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<title>Keera Gateway - ein Endpunkt für jedes Modell</title>
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"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
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"@type": "Question",
"name": "Speichert ihr meine Prompts?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Nein. Weder der Prompt noch die Antwort des Modells wird gespeichert - der Inhalt läuft durch und ist danach weg. Festgehalten wird die Anfrage selbst: wer, wann, welches Modell, wie viele Tokens, welcher Entscheid. Genau daraus entstehen die Kosten pro Team und der Nachweis, und das Log liegt in deiner Infrastruktur."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Macht uns das Gateway sicherer?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Ja, vor allem über die Schlüssel. Die API-Schlüssel für alle Modelle liegen an einem Ort statt verstreut in .env-Dateien, CI-Secrets und auf Laptops. Du gibst sie pro Team frei und ziehst sie an einem Ort zurück. Deine Anwendungen bekommen den echten Schlüssel nie zu sehen."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Hilft es mir beim EU AI Act?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Ja. Der AI Act verlangt, dass du belegen kannst, was dein Unternehmen mit KI tut. Das Gateway protokolliert jede Anfrage mit Identität, Modell und Entscheid und zeigt dir Nutzung und Kosten pro Team. Die Belege sind da, wenn jemand fragt. Die Compliance-Arbeit bleibt deine."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Wie unterscheidet es sich von anderen AI Gateways?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "In zwei Punkten. Erstens bekommst du Enterprise-Support direkt von uns, mit einem Ansprechpartner in der Schweiz. Zweitens braucht es keinen eigenen Client und keine eigene Library: deine Tools sprechen weiter die APIs, die sie schon sprechen, und du änderst eine Base-URL. Das hält dich unabhängig - auch von uns."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Läuft Claude Code damit?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Ja. Das Gateway spricht die OpenAI- und die Anthropic-API. Claude Code, dein eigener Agent, eine interne App oder ein Notebook zeigen auf die Base-URL des Gateways und laufen weiter wie vorher."
}
},
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"@type": "Question",
"name": "Kostet das Latenz?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Sehr wenig. Der Weg durch Policy, Budget und Log kostet Mikrosekunden - neben einer Modellantwort, die Sekunden dauert, fällt das nicht auf. Nur wer Smart Filters oder Smart Routers einschaltet, kauft sich den kleinen Modellaufruf bewusst dazu."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Ist es leichtgewichtig?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Ja. Es braucht sehr wenig Arbeitsspeicher und ist schnell. Keine schwere Laufzeit, keine Datenbank-Farm davor - du stellst es neben deine Anwendungen, ohne dafür eine eigene Plattform zu bauen."
}
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{
"@type": "Question",
"name": "Ist es cloud-native?",
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"text": "Ja, Cloud und Kubernetes sind sein Zuhause. Es läuft als Container, skaliert horizontal und nimmt seine Konfiguration aus dem Cluster. In deiner Cloud, in deinem Cluster oder im eigenen Rechenzentrum ist es dieselbe Software."
}
}
]
}
]
}
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</head>
<body>
<a class="skip-link" href="#main">Zum Inhalt springen</a>
<header class="site-header">
<div class="wrap">
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><span class="site-menu-text">Menü</span></label
>
<nav class="site-nav" aria-label="Hauptnavigation">
<a href="gateway.html" aria-current="page">Keera Gateway</a
><a href="code.html">Keera Code</a
><a href="sovereignty.html">Souveränität</a
><a href="sustainability.html">Nachhaltigkeit</a
><a href="story.html">Die Geschichte</a>
</nav>
</div>
</header>
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<section class="hero hero--split">
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<p class="eyebrow">Keera Gateway</p>
<h1>Ein Endpunkt für jedes Modell im Unternehmen</h1>
<p class="lede">
Zwischen deinen Teams und jedem LLM steht eine Base-URL:
Keera-Modelle, deine eigenen Fine-Tunes und externe Anbieter, wo
die Policy es zulässt. Policies, Budgets und Audit an einem Ort.
</p>
<p class="btn-row">
<a class="btn" href="#contact">Keera testen</a>
<a class="arrow" href="code.html">Keera Code ansehen →</a>
</p>
</div>
<figure class="hero-art">
<img
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alt="Keera schreitet durch ein leuchtendes Gateway-Tor"
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</figure>
</div>
</section>
<section class="band" id="architecture">
<div class="wrap">
<div class="prose">
<h2>Wie es läuft</h2>
<p>
Alles, was bei dir ein Modell aufruft, zeigt auf dieselbe Adresse.
Das Gateway prüft jede Anfrage, schreibt sie ins Protokoll und
schickt sie weiter.
