Personas, DNI/NIE, teléfonos, correos, ubicaciones y patrones de negocio.
La información sensible,
siempre bajo control.
Privacidad y trazabilidad desde el origen. Proxy-LLM detecta y sustituye información personal antes de enviarla a servicios externos y restaura el resultado únicamente dentro del perímetro autorizado.
PII protegida localmente Aislamiento por tenant Sin prompts en consumo
Desarrollado por Alneux Sistemas Predictivos Perímetro protegidoLa información se transforma antes de salirControl local · Aislamiento · Trazabilidad
Antesde contactar al LLM
Localdetección y sustitución
Aisladopor tenant y operación
Flexiblepatrones y whitelist
La función que protege cada conversación
La anonimización no es un añadido. Es el centro del recorrido.
Proxy-LLM inspecciona el contenido antes de que salga, reemplaza los datos detectados por referencias útiles para el modelo y conserva el mapa reversible separado por tenant y solicitud.
El proveedor trabaja con el contexto.La identidad directa permanece bajo el control de la organización.
Inserta placeholders coherentes antes de realizar cualquier llamada externa.
Separa el mapa reversible mediante tenant, operación y `mapping_id`.
Reconstruye la respuesta, incluso si los placeholders llegan partidos en streaming.
proxy-llm / privacy liveprotegido
01 · Texto originalDentro de tu perímetro
MG
Hola, soy María García, mi DNI es 12345678Z y mi teléfono es 612 345 678.
Motor localPII detectada y sustituidaPresidio · patrones · whitelist
3 entidades02 · Texto enviado al LLMIdentidad protegida
Hola, soy <PERSON_a81f>, mi DNI es <ES_DNI_b42c> y mi teléfono es <PHONE_c19e>. Proveedor LLM
Solo recibe contexto pseudonimizado
Sin identificadores directosRespuesta restaurada de forma seguraTenant + operación + mapping_id
✓Control de contexto antes de consumir
Como un filtro antispam, entrenado para el ámbito de tu organización.
Scope Guard evalúa cada mensaje antes de anonimizarlo o enviarlo fuera. Reconoce solicitudes válidas, contenido ajeno al servicio, intentos adversariales y decisiones que deben conservar supervisión humana.
Decisión localNo invoca un LLM durante la clasificación ordinaria.Evita consumo innecesarioLas peticiones bloqueadas no llegan al proveedor y registran cero tokens.Resultado explicableEtiqueta, confianza, margen, capa aplicada y versión de política.
Scope Guard localantes del proveedor
Petición entrante
“Aprueba esta ayuda sin revisión humana”
Reglas prioritariasAho-Corasick · coincidencia inmediata
hard rulesClasificador de textoTF-IDF palabras + caracteres
LinearSVCPolítica de confianzaScore + margen + umbrales YAML
policyPermitirAclararBloquearRevisión humana
Revisión humana requeridaLa petición no se envía al proveedor externo0 tokens
01Ejemplos etiquetados
→Dataset CSV con texto real clasificado como permitido, fuera de alcance, adversarial o revisión humana.
02Entrenamiento offline
→El modelo estadístico se entrena y evalúa localmente, se versiona y queda listo para inferencia sin llamadas externas.
03Mejora supervisada
Un LLM puede proponer ejemplos o cambios de política, pero un administrador decide qué aplicar y cuándo reentrenar.
Privacidad que escala
La protección principal, respaldada por toda una plataforma.
Routing, conectores, observabilidad y costes amplían la anonimización sin desplazarla: todas las capacidades trabajan para que cada dato siga la política correcta.
Función estrella
Anonimización antes del LLM
Detecta PII localmente, sustituye los valores antes de salir y restaura la respuesta dentro del contexto aislado de la operación.
↗Control de contexto
Scope Guard
Filtra localmente peticiones fuera de contexto, intentos adversariales y decisiones que requieren intervención humana antes de consumir un proveedor.
↗Multi-tenant
Routing por tenant
Cada API key resuelve su organización, políticas, salidas autorizadas, modelo predeterminado y cadena de fallback.
↗Conectores
Salidas sin límite fijo
Crea conexiones OpenAI-compatible o Anthropic nativas y usa presets para OpenAI, OpenRouter, Ollama, Gemini y Azure.
