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.
AI-aanroepen dragen meer dan alleen een prompt.
TEE-grens
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.
AI-oplossingspaden
Gebruik privé-modellen waar AI met geheimen werkt.
Het endpoint voor het privé-model is het eerste toegangspunt. Hetzelfde privacy-gebouwblok breidt zich uit naar agents, datastromen en training.
Private AI-inference
Bied OpenAI-compatibele modelaanroepen aan waarbij prompts, outputs en klantcontext versleutelde-bij-gebruik bescherming nodig hebben.
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
Privé AI-agents
Laat agents draaien met sleutels, tools, geheugen en acties binnen een geverifieerde runtime in plaats van een zichtbare automation cloud.
Privémodeltraining
Pas modellen aan op propriëtaire data terwijl datasets, gradients, checkpoints en evaluatietraces binnen de grens blijven.
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
Privé AI-data
Verplaats modellen naar gevoelige records en geef goedgekeurde outputs terug zonder ruwe data bloot te stellen aan de modeloperator.
source
EHR data
source
Customer records
source
Internal docs
TEE clean room
query without raw access
approved output
aggregate only
Vragen
Wat teams vragen voordat ze overstappen.
Private LLM's zijn niet zomaar een endpoint. Het is een keuze tussen SaaS-gemak en zelf beheerde AI-infrastructuur.
Waarin verschilt dit van een normale LLM API?
Een normale LLM API verwacht dat je de providergrens vertrouwt. Phala draait de modeloproep binnen hardware-ondersteunde TEE’s en kan runtime-bewijs toevoegen dat laat zien wat de aanvraag beschermde.
Hoe verschilt dit van modellen on-prem draaien?
On-prem geeft controle, maar jij beheert GPU’s, modelserving, upgrades en capaciteit. Phala behoudt de API-workflow en voegt private uitvoering en verifieerbare runtime-status toe.
Hoe moeilijk is het om privé LLM's te integreren in mijn bestaande app?
Gebruik de OpenAI-compatibele API-vorm: wijzig de basis-URL, selecteer een private modelslug en houd je bestaande SDK of agentframework.
Welke modeltypen zijn beschikbaar?
De catalogus bevat coding-, reasoning-, algemene chat- en open-weight-modelfamilies van providers zoals DeepSeek, Qwen, Meta, Mistral, Google en OpenAI OSS.
Hoe kunnen klanten verifiëren dat gegevens beschermd waren?
Het Trust Center zet attestatierapporten om in een inspecteerbare weergave van hardware-, bron-, runtime- en netwerkverificatiestatus.
Wanneer moet ik een dedicated private stack gebruiken?
Gebruik een dedicated stack wanneer je custom modellen, gereserveerde GPU’s, klant-specifieke deployments of een sterkere compliance- en auditgrens nodig hebt dan shared inference biedt.
Begin met bouwen
Bouw AI die je kunt bewijzen.
Implementeer private workloads, verifieer uitvoering en schaal van modellen tot GPU-jobs.
Private uitvoering. Verifieerbare resultaten.
Nieuwsbrief
© 2026 Hashforest Technology. Alle rechten voorbehouden. Privacy • Voorwaarden