Wat de gids behandelt:
26
Evaluatiecriteria voor gateway, deployment, observability, governance en agents
4
Capaciteitsgebieden, beoordeeld als één verbonden platform in plaats van losse tools
18
Essentiële functionaliteiten die productieplatforms onderscheiden van demo-functies
3
Teams op één lijn over het bedrijfsmodel: platform engineering, security en AI
In de gids
Download de gids voor:
Een werkbaar kader dat uw platform-, security- en AI-teams kunnen gebruiken om leveranciers naast elkaar te leggen en tot overeenstemming te komen over één platform.
Download de gids✓
Het volledige evaluatiekader van 26 punten
Elk criterium gegroepeerd per capability-gebied, met de bijbehorende vraag en een prioriteit: must-have, should-have of nice-to-have.
✓
Een stap voor het afstemmen van verantwoordelijkheden
Wie verantwoordelijk is voor platformbeheer, security-reviews, modeltoegang, datacontroles, kosteninzicht en incidentrespons.
✓
Een realistisch pilotplan
Hoe u een pilot uitvoert met meerdere teams, meerdere aanbieders, één zelf-gehost model en ten minste één tool-workflow.
✓
Criteria voorbij de gateway
Waar u op moet letten bij Kubernetes-native model-deployment, GPU-autoscaling, fine-tuning en progressieve rollouts.
Waarom dit belangrijk is
Het kiezen van een Enterprise AI-platform betekent het kiezen van een bedrijfsmodel
De meeste evaluaties van AI-platforms beginnen met een demo: één team, één modelaanbieder, één ideale prompt. Bijna elke leverancier ziet er dan goed uit. De verschillen komen later aan het licht, wanneer tien teams het platform delen, een aanbieder een storing heeft, een zelf-gehost model GPU's nodig heeft, finance vraagt wie wat heeft uitgegeven en security vraagt wie welke tool heeft aangeroepen.
Veel ondernemingen eindigen met een gefragmenteerde stack: een gateway van de ene leverancier, model-serving van een andere, observability van een derde en governance die er tussendoor is geplakt. Elk onderdeel werkt op zichzelf, maar geen enkel team kan het geheel beheren, en elke security-review moet vier producten dekken in plaats van één.
Drie teams, één controlepunt, elk model en elke tool erachter. De gids helpt u testen of een platform op deze manier in productie kan draaien.
De AI-gateway is het controlepunt dat alles samenbrengt: beheerde toegang, routering, failover en kostenbeheersing voor elk verzoek aan modellen, tools en agents. Maar een gateway alleen is nog geen platform. Teams die open-source of gefinetunede modellen zelf hosten, hebben ook deployment, GPU-autoscaling en rollouts nodig die aansluiten op dezelfde gateway, identiteit en observability.
Hoe een productie-klaar enterprise AI-platform eruitziet
Ontwikkelaars behouden hun OpenAI- of Anthropic-compatibele code en krijgen één API voor gehoste, zelf-gehoste en gefinetunede modellen. De gateway voegt slechts enkele milliseconden overhead toe, schakelt automatisch over bij storingen en dwingt rate-limits en quota af per gebruiker, team en app. Modellen worden native op Kubernetes ingezet met GPU-autoscaling, fractionele GPU's, scale-to-zero en canary-rollouts.
Elk verzoek genereert OTEL-logs, -metrieken en -traces, waarbij kosten worden toegewezen aan teams, apps, modellen en omgevingen, inclusief budgetwaarschuwingen. Agents, skills en MCP-servers worden gepubliceerd in een gedeeld register, en tool-aanroepen worden bij de gateway geverifieerd, geautoriseerd en gecontroleerd. Het volledige platform draait waar uw data moet blijven, met tenant-isolatie, enterprise-SLA's en compliance-verklaringen.
Draai een pilot voor echt werk, geen demo
De snelste manier om productiecapaciteiten te onderscheiden van demo-functies is een pilot die lijkt op een productieomgeving: meerdere teams, meerdere providers, ten minste één zelf-gehost model en ten minste één tool-workflow. De Enterprise AI Platform Buyer's Guide biedt je de 26 criteria om dit te beoordelen.
Voorbeeld
De vier capability-gebieden in de kopersgids voor enterprise AI-platforms
Een greep uit de criteria in elk gebied. De volledige gids bevat alle 26 criteria, inclusief prioriteiten en evaluatievragen.
Gebied 1 · 8 criteria
Gateway en ontwikkelaarservaring
Eén consistente interface voor gehoste, zelf-gehoste en provider-native verzoeken
Bestaande OpenAI- of Anthropic-clientcode werkt achter de gateway
Provider-sleutels roteren zonder dat apps opnieuw hoeven te worden ingezet
+5 criteria meer
Gebied 2 · 7 criteria
Modelimplementatie en -operaties
Wordt ingezet als native Kubernetes-workload met Helm-charts, CRD's en operators
Open-source LLM's draaien op GPU's via vLLM, TGI of Ollama
Budgetten blokkeren verzoeken automatisch wanneer ze zijn uitgeput
+4 criteria meer
Gebied 3 · 6 criteria
Observability, kosten en governance
OTEL-logs, -metrieken en -traces voor elk verzoek van modellen, tools en agents
Uitgaven toegewezen aan model, provider, gebruiker, team, app en omgeving
Teams en bedrijfsonderdelen zijn geïsoleerd bij de gateway
+3 criteria meer
Gebied 4 · 5 criteria
Agents, MCP en geschiktheid voor ondernemingen
Agents, skills en MCP-servers worden gepubliceerd en beheerd in een gedeeld register
Tool-aanroepen worden bij de gateway geverifieerd, geautoriseerd, voorzien van rate-limiting en gecontroleerd
Draait in cloud-, VPC-, hybride, on-premises of air-gapped omgevingen
+2 criteria meer
4,7
★★★★★
Gartner Peer Insights
Beoordeeld met een 4,7 op Gartner Peer Insights
Ondernemingen draaien TrueFoundry's AI Gateway (LLM, MCP en Agent Gateway), promptbeheer, tracing en governance in productie, plus Kubernetes-native modelimplementatie voorbij de gateway, allemaal op één platform.
96%
van de beoordelaars beveelt dit waarschijnlijk aan
4,9
gebruiksgemak bij implementatie en beheer
3–4 ms
extra gateway-latentie
