PrivateMode AI ist die privacy-focused AI-Inferenz-Plattform, gebaut um Confidential Computing, Secure Enclaves und Data-Sovereignty-Garantien, die über Standard-Cloud-Encryption hinausgehen. Verbinde deine PrivateMode-Credentials über das ActionFlows-Dashboard und nutze Sprachmodelle als native Steps in jedem Flow. Confidential-Computing-Infrastruktur, Secure Model Serving und die OpenAI-kompatible API werden auf Integrationsebene abgehandelt. Für Teams, die Workflows shippen, in denen Daten-Vertraulichkeit eine harte Anforderung statt eines Marketing-Claims ist, ist das die Inferenz-Schicht, gebaut für diese Bar.
Confidential Computing als architektonischer Default
PrivateMode AI nutzt Secure Enclaves und Confidential-Computing-Infrastruktur, um sicherzustellen, dass Prompts und Completions nicht nur während des Transports und im Ruhezustand verschlüsselt bleiben, sondern auch im Gebrauch, also während der eigentlichen Inferenz-Berechnung. Das Ergebnis sind Daten-Vertraulichkeits-Garantien, die Standard-Cloud-AI-APIs strukturell nicht erfüllen. Für regulierte Industrien, Healthcare, Financial Services oder jeden Workflow, in dem Datenexposition während der Inferenz inakzeptabel ist, ist das die architektonische Wahl, die die Anforderung erfüllt.
Daten-Sovereignty als fundamentale Eigenschaft
- Kein Prompt- oder Completion-Logging. Daten nie über den Inferenz-Call hinaus persistiert
- Confidential-Computing-Enclaves verhindern Provider-Zugriff auf Runtime-Daten
- Customer-managed Encryption Keys ohne Provider-Key-Zugriff
- GDPR-, HIPAA- und Regulated-Industry-Compliance-Position
- OpenAI-kompatible API für Code-Portabilität über Provider hinweg
Gebaut für Use Cases, die Standard-AI-APIs nicht bedienen können
Healthcare-Workflows, die Patientendaten verarbeiten, Legal-Workflows auf privilegierten Dokumenten, Financial-Workflows auf Trading-Positionen, Defense-Workflows auf klassifiziertem Content: Use Cases, in denen Standard-Cloud-AI-Inferenz Compliance-Verstöße oder operationale Risiken erzeugt, die sich nicht durch Policy lösen lassen. Für Teams, die in diese regulierten oder sensiblen Domänen shippen, ist das die Inferenz-Schicht mit den architektonischen Eigenschaften, die diese Workflows tragfähig machen.
Warum PrivateMode AI
Für Workflows, in denen Daten-Vertraulichkeit während der Inferenz nicht verhandelbar ist, können Standard-Cloud-AI-APIs die Anforderung strukturell nicht erfüllen. Policy-Commitments und Compliance-Zertifizierungen ändern nicht die architektonische Realität, dass Daten während der Inferenz vom Provider lesbar sind. PrivateMode AI ist die Inferenz-Schicht, in der Vertraulichkeit architektonisch ist statt policy-basiert. Für regulierte Industrien und sensible Workloads ist das der strukturell korrekte Weg.
Confidential Computing. Sovereign Inferenz.
Secure Enclaves
Confidential-Computing-Infrastruktur mit verschlüsselter Inferenz. Daten bleiben während der Berechnung geschützt, nicht nur im Storage.
Zero Logging
Kein Prompt- oder Completion-Persisting. Inferenz läuft ohne operationales Logging, das Compliance-Exposure erzeugt.
Customer Key Management
Customer-managed Encryption Keys ohne Provider-Key-Zugriff. Sovereignty als architektonischer Default statt konfigurierbarer Option.
Regulated Industry Stack
HIPAA-, GDPR- und Regulated-Industry-Compliance-Position. Die Inferenz-Schicht für Use Cases, die Standard-APIs strukturell nicht bedienen können.
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