</p>
</div>
<figure class="flow">
<div class="flow-stage">
<p class="flow-title">Deine Tools</p>
<ul class="plain-list">
<li>Coding Agent im Terminal und in der IDE</li>
<li>Interne Apps und Copiloten</li>
<li>Notebooks und CI-Jobs</li>
</ul>
</div>
<div class="flow-arrow" aria-hidden="true">→</div>
<div class="flow-stage flow-stage--main">
<p class="flow-title">Keera Gateway</p>
<ol class="flow-steps">
<li>Identität und Team aus deinem IdP</li>
<li>Policy, Quota und Budget prüfen</li>
<li>Secrets und Personendaten schwärzen</li>
<li>An das erlaubte Modell routen</li>
</ol>
</div>
<div class="flow-arrow" aria-hidden="true">→</div>
<div class="flow-stage">
<p class="flow-title">Modelle</p>
<ul class="plain-list">
<li>Keera Deep, Swiss und Fast in der Schweiz</li>
<li>Deine Fine-Tunes und On-Prem-Cluster</li>
<li>Externe Anbieter, per Policy freigegeben</li>
</ul>
</div>
<p class="flow-branch">
↓ Jede Anfrage ins Audit-Log und in dein SIEM
</p>
</figure>
<p class="note">
OpenAI-kompatibel: bestehende SDKs und Agenten wechseln mit einer
Umgebungsvariable.
</p>
</div>
</section>
<section class="band band--alt" id="security">
<div class="wrap">
<div class="prose">
<h2>Vier Dinge, die es kontrolliert</h2>
<p>
Ein Endpunkt, der dir gehört - und vier Entscheide, die er für
jede einzelne Anfrage trifft.
</p>
</div>
<div class="facts facts--four">
<div>
<h3>Schluss mit Shadow AI</h3>
<p>
Blockiere den direkten Egress am Proxy, und jede KI-Anfrage im
Unternehmen wird sichtbar.
</p>
</div>
<div>
<h3>Policy pro Team</h3>
<p>
Welche Modelle, Repos und Datenklassen erreichbar sind, steht in
einer versionierten Policy - durchgesetzt pro Anfrage.
</p>
</div>
<div>
<h3>Kosten, die du zuordnen kannst</h3>
<p>
Ausgaben nach Team, Repo und Kostenstelle, mit harten
Budgetgrenzen und Alarm vor der Rechnung.
</p>
</div>
<div>
<h3>Audit und Redaction</h3>
<p>
Secrets und Personendaten fallen am Edge raus. Prompt, Modell,
Entscheid und Identität gehen unveränderlich in dein SIEM.
</p>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section class="band" id="web-ui">
<div class="wrap">
<div class="prose">
<h2>Web-UI oder CLI, dieselbe Kontrolle</h2>
<p>
Du verwaltest das Gateway über eine aufgeräumte Web-UI: Policies,
Budgets, Teams, Modelle und jede einzelne Session sind ein paar
Klicks entfernt. Wer lieber tippt oder automatisiert, nimmt die
keera CLI - gleicher Funktionsumfang, skriptbar und reif für deine
Pipeline. Beide Wege schreiben dieselbe versionierte Policy: was
du im Browser klickst, liest die CLI - und umgekehrt.
</p>
<p>
Und weil jede Anfrage über denselben Endpunkt läuft, siehst du zum
ersten Mal, was dein Unternehmen mit LLMs wirklich tut: Tokens,
Kosten und abgelehnte Anfragen pro Team, Modell und Zeitraum - im
Browser oder als CSV für deine eigenen Auswertungen.
</p>
</div>
<figure class="figure figure--shot">
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alt="Der Sessions-Screen der Web-UI von Keera Gateway"
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<figcaption class="note">
Web-UI von Keera Gateway. Die Werte stammen aus einer
Demo-Instanz.
</figcaption>
</figure>
</div>
</section>
<section class="band band--alt" id="features">
<div class="wrap">
<div class="prose">
<h2>Features</h2>
<p>
Das Gateway ist mehr als ein Proxy. Hier sind einige seiner
stärksten Features - jedes davon in der Web-UI und in der CLI.
</p>
</div>
<div class="grid">
<div class="card">
<h3>Guardrails</h3>
<p>
Erlaubte Modelle, Rate Limits und Budgets - pro Organisation,
Team und Schlüssel. Versioniert, bei jeder Anfrage geprüft, im
Zweifel abgelehnt.
</p>
</div>
<div class="card">
<h3>Smart Filters</h3>
<p>
Ein kleines Modell liest jede Anfrage und nimmt Secrets,
Kundennamen und Personendaten heraus - oder stoppt sie. Erst im
Schattenmodus messen, dann scharf schalten.
</p>
</div>
<div class="card">
<h3>Smart Routers</h3>
<p>
Ein kleines Modell wählt, welches Modell antwortet: das schnelle
lokale für kurze Edits, das grosse nur, wenn die Aufgabe es
braucht.
