AI Usage, Under Control.

Stigg: El Runtime de Uso para Productos de IA

Stigg es la plataforma de infraestructura de uso que permite a las empresas de IA controlar, medir y monetizar el consumo de sus productos en tiempo real. Con latencias inferiores a 10 milisegundos y capacidad para procesar más de un millón de eventos por segundo, Stigg garantiza que ningún token de IA se ejecute fuera de presupuesto, ofreciendo a los equipos de ingeniería y finanzas el control total sobre los costos de computación de IA.

Características Principales

• Ejecución en tiempo real: Millones de solicitudes de IA decididas en menos de 10 ms con verificación de créditos, límites y derechos antes de cada ejecución.

• Infraestructura de créditos de grado financiero: Wallets, libros contables, consumo progresivo, reglas de expiración y priorización, con integridad de doble entrada y cumplimiento ASC 606.

• Medición en tiempo real a gran escala: Captura y agregación de cada token, llamada de inferencia y acción de agente, con despliegue en VPC propia y propiedad total de los datos.

• Controles de gasto self-serve: Límites de presupuesto por usuario, equipo o agente, aplicados en el momento de la llamada y configurables por los propios clientes.

• Integración con stacks de facturación existentes: Sincronización bidireccional con Stripe, Zuora y otros proveedores, sin necesidad de migración ni reemplazo de sistemas.

Casos de Uso

• Monetización de productos de IA: Implementar modelos híbridos de créditos con reposiciones, visibilidad completa y control de costos desde el día uno.

• Prevención de sobregiros: Garantizar que ningún cliente exceda su presupuesto de tokens de IA mediante aplicación de límites en tiempo real con latencia mínima.

• Gobernanza empresarial de gasto: Permitir a equipos y agentes operar dentro de presupuestos definidos, con trazabilidad completa de cada deducción de créditos.

Público Objetivo

Stigg está diseñado para empresas de software que ofrecen capacidades de IA a escala, incluyendo plataformas de colaboración, herramientas de desarrollo, y servicios de análisis predictivo, que necesitan infraestructura robusta para medir, controlar y facturar el consumo de IA sin comprometer el rendimiento ni la experiencia del usuario.