Москва, 20 октября 2026 г. — Хайстекс, российский разработчик ПО для миграции, аварийного восстановления и резервного копирования, объявил о запуске AI Оптимум — платформы для управления расходами и безопасностью ИИ. В основе решения — корпоративный AI-шлюз, через который проходят все запросы к моделям: он снижает их стоимость, позволяет отслеживать расходы, маскирует персональные данные и удерживает автономных ИИ-агентов в заданных рамках: по бюджету и по допустимым действиям.

По мере внедрения и масштабирования искусственного интеллекта бизнес сталкивается с рисками бесконтрольных затрат и «теневого ИИ»: сотрудники используют личные ключи доступа, а конфиденциальный исходный код и персональные данные (ПДн) попадают в публичные нейросети. Дополнительную угрозу создают автономные ИИ-агенты: без заданных лимитов зацикливание и лавина вызовов инструментов способны быстро исчерпать бюджет, а компания узнаёт об этом из итогового счёта.

Платформа AI Оптимум устраняет эти риски, предоставляя единую точку мониторинга и контроля для всех ИИ-запросов внутри организации.

Единая платформа: экономия, безопасность и прозрачность

Все запросы к нейросетям проходят через шлюз AI Оптимум, объединяющий три функции:

• Маршрутизация и оптимизация расходов. Четыре механизма работают в потоке запросов без изменений в коде: маршрутизация к модели по правилам компании, сжатие токенов без потерь, оптимизация кэша провайдера и сокращение системного промпта.

• Гардрейлы и безопасность данных. Шлюз фильтрует контент, находит и маскирует персональные данные до отправки во внешние сервисы, блокирует передачу исходного кода и конфиденциальных документов (DLP), применяет политики доступа команд к моделям и ведёт журнал для аудита. Проверка идёт в обе стороны — в промптах и в ответах моделей.

• Управление ИИ-агентами. Платформа не запускает агентов, а контролирует уже созданных — на LangChain, CrewAI или собственном коде. AI-шлюз позволяет регистрировать агентов в контуре компании, задавать лимиты стоимости, времени и глубины рекурсии, формировать белые списки инструментов и векторных хранилищ, а также блокировать неразрешённые MCP-серверы. При превышении установленных лимитов агент принудительно останавливается, а зацикливание, дрейф поведения и всплески потребления токенов выявляются в реальном времени.

Поддержка локальных и облачных моделей

AI Оптимум не привязан к одному поставщику. Шлюз анализирует отправителя, характер задачи, класс данных и по заданным компанией правилам выбирает модель и провайдера. Например, запрос с персональными данными уйдёт в локальный контур, а задача с общедоступной информацией — в облачный сервис.

Решение работает как с моделями, развёрнутыми во внутреннем контуре заказчика (GigaChat 3.5 Ultra, YandexGPT 5 Lite, T-Pro 2.0, Qwen, DeepSeek и другие), так и с облачными API российских провайдеров (GigaChat API, Alice AI LLM, YandexGPT Pro, Cotype и другие). Кроме того, к шлюзу можно подключить и другие модели, в том числе собственные дообученные модели компании.

Платформа разворачивается целиком в контуре заказчика, в том числе в изолированной среде, или в гибридном режиме — в связке с уже используемым собственным или сторонним AI-шлюзом. Во внешние сервисы уходят только запросы, разрешённые политиками компании. Это помогает выполнять требования 152-ФЗ: хранить базы данных граждан РФ в России, контролировать и журналировать работу с персональными данными, выгружать данные для аудита.

Измеримые результаты

Сжатие в AI Оптимум сокращает объём входных токенов на 55% по измерениям на бенчмарке Terminal-Bench 2 при включённом кэшировании промптов, а на повторяющихся машиночитаемых данных — системных логах, выгрузках JSON — до 97%. Совокупное снижение расходов на ИИ достигает 50%, дополнительная задержка на шлюзе составляет около 7 мс. Расходы при этом видны в разрезе команд, моделей и сценариев использования — без ручного сбора отчётов.

«Когда сотрудники и автономные агенты обращаются к внешним нейросетям напрямую, компания теряет контроль над данными и расходами, — подчёркивает Александр Шукевич, директор по развитию бизнеса компании „Хайстекс“. — Главная цель AI Оптимум — дать бизнесу управляемую экономику ИИ. Компания должна чётко понимать, во что ей обходится ИИ по командам, моделям и сценариям, где расходы можно сократить без потери качества, и быть уверенной, что конфиденциальные данные покидают контур только по заданным правилам и после маскирования».

Узнать больше о платформе AI Оптимум и запросить демонстрацию можно на официальном сайте:

https://hstx.ru/ai-optimum/

О компании «Хайстекс»

Хайстекс — разработчик решений для миграции, аварийного восстановления и резервного копирования ИТ-инфраструктуры. Решение «Хайстекс Акура» обеспечивает перенос рабочих нагрузок между платформами виртуализации и облаками, непрерывную репликацию и восстановление сервисов с минимальными RPO и RTO, работает независимо от типа СХД и API платформы. Продукт сертифицирован на совместимость с российскими платформами виртуализации и применяется заказчиками и сервис-провайдерами для построения катастрофоустойчивых конфигураций. В 2026 году компания вывела на рынок AI Оптимум — платформу для управления расходами и безопасностью ИИ.

Подробнее — на сайте https://hstx.ru/