01
◩
Költségtudatos útválasztás
Minden kérés futás közben kap egy árcédulát. Ha egy 4¢-es modell elég, nem hívunk 40¢-eset. Audit-naplóban minden döntés indokolt.
Lépj be az Engine agyába: minden döntés egy szinapszisnyi pillanat.
LLM orchestrator és AI model routing platform fejlesztőknek és vállalatoknak: modellválasztás, tool routing, fallback, költségoptimalizálás, latency kontroll és auditálható döntési logika egy központi AI motorban.
A Nortinia Engine nem egy újabb LLM-burkoló. Ez a döntéshozó réteg: szerkesztett, mérhető, és pontosan azt csinálja, ami a legolcsóbb, leggyorsabb, legpontosabb. Multi-tenant. Multi-modell. Egy interfész.
em egy újabb LLM-burkoló. Nem egy újabb fizetős eszköz. Nem egy újabb fekete doboz. A Nortinia Engine azért készült, hogy ne kelljen választanod sebesség, költség és pontosság között. Mind a hármat optimalizálja — egyszerre, minden kérésen.
A csapatod fejlesztett egy chat-asszisztenst. Aztán még egyet, másik LLM-mel. Aztán mindegyikbe beszerelt egy „use the best model” logikát — ami egyetlen `if/else`, és minden hónapban 2 000 dollárral több a számla, mint kéne.
A Nortinia Engine minden kérést elemez: modell-választás, eszköz-választás, lépés-szám, kontextus-vágás, gyorsítótár-találat. Egy futtatás — három másodperc helyett három tizedmásodperc, három cent helyett három tized cent. Nem érzed, hogy ott van. De a számláidon látszik.
Minden kérés futás közben kap egy árcédulát. Ha egy 4¢-es modell elég, nem hívunk 40¢-eset. Audit-naplóban minden döntés indokolt.
OpenAI, Anthropic, Google, helyi modellek — ugyanaz az interfész. Az Engine választ, te csak kérdezel.
Tudja, melyik MCP eszköz mit csinál, melyik gyorsabb, melyik drágább. Egy kattintásnyi felület, egy bekapcsolt naplózás.
Egy instance, korlátlan ügyfél, szigorúan szeparált limitek és kvóták. PostgreSQL RLS. Auditálható.
Minden döntés mérési pont. A motor visszacsatol önmagába — ami tegnap drága volt, ma olcsóbban megy.
Nem csak választ ad — elmondja, miért azt választotta. Egy mondatban. HU vagy EN.
Négy pillanatkép. Nem render. Nem majdnem. A motorháztető alatt valóban így néz ki egy nap.
„A bevezetés előtt minden hónapban növekedett a számla, a felhasználói élmény mégsem. Az Engine bekapcsolása után átlagosan 3.2× költséghatékonyabbak lettünk anélkül, hogy bármit változtattunk volna a UI-on. A fejlesztők szabaddá váltak.”
Az LLM gateway egyetlen API mögé bújtatja a többi providert (auth, rate limit, logging). Az LLM orchestrator ezenfelül per-request döntést hoz a modellválasztásról, fallback-ről, tool routing-ról és optimalizálja a költséget + latency-t.
A use-case-től függ — tipikusan 30-50% kontextus-szenzitív routing-gal (small model olcsó kérdésekre, large model komplexre). Eval harness-szel mérve, A/B tesztelhetően.
Egyetlen HTTP endpoint-tal. A meglévő OpenAI/Anthropic SDK-hívásaidat lecseréled a Nortinia Engine endpointra, és a routing már szerveroldalon történik. Streaming + tool-calling protokoll támogatva.
Igen — saját VPC, on-premise vagy NIP Platform managed deployment. Open-source modellek (Llama, Mistral) is támogatva a teljes függetlenségért.
Az agent dönt, melyik tool-t hívja meg a következő lépésben. A Nortinia Engine tool-registry-ből választja ki a megfelelőt (semantic match + LLM tool-calling protokoll). Audit-trail-el.
Kérj egy 20 perces bemutatót. Megmutatjuk, hogyan néz ki a Te kéréseidből készült motor. Nem pitch. Nem nyomás. Csak egy tisztább reggel.