Controle de custo de IA. Antes da fatura, não depois.
O ledger de créditos da Deep Agents verifica o saldo antes de cada chamada ao provedor, bloqueia o que ultrapassa o limite e registra todo consumo, ajuste e exceção — governança de custo com trilha de auditoria.
Uso de LLM sem governança vira custo invisível — até a fatura chegar.
Sem uma camada de controle, qualquer equipe consome o provedor diretamente. Não há limite por empresa, não há visibilidade de quem gastou o quê, e o custo só aparece no fim do mês — quando já não dá para reagir.
A Deep Agents inverte isso: a checagem acontece antes do envio ao provedor. Se não há crédito ou o limite foi atingido, a requisição é barrada na hora. O custo deixa de ser uma surpresa e passa a ser uma política.
“A pergunta não é quanto a IA custou. É quem autorizou cada gasto.”
Três etapas. Um único fluxo.
Cada requisição de modelo passa pelo mesmo ciclo: a política é verificada, a execução é liberada e o consumo é registrado de forma auditável.
Verifica
Checa saldo, limite e permissão.
Antes de qualquer chamada ao provedor, a plataforma confere o crédito do tenant, o limite do cargo e o modelo liberado pela política.
Executa
Libera a chamada e devolve em streaming.
Aprovada, a requisição segue para OpenAI ou OpenRouter e a resposta volta token a token, com rate limiting aplicado.
Registra
Debita créditos e grava a trilha.
O consumo é debitado do ledger e cada ajuste, exceção e interação fica registrado — pronto para auditoria.
Bloqueio antes do provedor.
A política é avaliada na borda: saldo de créditos, limite de uso e modelo permitido por cargo.
Se algo não bate, a chamada nem chega ao provedor — sem custo, sem surpresa.
- Saldo de créditos verificado por tenant
- Limite de uso por empresa e por cargo
- Modelos liberados conforme a política
- Tentativas bloqueadas registradas no ledger
Which concept do you prefer?
What drew you to this one? (optional)
Velocidade de chat, governança de sistema.
Aprovada a requisição, a Deep Agents repassa ao provedor configurado e devolve a resposta em streaming.
Rate limiting controla o ritmo por empresa e cargo — a equipe não sente fricção, a operação não estoura.
Rank these concepts — tap in order (best first)
Consumo auditável, por empresa.
Cada chamada debita créditos do ledger do tenant. Ajustes manuais e exceções são gravados com autor e motivo.
O resultado é uma trilha completa: quem consumiu, qual modelo, quanto custou e por que — pronta para auditoria interna ou de cliente.
Por empresa
- Saldo atual
- Consumo no período
- Limite definido
- Tentativas bloqueadas
Por modelo
- Chamadas por modelo
- Tokens consumidos
- Custo estimado
- Provedor usado
Por cargo
- Uso por owner
- Uso por admin
- Uso por usuário
- Exceções concedidas
Auditoria
- Ajustes manuais com autor e motivo
Saldo · limites · tentativas bloqueadas · consumo por modelo — em tempo real
O que você passa a enxergar.
Consumo por empresa
Veja saldo, limite e gasto de cada tenant — e identifique na hora quem está perto do teto.
Custo previsível
Com limite e bloqueio antes do provedor, o custo de IA vira uma política, não um susto no fim do mês.
Trilha de auditoria
Cada ajuste e exceção registrado com autor e motivo. Auditoria interna ou de cliente sem garimpar log.
Organiza toda a operação de IA.
Sete módulos integrados num único fluxo de operação.
Feito para quem responde pela operação de IA.
Escale o uso de LLM sem perder controle.Governança, acesso e observabilidade.
A camada de operação multi-tenant que a sua plataforma de IA precisa. Fale com a Deep Dive e veja a Deep Agents rodando.