Conecte as contas de provedor que você já tem. Suas aplicações chamam uma única API; cada requisição roda com suas credenciais e é cobrada pelo seu provedor.
Cliente tipado para chat, imagens, vídeo e áudio, com roteamento, fallbacks, metadados e custo estimado como argumentos de verdade. Zero dependências, construído sobre fetch.
Uma única superfície, oferecida como cliente síncrono e assíncrono sobre a mesma implementação, para que uma completion em streaming se comporte de forma idêntica nos dois. Uma dependência, httpx.
A superfície multimodal e o custo por requisição em um só lugar dentro de um app Flutter, em vez de JSON montado à mão em um widget. Uma dependência, package:http.
Obtém o relatório de custos da própria OpenAI ou Anthropic, compara com uma exportação de uso que você já tem e imprime a variação por dia. Sem conta no INFRO, sem cadastro, sem arquivo de configuração.
Execute na sua própria conta de provedor, ou por uma chave do gateway e sua política. Veja quem atendeu, quanto tempo levou, quanto seu provedor vai cobrar e o trace completo, e depois copie como cURL, Python ou TypeScript.
Uma requisição com o recurso support-triage chega à rota chamada support. Sua primeira regra, long-prompts, envia prompts estimados acima de 32.000 tokens de entrada para uma conexão do Vertex AI e não corresponde. A segunda, support-triage, corresponde e envia a requisição para uma conexão da Anthropic e depois para uma conexão do AWS Bedrock. A Anthropic responde 429, a regra de falha da rota para rate_limit diz failover, e a conexão do Bedrock a atende: a resposta informa a rota, a posição na cadeia standby_a e o provedor.
Cinco requisições passam pela API única do INFRO: texto para a Anthropic, uma imagem para a OpenAI em resolução 2K e proporção 16:9, um vídeo para a Runway em 1080p, o mesmo vídeo em 720p e fala para a ElevenLabs em mp3. O INFRO verifica cada configuração em relação ao que o modelo aceita naquele provedor antes de chamá-lo. O vídeo em 1080p é recusado no INFRO e nunca enviado à Runway, com a mensagem: Runway Gen-4 Turbo on Runway renders at 720p, not 1080p. Em 720p ele vira um job, informado por um webhook assinado quando termina.
/v1 · uma APIConfigurações verificadas antes da chamada
Cada requisição é registrada com sua rota, a conexão que a atendeu, cada tentativa, latência, tokens e uma estimativa do que seu provedor vai cobrar — agrupada por projeto, chave, modelo ou conexão.
Duas visões se alternam. Primeiro, o gasto diário estimado com provedores de um projeto fica perto dos habituais $410 e tem projeção de $1,240 hoje; seguem três achados: um modelo respondido por um novo snapshot com seu impacto semanal estimado, o gasto incomum e o relatório de custos da própria OpenAI divergindo das estimativas do INFRO. Depois, o gasto do mês até agora do projeto tem previsão de $5,820 contra um orçamento de $5,000; os achados são o aumento de tokens de saída por requisição em um modelo, a previsão acima do orçamento e o relatório de custos da Anthropic divergindo das estimativas. Os achados de reconciliação são marcados com o plano que os inclui.
GET/v1/alertsAchados, também no console
Gasto diário · projeto support-assistantDia habitual $410Projeção para hoje $1,240
traffic.model_changedopenai/gpt-5.6-terra é respondido por um novo snapshot do modelo: gpt-5.6-terra-2026-10-02Antes gpt-5.6-terra-2026-08-14+$212.40Impacto semanal estimado
spend.anomalyGasto incomum: projeto support-assistant a caminho de $1,240 hojeDia habitual $410$1,240Projeção para hoje
cost.driftBusinessAs estimativas de custo para openai estão 8.4% abaixo do que o provedor informouFonte API de custos da OpenAI6 de 7Dias com desvio
Mês até agora · projeto support-assistantOrçamento $5,000Previsão $5,820
traffic.regressionTokens de saída por requisição aumentaram em openai/gpt-5.6-terraTokens de saída por requisição 412 → 655+$96.10Impacto semanal estimado
spend.forecast_over_budgetPrevisão acima do orçamento: projeto support-assistant a caminho de $5,820 de $5,000Orçamento $5,000 por mês$5,820Previsão
cost.driftBusinessAs estimativas de custo para anthropic estão 6.1% acima do que o provedor informouFonte Relatório de custos da Anthropic5 de 7Dias com desvio
Duas chaves do gateway e sua política. A chave de produção pertence ao projeto support-assistant, pode usar Anthropic e AWS Bedrock a partir de uma faixa de IP, e o projeto permite um modelo sob um orçamento bloqueante. Suas requisições são decididas uma a uma antes de qualquer provedor ser chamado: um modelo permitido é atendido pela conexão da Anthropic, um modelo fora da lista de permissões é recusado com 403 model_not_allowed, uma requisição de outro endereço é recusada com 403 ip_not_allowed, e uma requisição acima do orçamento do projeto é recusada com 402 budget_exceeded e o código project_budget. A chave de staging não alcança uma conexão restrita a produção e é recusada com 503 connection_out_of_scope; um modelo atendido por uma conexão de staging passa.