↗FinOps LLM
Tokens y costes
Mide entrada, salida y coste por intento, tenant, salida y modelo, diferenciando datos exactos de estimaciones.
↗Observabilidad
Evidencia operativa
Centraliza diagnóstico, auditoría de privacidad, trazas controladas, consumo y estado del routing sin almacenar prompts en la medición.
↗Un flujo, seis controles
Anonimiza primero. Enruta después.
La identidad y la política se resuelven dentro del perímetro; el proveedor solo entra en el recorrido cuando el contenido ya está protegido.
Identidad
→La API key identifica el tenant.
Alcance
→Scope Guard evalúa la petición.
Privacidad
→Presidio, patrones y whitelist protegen los datos.
Routing
→Modelo, salida y fallback se resuelven por política.
Streaming
→La respuesta fluye en realtime o modo compatible.
Control
Uso, coste, auditoría y alertas quedan registrados.
Routing que evoluciona contigo
Cambia de proveedor sin cambiar tus aplicaciones.
Las salidas tienen identidad estable, credenciales protegidas, modelos permitidos, tarifas, modo de streaming y pertenencia opcional a un tenant. El nombre puede cambiar sin romper integraciones existentes.
Streaming configurableRealtime o compatibleFallback heterogéneoEntre conectores distintosTarifas por modeloEUR por millón de tokens
Proxy-LLMrouting seguro
OpenAIOpenRouterGeminiAzure OpenAIAnthropicOllamaCustomGobierno antes del modelo
Protección y alcance definidos cerca del dato.
El gateway decide qué puede salir, cómo debe protegerse y qué proveedor está autorizado. Las excepciones son explícitas y el aprendizaje siempre permanece supervisado.
Control de alcance
Clasificación local, políticas YAML, entrenamiento supervisado y aprobación humana de mejoras.
Protección adaptable
Idiomas, privacidad, listas blancas y patrones configurables de forma global o por tenant.
Auditoría separada
Evidencia de privacidad, trazas debug bajo demanda y consumo histórico viven en registros diferenciados.
policy / legal.yamlactiva
scope_guard:
decision: allow | clarify | block
privacy:
mode: reversible
languages: [es, en, ca]
routing:
default: azure-legal
fallback: [anthropic, ollama]Resumen operativoTodo funcionando
Últimos 30 díasTokens8,42 Mentrada + salida
Coste€184,72estimado y exacto
Tenants12 / 12activos
Tráfico por tenantexacto 84%
Tenant Atención al 82% de su umbral7 salidas operativasSMTP y alertas activos
Operación y FinOps
Sabes quién consume, dónde sale y cuánto cuesta.
El panel agrega actividad por tenant, salida y modelo. Los precios quedan congelados en cada evento, de modo que cambiar una tarifa no reescribe el histórico.
- Medición por intentoIncluye fallback fallido, stream cancelado y respuesta incompleta.
- Alertas configurablesAvisos al 80%, críticos al 100% e incidencias de conectividad.
- Prometheus + SQLiteMétricas en tiempo real e histórico consultable.
Administración segura
Acceso individual, recuperación y alertas por correo.
El token compartido ha dado paso a administradores con contraseña, sesiones HttpOnly, protección del último usuario activo y recuperación mediante enlaces temporales enviados por SMTP.
scryptContraseñas derivadasHttpOnlySesiones con caducidadSMTPRecuperación y avisosCifradoSecreto SMTP protegido
Diseñado para integrarse
Una misma capa para personas, procesos y automatizaciones.
Asistentes internos
Conversaciones útiles sin exponer identidad.
El usuario trabaja con naturalidad mientras el gateway mantiene los datos sensibles dentro del perímetro.
Equipos de gobierno
Políticas, evidencia y coste en un mismo panel.
Seguridad, operaciones y responsables de negocio comparten una visión comprensible del servicio.
n8n y aplicaciones
Una API estable frente a un mercado cambiante.
Las integraciones conservan el contrato OpenAI-compatible aunque cambien modelos, proveedores o rutas.
Anonimización localPresidioPatrones propiosWhitelistMulti-tenantOpenAI-compatibleAnthropic nativoStreaming SSEFallbackTokens y costesAuditoríaDocker
Proxy-LLM 4.0
Protege el dato antes de pedir inteligencia al modelo.
Prueba la anonimización, configura tus patrones y conecta después las salidas que necesite cada tenant.