Ein Gateway für jeden KI-Workflow — vom Debugging eines einzelnen Chatbots bis zur Beobachtung einer Flotte autonomer Agenten über mehrere Anbieter.
Chatbots, Zusammenfassungen und jede Anwendung mit LLM-Aufrufen. Jede Anfrage ist eine Gelegenheit für PII oder Geheimnisse zu leaken.
Jede Chat-Completion, Zusammenfassung oder KI-generierte Antwort sendet Nutzerkontext an ein externes Modell. Dieser Kontext enthält Namen, E-Mails, Kontonummern und manchmal Anmeldedaten. Ohne Sicherheitsschicht verlassen sensible Daten mit jedem API-Aufruf Ihre Infrastruktur — ein Compliance-Vorfall, der nur darauf wartet.
Grepture sitzt im Anfragepfad und scannt jede ausgehende Payload. PII wird mit reversiblen Tokens maskiert, Geheimnisse werden geschwärzt und Prompt-Injections werden blockiert — alles bevor die Anfrage das Modell erreicht. Auf dem Rückweg werden maskierte Tokens wiederhergestellt, damit Ihre App vollständige, personalisierte Antworten liefert. Das LLM sieht nie echte Daten.
Autonome Agenten mit Tool-Zugriff, mehrstufige Workflows und MCP-Server. Sie können nicht jede Anfrage eines Agenten vorhersagen — aber Sie können den Netzwerkpfad absichern.
KI-Agenten rufen Tools auf, verketten LLM-Anfragen und treffen autonome Entscheidungen. Sie ziehen Daten aus Datenbanken, rufen interne APIs auf und senden Kontext an externe Modelle auf Wegen, die schwer vorherzusagen oder zu überprüfen sind. Traditionelle Kontrollen auf Anwendungsebene können mit agentischen Workflows nicht mithalten.
Das Gateway sitzt auf dem Netzwerkpfad — zwischen dem Agenten und jedem externen Dienst. Egal was der Agent tut, jede ausgehende Anfrage wird auf PII, Geheimnisse und sensible Muster gescannt. Jede eingehende Antwort wird protokolliert. Eine Sicherheitsschicht deckt jeden Tool-Aufruf, jede LLM-Anfrage, jede MCP-Interaktion ab.
Wissensdatenbanken mit internen Dokumenten, Wikis und Datenbanken. Abgerufene Chunks enthalten oft Daten, die nie ein externes Modell erreichen sollten.
Retrieval-Augmented Generation zieht Chunks aus internen Dokumenten, Wissensdatenbanken und Datenbanken. Diese Chunks enthalten Geheimnisse (API-Schlüssel in Docs), personenbezogene Daten (Mitarbeiterinfos, Kundenakten) und proprietäre Inhalte. Jeder abgerufene Chunk ist ein potenzielles Datenleck, wenn er an ein externes Modell gesendet wird.
Grepture scannt jeden Chunk im Anfrage-Payload, bevor er Ihr Netzwerk verlässt. Geheimnisse werden blockiert, PII wird maskiert und proprietäre Muster lösen Warnungen aus. Das KI-Modell arbeitet mit sauberem Kontext. Ihre Wissensdatenbank bleibt privat.
LLM-Aufrufe sind eine Black Box. Keine Möglichkeit zu sehen, was gesendet wurde, was zurückkam, oder Probleme erneut abzuspielen, wenn etwas schiefgeht.
Wenn Ihre KI-Funktion fehlschlägt oder unerwartete Ergebnisse liefert, können Sie nicht sehen, welcher Prompt tatsächlich an das Modell gesendet wurde. Debugging bedeutet Logging hinzufügen, neu deployen und versuchen, das Problem zu reproduzieren. Mehrteilige Konversationen und Agenten-Schleifen machen es noch schwieriger nachzuvollziehen, was schiefgelaufen ist.
Grepture erfasst jede Anfrage und Antwort in einer strukturierten Konversationsansicht. Sehen Sie den exakten Prompt, der an das Modell gesendet wurde, vergleichen Sie Vorher/Nachher-Schwärzungen und spielen Sie jede Anfrage mit einem Klick erneut ab. Verfolgen Sie mehrteilige Konversationen und Agenten-Schleifen von Anfang bis Ende.