</p>
</div>
<div class="card">
<h3>Live Map</h3>
<p>
Clients, Gateway und Modelle als Bild, mit einer Linie quer
durch: darüber bleibt es im eigenen Netz, darunter verlässt es
das Haus. Anfragen laufen live darüber.
</p>
</div>
<div class="card">
<h3>Sessions</h3>
<p>
Ein Auftrag an den Coding Agent sind vierzig Aufrufe. Kosten,
Dauer und Ausgang stehen pro Auftrag - die Zahl, über die man
reden kann.
</p>
</div>
<div class="card">
<h3>SSO und Rollen</h3>
<p>
Anmeldung an deinem eigenen Identity Provider, Rechte aus deinen
Verzeichnisgruppen. Jede Änderung steht im Audit-Log.
</p>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section class="band" id="faq">
<div class="wrap">
<div class="prose">
<h2>Häufige Fragen</h2>
<p>
Das fragen uns Teams am häufigsten, bevor sie das Gateway
aufsetzen.
</p>
</div>
<div class="faq">
<details>
<summary>Speichert ihr meine Prompts?</summary>
<p>
Nein. Weder der Prompt noch die Antwort des Modells wird
gespeichert - der Inhalt läuft durch und ist danach weg.
Festgehalten wird die Anfrage selbst: wer, wann, welches Modell,
wie viele Tokens, welcher Entscheid. Genau daraus entstehen die
Kosten pro Team und der Nachweis, und das Log liegt in deiner
Infrastruktur.
</p>
</details>
<details>
<summary>Macht uns das Gateway sicherer?</summary>
<p>
Ja, vor allem über die Schlüssel. Die API-Schlüssel für alle
Modelle liegen an einem Ort statt verstreut in .env-Dateien,
CI-Secrets und auf Laptops. Du gibst sie pro Team frei und
ziehst sie an einem Ort zurück. Deine Anwendungen bekommen den
echten Schlüssel nie zu sehen.
</p>
</details>
<details>
<summary>Hilft es mir beim EU AI Act?</summary>
<p>
Ja. Der AI Act verlangt, dass du belegen kannst, was dein
Unternehmen mit KI tut. Das Gateway protokolliert jede Anfrage
mit Identität, Modell und Entscheid und zeigt dir Nutzung und
Kosten pro Team. Die Belege sind da, wenn jemand fragt. Die
Compliance-Arbeit bleibt deine.
</p>
</details>
<details>
<summary>
Wie unterscheidet es sich von anderen AI Gateways?
</summary>
<p>
In zwei Punkten. Erstens bekommst du Enterprise-Support direkt
von uns, mit einem Ansprechpartner in der Schweiz. Zweitens
braucht es keinen eigenen Client und keine eigene Library: deine
Tools sprechen weiter die APIs, die sie schon sprechen, und du
änderst eine Base-URL. Das hält dich unabhängig - auch von uns.
</p>
</details>
<details>
<summary>Läuft Claude Code damit?</summary>
<p>
Ja. Das Gateway spricht die OpenAI- und die Anthropic-API.
Claude Code, dein eigener Agent, eine interne App oder ein
Notebook zeigen auf die Base-URL des Gateways und laufen weiter
wie vorher.
</p>
</details>
<details>
<summary>Kostet das Latenz?</summary>
<p>
Sehr wenig. Der Weg durch Policy, Budget und Log kostet
Mikrosekunden - neben einer Modellantwort, die Sekunden dauert,
fällt das nicht auf. Nur wer Smart Filters oder Smart Routers
einschaltet, kauft sich den kleinen Modellaufruf bewusst dazu.
</p>
</details>
<details>
<summary>Ist es leichtgewichtig?</summary>
<p>
Ja. Es braucht sehr wenig Arbeitsspeicher und ist schnell. Keine
schwere Laufzeit, keine Datenbank-Farm davor - du stellst es
neben deine Anwendungen, ohne dafür eine eigene Plattform zu
bauen.
</p>
</details>
<details>
<summary>Ist es cloud-native?</summary>
<p>
Ja, Cloud und Kubernetes sind sein Zuhause. Es läuft als
Container, skaliert horizontal und nimmt seine Konfiguration aus
dem Cluster. In deiner Cloud, in deinem Cluster oder im eigenen
Rechenzentrum ist es dieselbe Software.
</p>
</details>
</div>
</div>
</section>
<section class="band" id="contact">
<div class="wrap">
<div class="prose">
<h2>Keera testen</h2>
<p class="lede">
Wir onboarden ein Team, verbinden es mit deinen Repos und zeigen
dir die Zahlen. Nach 30 Tagen entscheidest du.
</p>
</div>
<form
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data-cf-sent="Danke. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen."
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data-cf-need-interest="Bitte wähle mindestens ein Produkt."
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<p>
Keera - Agentisches Coding. Digital souverän. Gebaut in Bern von
bespinian.
</p>
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