POST/v1/chat/completionsVerificado antes do provedor
support-prodprojeto support-assistantambienteproductionprovedoresanthropic, aws-bedrockFaixas de IP10.20.0.0/16modelosanthropic/claude-sonnet-5.5orçamento$5,000 por mês, bloqueia
batch-stagingorganizaçãoambientestagingprovedorestodos os provedoresFaixas de IPqualquer
Requisições, decididas antes de qualquer provedor ser chamado
Um teto para cada pessoa, e para cada cliente seu.
Defina um teto mensal para os gastos estimados com provedores de cada membro e escolha se, ao atingi-lo, o sistema alerta ou bloqueia.
Todas as chaves que a pessoa cria contam para um único teto.
Bloquear ou alertar, definido por pessoa.
A política mais restritiva prevalece entre organização, projeto e chave.
Orçamentos de equipes
Este mês · gastos estimados com provedores
Gastos da equipe
$245 de $450
Restante
$205
Membros da equipe e seus tetos mensais de gastos estimados com provedores neste mês
Pessoa
Teto mensalUm teto mensal de gastos estimados com provedores, somando todas as chaves do gateway que este membro criou. Políticas de organização, projeto e chave também podem se aplicar, e a mais restritiva prevalece.
Este mês
Restante
Maya ChenMembro · 2 chaves
Teto mensalBloqueia no teto
Este mês$120 de $20060%
Restante$80
Omar AliMembro · 1 chave
Teto mensalBloqueia no teto
Este mês$80 de $10080%Perto do teto
Restante$20
Lena BrooksAdministrador · 1 chave
Teto mensalSó alertar
Este mês$45 de $15030%
Restante$105
Seus clientes
Defina um teto para o que cada um dos seus próprios clientes pode gastar por dia, semana ou mês. Envie o id deles com a requisição; quando atingirem o teto, o gateway responde 402 com o horário em que ele é zerado, para que sua aplicação possa avisá-los. A partir do plano Team.
Três dos seus clientes, cada um com um teto diário de 2 dólares de gastos estimados com provedores. As requisições deles são atendidas e o medidor de cada cliente vai enchendo. Uma requisição que levaria cus_4f2a acima do teto é recusada com 402 antes de chegar ao seu provedor, e a resposta informa quando o teto é zerado: 00:00 UTC. À meia-noite UTC, todos os tetos diários são zerados.
cus_7a2c+$0.60$0.00$0.60
cus_91be+$0.40$0.00$0.40
cus_4f2a+$0.90+$0.80$0.00$0.90$1.70
Abaixo do teto: atendida402cus_4f2aTeto atingido · zera às 00:00 UTC00:00 UTC · todos os tetos diários são zerados
Todososmodelospelosquaisvocêpaga,emumsóestúdio.
Imagens, vídeo e som nos provedores que você já paga, do primeiro prompt ao corte que seu editor abre.
1AO mercado na chuvaChegada1BMara sob o toldoChegada1CLanternas, closeChegada2AA xícaraA barraca2BKen serveA barraca2CChuva na janelaA barraca3ASob um guarda-chuvaJuntos3BA viela que sobeJuntos3CAmanhecer, cartão finalJuntos
Um projeto de exemplo, Mercado noturno: um spot de 30 segundos com 9 planos. Cada keyframe foi feito com GPT Image 2 e animado em um modelo de vídeo, com voz, efeitos e música nos modelos de áudio dos próprios provedores da organização.
Executando 3est. $2.23 em andamento
Mara e Ken dividem um guarda-chuva pela viela molhada do me…GPT Image 2 · OpenAI · est. $1.84
piano lo-fi caloroso, chuva leve, esperançosoEleven Music · ElevenLabs · est. $0.07
Ampliação de vídeoTopaz Video Upscale · Replicate · est. $0.32
2B Falaest. <$0.01
Ken“Última xícara da noite.”ElevenLabs V4 · ElevenLabs
1B Mara sob o toldo4 takes
Kling O3fal · 4 s · $0.45 Mantido
Veo 3.1Google · 4 s · $1.60
Seedance 2.0Replicate · 4 s · $0.60
Runway Gen-4.5Runway · 4 s · $0.48
Kling O3 mantido
ImagemVozEfeitosMúsica
0s51015202530
MaraKenElevenLabs V4
ElevenLabs Sound Effects v2
Eleven Music · piano lo-fi caloroso, chuva leve, esperançoso
Modelos de decisão respondem a perguntas tipadas com probabilidades. O INFRO transforma cada resposta em uma ação: um modelo, um bloqueio, uma aprovação, um rótulo.
8modelos de decisão, uma APICada um na sua própria conta de provedor.
Classifique cada prompt em uma rota e envie cada classe para o seu próprio modelo com regras de rota.
POST/v1/chat/completionsClassificador de rotamodelopenai/gpt-6-luna-decisions
Três prompts chegam a uma rota. Para cada um, o modelo de decisão responde a uma pergunta de escolha, quanto raciocínio a requisição exige, com uma probabilidade para small, medium e large. As regras de rota do INFRO enviam a requisição ao modelo da classe mais provável, e a resposta informa a classe no header X-INFRO-Route-Class. Respondido aqui por GPT-6 Luna (Decisions) da OpenAI.