Keine Transparenz über die tatsächlichen KI-Kosten pro Feature, Endpunkt oder Nutzer. Token-Nutzung ist eine Black Box, bis die Rechnung kommt.
KI-API-Kosten summieren sich schnell, aber die meisten Teams haben keine Möglichkeit, Kosten bestimmten Features, Endpunkten oder Nutzern zuzuordnen. Man sieht eine große Rechnung am Monatsende ohne Aufschlüsselung. Teure Prompts, redundante Aufrufe und ineffiziente Modelle bleiben unentdeckt, bis Budgets explodieren.
Grepture protokolliert die Token-Nutzung für jede Anfrage mit modellspezifischer Kostenschätzung. Sehen Sie Kostenaufschlüsselungen nach Endpunkt, Modell und Konversation. Erkennen Sie teure Prompts, vergleichen Sie Modellkosten und treffen Sie datenbasierte Entscheidungen über Ihre KI-Ausgaben.
Teams mit OpenAI, Anthropic, Google und anderen Anbietern brauchen einheitliche Observability und konsistente Sicherheit. Ein Gateway, ein Dashboard, ein Audit-Trail.
Teams mit mehreren KI-Anbietern haben fragmentierte Observability und inkonsistente Sicherheitskontrollen. Jede Integration hat unterschiedliches Logging, unterschiedliches Kosten-Tracking und unterschiedliches Risiko. Es gibt keinen einzigen Ort, um den gesamten KI-Traffic zu sehen — und keine einheitliche Sicht auf Kosten, Konversationen oder Datenschutz.
Leiten Sie jeden Modellaufruf durch ein Gateway mit einheitlicher Observability, konsistenten Erkennungsregeln und einem einzigen Dashboard. Gleiche Prompt-Inspektion, gleiches Kosten-Tracking, gleiches Konversations-Tracing, gleiche Sicherheitsrichtlinien — über OpenAI, Anthropic, Google AI, Azure und jeden anderen Anbieter.
Grepture ist nicht auf KI-Anbieter beschränkt. Jeden ausgehenden HTTP-Aufruf mit grepture.fetch() wrappen und dieselben Erkennungsregeln auf Webhooks, Payment-APIs, Drittanbieter-Integrationen — alles anwenden.
Sensible Daten leaken nicht nur über KI-Aufrufe. Webhooks senden Kundendaten an Drittanbieter. Payment-Integrationen übergeben PII an Zahlungsdienstleister. Analytics-Plattformen erhalten Nutzerkontext. Jeder ausgehende HTTP-Aufruf ist ein potenzielles Datenleck — und die meisten haben keinerlei Scanning oder Kontrollen.
Verwenden Sie grepture.fetch() als Drop-in-Ersatz für fetch(). Jede ausgehende Anfrage fließt durch den Proxy, gescannt gegen dieselben Erkennungsregeln, die Sie für KI-Traffic verwenden. Gleiche PII-Erkennung, gleiches Geheimnis-Scanning, gleicher Audit-Trail — für jeden HTTP-Aufruf an jeden externen Dienst.
Ihre Mitarbeiter geben gerade sensible Daten in ChatGPT, Claude und andere KI-Tools ein. Kein Proxy, keine Richtlinie, kein Audit-Trail — bis jetzt.
Jeder Mitarbeiter mit einem Browser hat Zugang zu öffentlichen KI-Tools. Sie kopieren Kundendaten, interne Dokumente und Code-Schnipsel in ChatGPT, ohne darüber nachzudenken. Die IT hat keine Sichtbarkeit, keine Kontrolle und keinen Audit-Trail. Traditionelle Proxys können nicht helfen, weil die Daten nie durch Ihre Infrastruktur fließen.
Grepture Browse ist eine Chrome-Erweiterung, die sensible Daten direkt in KI-Chat-Eingaben erkennt, bevor sie gesendet werden. Sie funktioniert dort, wo die Daten tatsächlich in die KI gelangen — im Browser. PII, Geheimnisse und sensible Muster werden in Echtzeit erkannt und geschwärzt. Kein Proxy für den Grundschutz erforderlich. Verbindung zum Grepture-Proxy für einheitliche Richtlinien und einen vollständigen Audit-Trail.
npm install @grepture/sdk — Client wrappen — fertig.
Kostenlos für bis zu 1.000 Anfragen/Monat · Keine Kreditkarte erforderlich
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