Shared
Gestionado · cluster compartido UEInfraestructura compartida en la UE.
La forma más rápida de poner inferencia privada en producción. Un cluster gestionado en la UE, sin logs y nativo en GDPR — sin provisionar una sola GPU.
// despliegue
Mismo stack.
El nivel de soberanía que necesites.
Inferencia privada en un cluster compartido de la UE, en hardware Blackwell dedicado o íntegramente dentro del datacenter del cliente. Misma API, mismo código — se elige hasta dónde llega la soberanía.
// el espectro
Un stack, tres niveles de control.
El mismo stack de inferencia gestionado, acercándose progresivamente al cliente — desde un cluster compartido en la UE hasta hardware que no sale del edificio. Se puede empezar en cualquier punto y escalar.
// modelos de despliegue
Elige dónde corre.
Tres formas de desplegar exactamente el mismo stack de inferencia. El código es idéntico — lo que cambia es quién posee el hardware y dónde se procesa el dato.
Dedicated
Hardware exclusivo · Helmcode UEHardware Blackwell exclusivo.
Hardware NVIDIA Blackwell reservado en exclusiva dentro de la infraestructura europea de Helmcode — throughput garantizado, aislamiento de red completo y soporte para modelos custom o fine-tuned.
On-premise
El datacenter del cliente · operado por nosotrosSe ejecuta en el datacenter del cliente.
Desplegamos y operamos todo el stack de inferencia dentro del datacenter — o el de un partner. Los datos no se mueven. Ni un solo token sale de la red.
Listo para banca, salud, defensa y sector público.
// lado a lado
Las diferencias que importan.
Todo es igual salvo soberanía, hardware y SLA. Aquí es donde los tres divergen.
| Shared | Dedicated | On-premise | |
|---|---|---|---|
| Dónde se procesa el dato | Cluster Helmcode UE | Helmcode UE · aislado | Datacenter del cliente |
| Hardware | GPUs compartidas | B200, exclusiva | Hardware propio o nuestro |
| Aislamiento de red | Lógico (por key) | Aislamiento de red completo | Air-gappable |
| Modelos custom / fine-tuned | — | Sí | Sí |
| Tiempo de setup | Minutos | Días | Semanas · llave en mano |
| SLA de uptime | 99,5% en Growth | A medida | A medida |
| Precio de inicio | 399€ / mes | A medida | A medida |
// totalmente gestionado
Sea de quien sea el hardware, nosotros llevamos el stack.
El despliegue cambia dónde corre la inferencia — nunca quién la mantiene viva. En los tres modelos, Helmcode provisiona, monitoriza y opera todo el stack para que el equipo no toque una GPU.
- Provisioning y monitorización de GPU
- Instalación y config de vLLM
- Gestión de versiones de modelo
- Rate limiting y concurrencia
- Upgrades de hardware
- Gestión de SLA
// sectores regulados
Adaptado al compliance de cada sector.
Dónde puede vivir legalmente el dato decide cómo se despliega. Un punto de partida para las industrias más reguladas que servimos.
Banca y fintech
Dedicated / On-premiseDORA, GDPR y residencia del dato con aislamiento de red completo.
Salud
Dedicated / On-premiseLos datos de pacientes no salen de un perímetro controlado y auditable.
Legal y legaltech
Shared / DedicatedDocumentos privilegiados procesados solo en la UE, sin logs.
Sector público y defensa
On-premiseSoberano y air-gappable — ningún token sale de la red.
// migración
Subir de nivel es un cambio de config.
Como los tres hablan la misma API compatible con OpenAI, pasar de shared a dedicated a on-premise no toca el código de aplicación.
- 01
Empezar en Shared
Obtener una API key, apuntar el SDK a la base URL de Helmcode, desplegar el mismo día.
- 02
Escalar cuando haga falta
¿Compliance más estricto o más carga? Se pasa a Dedicated u On-premise — lo provisionamos nosotros.
- 03
Cambiar la base URL
Reapuntar la base URL y la key al nuevo despliegue. Mismos modelos, mismo código, cero reescritura.
// faq de despliegue
Despliegue, respondido.
Lo que preguntan los equipos antes de elegir dónde corre la inferencia.
¿Se puede empezar en Shared y pasar a Dedicated u On-premise después?
Sí — ese es el objetivo. Los tres corren el mismo stack tras la misma API compatible con OpenAI. Subir de nivel es cambiar la base URL y la key; el código de aplicación no cambia.
¿Dónde está exactamente la infraestructura de la UE?
Shared y Dedicated corren en infraestructura de Helmcode dentro de la UE — nunca en hyperscalers estadounidenses sujetos al Cloud Act. La inferencia se procesa en la región sin logs, nativa en GDPR y AI Act desde la arquitectura.
¿Qué hardware usa Dedicated?
NVIDIA B200 — 192GB VRAM, 256GB DDR5 — reservado en exclusiva. Lo provisionamos, monitorizamos y actualizamos; el cliente no toca una GPU.
¿Quién opera un despliegue On-premise?
Nosotros. Helmcode despliega y opera todo el stack de inferencia dentro del datacenter del cliente o el de un partner — llave en mano. El cliente se queda el dato y la red; nosotros mantenemos sanas las GPUs, vLLM y los modelos.
¿Se puede air-gappear el On-premise?
Sí. Para los entornos más estrictos, el despliegue puede funcionar totalmente aislado, sin conectividad saliente — ni un solo token sale de la red.
¿Se usan datos de cliente para entrenar un modelo?
Nunca, en ningún modelo de despliegue. La ausencia de logs es una propiedad de la arquitectura: prompts y completions no se almacenan, y nada de lo que se envía entrena un modelo.
// empezar
EMPIEZA A QUEMAR TOKENS
Olvídate de la infra de IA. Despliega hoy el primer endpoint de inferencia privada.
Tarifa plana. Datos en la UE. Compatible con la API de OpenAI.