Vai al contenuto

Integrazioni API con i modelli AI

Lavoriamo come 'collante' tra modelli AI (OpenAI, Anthropic, Google, open-source) e i tuoi sistemi (CRM, ERP, e-commerce, app). Middleware affidabili, sicuri, con caching e routing intelligente per ottimizzare costi e latenza.

Connessione fluida tra modelli AI, servizi cloud e i tuoi sistemi aziendali esistenti.

Casi d'uso

  • Layer AI unificato per multipli prodotti
  • Sostituzione fornitori senza refactor app
  • Caching condiviso tra team data science
  • Compliance multi-region (UE/US data residency)
  • Sperimentazione A/B tra modelli diversi

Vantaggi misurabili

  • Costi API sotto controllo e monitorati per feature
  • Latenza prevedibile con caching
  • Vendor independence (no lock-in)
  • Sicurezza enterprise-grade

Dettagli tecnici

Provider AI

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Google
  • Modelli open-weight (Llama, Mistral, Qwen)

Middleware

  • API gateway custom (FastAPI, Hono)
  • Rate limiting per tenant
  • Request/response transformation
  • Multi-region failover

Security

  • OAuth 2.0, OIDC, JWT
  • API key rotation
  • Secrets management (Vault, AWS Secrets)
  • Audit log e WAF

Cost optimization

  • Semantic caching per evitare chiamate duplicate
  • Routing model-based (cheap → expensive)
  • Batching automatico
  • Budget alert per cliente/feature

Come colleghiamo sistemi che oggi non si parlano

  1. Analisi delle interfacce — Verifichiamo che cosa espone davvero ogni sistema: API documentate, webhook, esportazioni programmate o solo accesso a database.
  2. Contratto dei dati — Definiamo entità, chiavi univoche e direzione di sincronizzazione: senza una sorgente autorevole per campo si creano conflitti permanenti.
  3. Autenticazione — Impostiamo credenziali dedicate per integrazione, con scadenze e rotazione, mai account personali.
  4. Idempotenza e retry — Ogni chiamata deve poter essere ripetuta senza duplicare dati, perché le interruzioni di rete sono la norma e non l'eccezione.
  5. Limiti e costi — Rispettiamo i limiti di frequenza dei fornitori e dimensioniamo le sincronizzazioni sui volumi reali.
  6. Osservabilità — Log delle chiamate, allarmi sui fallimenti ricorrenti e un cruscotto minimo per capire subito quale lato dell'integrazione si è fermato.

Consegniamo la mappa delle integrazioni, il contratto dei dati, la configurazione delle credenziali e i log di esercizio.

Come si lavora con noi

Chi analizza il processo è la stessa squadra che sviluppa e manutiene: product, engineering, integrazione con i sistemi in uso, governance delle decisioni automatiche e presidio dopo il rilascio.

Richiedi una consulenza · Scopri la consulenza AI · Tutti i servizi · AI per settori

FAQ

Cos'è il semantic caching?

Conserva risposte AI a richieste semanticamente simili, evitando chiamate duplicate. Sui casi d'uso molto ripetitivi l'effetto sui costi è significativo e viene misurato prima e dopo l'attivazione.

Posso switchare provider senza riscrivere l'app?

Sì. Il middleware espone un'API unica e gestisce internamente il routing al provider. Cambi modello con una config.

Gestite anche modelli self-hosted?

Sì: integriamo vLLM, Ollama, Text Generation Inference per modelli on-premise o cloud privato.