Prompt
Qual é o prazo para reembolso?
GPT-6 LunaOpenAIchoice
Quanto raciocínio esta requisição exige?
small0.86Gemini 3.8 Flash
medium0.11Claude Sonnet 5.5
large0.03Claude Opus 5.5
Aguardando a resposta200X-INFRO-Route-Classsmall; confidence=0.79; source=modelmodelgoogle/gemini-3.8-flash
01Suas contas de provedorCada decisão roda na sua própria conexão, cobrada pelo seu provedor.
02Dentro dos seus orçamentosVerificado contra o escopo da chave e os limites de gastos antes da chamada.
03Registrado com seu custoCada chamada é uma linha no log de requisições: modelo, resposta, custo estimado.
O INFRO é um gateway de IA e um plano de controle: uma única API entre suas aplicações e os provedores de IA que você já paga, como OpenAI, Anthropic e Google. Você conecta suas próprias contas de provedor e mantém seus contratos e preços; o INFRO roteia cada requisição, faz failover quando um provedor retorna erro, verifica orçamentos antes da chamada, registra a latência e o custo estimado de cada requisição e aplica políticas sobre chaves, modelos e dados. Times de engenharia o usam para uma única integração com texto, imagem, vídeo e áudio; times financeiros, para os gastos por time, projeto e cliente; times de plataforma e segurança, para o controle central das chaves de provedor e do acesso a modelos. Seus provedores cobram o uso de modelos diretamente de você, nos seus preços; o INFRO cobra uma assinatura mensal pelo software, com 0% de margem sobre os gastos com modelos.
Por que usar o INFRO em vez de chamar a OpenAI ou a Anthropic diretamente?
Se você usa um modelo de um fornecedor e ninguém perguntou quanto ele custa, provavelmente deveria ir direto — essa é uma resposta real, e preferimos dá-la a desperdiçar sua avaliação. O INFRO se justifica quando pelo menos uma destas situações é verdadeira: você usa vários modelos de vários fornecedores, um incidente de um provedor já derrubou seu produto, alguém começou a perguntar qual cliente ou funcionalidade está gastando quanto, ou chaves de provedor começaram a aparecer em mais de um lugar. Você continua chamando os mesmos provedores nas mesmas contas; só deixa de ser dono da integração, do failover e da contabilidade entre eles.
Como o teste começa?
Crie uma conta em dash.infro.io e confirme seu endereço de e-mail. Você cria sua organização, escolhe um plano e adiciona um cartão no checkout, e seu teste de 14 dias começa quando esse checkout é concluído. No fim do dia 14, o plano escolhido é cobrado automaticamente — cancele antes do dia 14 e você não será cobrado. Durante todo esse tempo, seus provedores continuam cobrando você diretamente pelo uso de modelos.
Posso usar o Jev da TypeSafe pelo INFRO?
Sim. O INFRO serve o POST /v1/systemone da TypeSafe com o corpo de requisição e os nomes de modelo da TypeSafe, então o SDK da TypeSafe funciona com o INFRO usando uma nova URL base e uma chave do gateway do INFRO. Cada decisão roda na sua própria conta da TypeSafe, e a TypeSafe cobra você diretamente por ela. Antes de a TypeSafe ser chamada, o INFRO verifica a chave e qualquer limite de gastos; depois, retorna as respostas da TypeSafe com a versão que respondeu e um custo estimado, e registra a requisição.
O que acontece se o próprio INFRO falhar?
Passamos a ser mais uma dependência — esse é o custo honesto da troca, e você deve levá-lo em conta. Três coisas tornam isso administrável. A página de status roda em uma implantação separada e muito mais simples que o gateway e verifica o gateway a partir do seu próprio navegador. O texto usa o formato da OpenAI, então manter uma chave direta do provedor e uma troca de URL base na sua configuração é um plano de contingência de duas linhas que recomendamos ativamente. E não há SLA de disponibilidade publicado, porque um serviço sem histórico de operação não pode oferecer um com honestidade; um contrato enterprise pode incluir um SLA contratual.
Posso sair depois?
Sim, e a migração de volta são as mesmas duas linhas que trouxeram você. Recupere o histórico de requisições e de uso pelas APIs públicas, ou baixe-o em CSV pelo log de requisições e pelo Analytics, e guarde-o nos seus próprios sistemas antes que ele saia da janela de histórico consultável do seu plano. Não há exportações agendadas nem enviadas por e-mail.
Como os dados da nossa empresa são tratados, e vocês treinam com eles?
Nunca treinamos com seus prompts, entradas ou saídas, e nunca os vendemos. Os metadados de uso servem para a medição da plataforma, as estimativas de custo e a governança. O log opcional de prompts e respostas vem desativado por padrão e é limitado pelo seu plano. Registros de jobs e mídia gerada necessários para a entrega ficam à parte. As configurações de uso e retenção de dados dos seus provedores de IA continuam regidas pelos seus contratos com eles.