Confidential AI Models
Private LLMs.
Verified results.
Frontier inference without exposing prompts, tools, or memory.
OpenAI-compatible APIs run inside hardware-backed TEEs and return proof of the runtime that handled the request.
KI-Aufrufe tragen mehr als nur Prompts.
TEE-Grenze
Phala private LLM
Private AI calls prompts, keys, tools, and memory stay inside the runtime. providers route the request without becoming the trust boundary. Proof follows the answer. verify GPU, container, model route, and response. same API shape, hardware-backed receipt, private inference. streaming, tool calls, and agent memory keep their normal developer flow. auditors can inspect evidence without reading the prompt. users get answers plus runtime proof, not another black box.
Traditional AI
- Prompts, tools, keys, and memory can become provider-visible state
- Security depends on policy, contracts, and audit logs after the fact
- The model result cannot carry a hardware-backed runtime receipt
Confidential AI
- Inference runs inside TEE-backed infrastructure
- The runtime can be verified before the result is trusted
- Customers can inspect proof without operating on-prem GPUs
Private LLM catalog
Frontier models with private runtime.
OpenAI-compatible models with hardware-backed privacy and verification. Keep your SDK flow, change the endpoint, and copy the real call when you need it.
Integrate in minutes
Same SDK, Change Endpoint, Verify E2EE.
Keep your OpenAI-compatible client. Point it at the private endpoint, choose a Phala model slug, and read the proof when the output needs an audit trail.
selected proof
Private LLM Gateway
The OpenAI-compatible endpoint terminates inside the verified gateway boundary.
KI-Lösungswege
Verwenden Sie private Modelle, wenn KI mit Geheimnissen interagiert.
Der private Modell-Endpunkt ist der erste Einstiegspunkt. Dieselbe Datenschutz-Primitive lässt sich auf Agents, Daten-Workflows und Training ausweiten.
Private AI-Inferenz
OpenAI-kompatible Modellaufrufe bereitstellen, bei denen Prompts, Outputs und Kundenkontext Schutz durch Verschlüsselung während der Nutzung benötigen.
DeepSeek V3.1
128K
$0.27/M input
Qwen3 Coder
256K
$0.40/M input
Llama 3.3 70B
128K
$0.15/M input
GPT OSS 120B
128K
$0.10/M input
Claude Sonnet 4.5
200K
$3.00/M input
Gemini 2.5 Pro
1M
$1.25/M input
Private KI-Agenten
Agenten mit Schlüsseln, Tools, Speicher und Aktionen in einer verifizierten Laufzeit ausführen statt in einer sichtbaren Automatisierungs-Cloud.
Private Modelltrainings
Passe Modelle an proprietäre Daten an, während Datensätze, Gradients, Checkpoints und Evaluations-Traces innerhalb der Grenze bleiben.
private training run
Observe without exposing weights.
01
dataset
sealed
02
fine-tune
running
03
eval
private
04
checkpoint
verified
loss curve
proof attached
attestation.json
Private KI-Daten
Modelle zu sensiblen Datensätzen verschieben und freigegebene Ausgaben zurückgeben, ohne Rohdaten dem Modellbetreiber offenzulegen.
source
EHR data
source
Customer records
source
Internal docs
TEE clean room
query without raw access
approved output
aggregate only
Fragen
Was Teams fragen, bevor sie umsteigen.
Private LLMs sind nicht nur ein weiterer Endpoint. Sie sind eine Deployments-Entscheidung zwischen SaaS-Komfort und selbst betriebener AI-Infrastruktur.
Worin unterscheidet sich das von einer normalen LLM-API?
Eine normale LLM-API verlangt, dass Sie der Anbietergrenze vertrauen. Phala führt den Modellaufruf in hardware-gestützten TEEs aus und kann einen Laufzeitnachweis anhängen, der zeigt, was die Anfrage geschützt hat.
Wie unterscheidet sich das von der Ausführung von Modellen On-Prem?
On-Prem gibt Kontrolle, aber Sie betreiben GPUs, Modell-Serving, Upgrades und Kapazität. Phala behält den API-Workflow bei und ergänzt private Ausführung sowie verifizierbaren Laufzeitstatus.
Wie schwierig ist es, private LLMs in meine bestehende App zu integrieren?
Verwenden Sie die OpenAI-kompatible API-Struktur: Base-URL ändern, einen privaten Modell-Slug auswählen und Ihr bestehendes SDK oder Agenten-Framework beibehalten.
Welche Modelltypen sind verfügbar?
Der Katalog umfasst Coding-, Reasoning-, General-Chat- und Open-Weight-Modellfamilien von Anbietern wie DeepSeek, Qwen, Meta, Mistral, Google und OpenAI OSS.
Wie können Kunden verifizieren, dass Daten geschützt waren?
Das Trust Center macht Attestierungsberichte in einer prüfbaren Ansicht von Hardware-, Quell-, Laufzeit- und Netzwerkintegritätsstatus zugänglich.
Wann sollte ich einen dedizierten privaten Stack verwenden?
Nutzen Sie einen dedizierten Stack, wenn Sie benutzerdefinierte Modelle, reservierte GPUs, kundenspezifische Deployments oder eine stärkere Compliance- und Audit-Grenze als bei gemeinsam genutzter Inference benötigen.
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Bauen Sie KI, die Sie beweisen können.
Stellen Sie private Workloads bereit, verifizieren Sie die Ausführung und skalieren Sie von Modellen bis zu GPU-Jobs.
Private Ausführung. Verifizierbare Ergebnisse.
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