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.
Les appels IA transportent plus que le prompt.
Frontière TEE
LLM privé Phala
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.
Parcours de solution IA
Utilisez des modèles privés lorsque l’IA accède à des secrets.
Le point de terminaison du modèle privé est le premier point d’entrée. Le même principe de confidentialité s’étend aux agents, aux workflows de données et à l’entraînement.
Inférence IA privée
Diffuser des appels de modèles compatibles OpenAI où les prompts, sorties et le contexte client nécessitent une protection chiffrée en cours d’utilisation.
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
Agents IA privés
Exécutez des agents avec clés, outils, mémoire et actions dans un runtime vérifié au lieu d’un cloud d’automatisation visible.
Entraînement de modèle privé
Adaptez les modèles sur des données propriétaires tout en conservant les jeux de données, gradients, checkpoints et traces d’évaluation à l’intérieur de la frontière.
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
Données d’IA privées
Déplacez les modèles vers des dossiers sensibles et renvoyez des résultats approuvés sans exposer les données brutes à l’opérateur du modèle.
source
EHR data
source
Customer records
source
Internal docs
TEE clean room
query without raw access
approved output
aggregate only
Questions
Ce que les équipes demandent avant de basculer.
Les LLM privés ne sont pas qu’un simple endpoint. C’est un choix de déploiement entre la simplicité du SaaS et une infrastructure IA autogérée.
En quoi est-ce différent d’une API LLM classique ?
Une API LLM classique vous demande de faire confiance au périmètre du fournisseur. Phala exécute l’appel du modèle dans des TEE adossés au matériel et peut joindre une preuve d’exécution montrant ce qui a protégé la requête.
En quoi est-ce différent d’exécuter des modèles on-prem ?
L’on-premise donne le contrôle, mais vous opérez les GPU, le service de modèles, les mises à niveau et la capacité. Phala conserve le workflow API tout en ajoutant une exécution privée et un état d’exécution vérifiable.
Quelle est la difficulté d’intégrer des LLM privés dans mon application existante ?
Utilisez la forme d’API compatible avec OpenAI : changez l’URL de base, sélectionnez un identifiant de modèle privé et conservez votre SDK ou framework d’agent existant.
Quels types de modèles sont disponibles ?
Le catalogue inclut des familles de modèles pour le code, le raisonnement, le chat général et les poids ouverts provenant de fournisseurs tels que DeepSeek, Qwen, Meta, Mistral, Google et OpenAI OSS.
Comment les clients peuvent-ils vérifier que les données ont été protégées ?
Le Trust Center transforme les rapports d’attestation en une vue inspectable du matériel, du code source, du runtime et de l’état de vérification réseau.
Quand dois-je utiliser une pile privée dédiée ?
Utilisez une stack dédiée lorsque vous avez besoin de modèles personnalisés, de GPU réservés, de déploiements spécifiques à chaque client, ou d’un périmètre de conformité et d’audit plus strict que l’inférence mutualisée.
Commencer à construire
Construisez une IA que vous pouvez prouver.
Déployez des charges de travail privées, vérifiez l’exécution et passez à l’échelle, des modèles aux jobs GPU.
Exécution privée. Résultats vérifiables.
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