Sviluppi, rilasci e gestisca OpenAI in produzione
OpenAI su DoiT
Porti OpenAI Platform dal pilot alla produzione su AWS, Google Cloud e Azure. Il modello giusto, costi trasparenti, un'operatività che regge.
una practice OpenAI di livello enterprise
La maggior parte dei progetti AI si arena dopo la demo
Il modello funziona. La fattura, la latenza e l'affidabilità no. Abbiamo costruito una practice OpenAI di livello enterprise con un unico obiettivo: portare l'AI dal pilot alla produzione.
Uniamo l'expertise su Anthropic al nostro DNA FinOps e CloudOps. I nostri Forward Deployed Engineers si integrano nel suo team e rilasciano codice, invece di consegnarle una slide di strategia e sparire.
Perché DoiT
Sono in molti a saper organizzare un workshop su OpenAI. Pochi sanno gestire i workloads una volta in produzione. È in questo divario che operiamo.
Multicloud per impostazione predefinita
OpenAI su Amazon Bedrock, oltre alle API dirette. Scegliamo il percorso adatto al suo stack, non al nostro.
DNA FinOps
Definiamo prezzi e ottimizziamo la spesa cloud dal 2011. Token, GPU e trade-off tra provider misurati al centesimo.
Delivery integrata nel team
Engineers senior che entrano nel suo team. Conoscono la sua architettura, il suo contesto e i suoi vincoli.
Strumentazione nativa
Attribuisca la spesa AI per team, funzionalità e cliente: vede davvero quanto le costa OpenAI.
cosa le offre la partnership
Dal pilot alla produzione, più velocemente
Il modello giusto. Obiettivi concreti. Costi che può difendere.
Il modello giusto per ogni compito
Un modello per il ragionamento complesso, uno per l'equilibrio e un altro ancora per i carichi ad alto volume.
Strada più rapida verso la produzione
Architetture di riferimento che comprimono settimane in giorni.
Costi sotto controllo
Unit economics fin dal primo giorno, calibrate sul margine.
Affidabilità sotto carico
Pattern HA e piani di rollback pronti prima del go-live.
Eval harness incluse
La qualità si misura con valutazioni automatizzate, non si stima a occhio.
Governance integrata
Accessi a privilegi minimi e ownership dei dati chiara fra i team.
come operiamo
Forward Deployed Engineers, non una coda di ticket
Gli FDE sono cloud architect senior che si integrano direttamente nel suo team. Fanno pairing con i suoi Engineers per implementare, testare e rilasciare. Si prendono carico dei risultati lungo l'intero ciclo di vita di OpenAI: agent e workflow engineering, RAG e sistemi di knowledge, eval harness, ottimizzazione dei costi di inferenza, affidabilità e sicurezza.
Come si svolge il progetto
Cinque fasi. Modifiche reali al codice, non raccomandazioni.
Kickoff
Allineamento su casi d'uso, SLO e priorità immediate. Mappatura del suo ambiente.
Plan
Definizione del perimetro. Scelta dei modelli, definizione delle eval, target di costo e latenza.
Ship
Implementazione fianco a fianco con i suoi Engineers. Modifiche reali nel suo codebase.
Automate
Integrazione di monitoring, guardrail e controlli di policy. Senza babysitting.
Prove it
Misurazione di qualità, costo e affidabilità rispetto ai target. Poi si va avanti.
Gestire OpenAI come si gestisce la produzione
Domanda a picchi, scheduling delle GPU, model drift, costi imprevedibili. Il nostro team FDE gestisce le ops di OpenAI con lo stesso approccio che usiamo per qualsiasi workloads critico.
Efficienza delle GPU
Individuiamo run di inferenza e training sottoutilizzati. Acceleratori sempre operativi, senza sprechi.
Pattern di scaling
Strategie di autoscaling calibrate sul traffico di LLM e agent.
Pipeline dati
Rendiamo solide ingestion e preprocessing, così retrieval e training non si bloccano mai.
FinOps per OpenAI
Visibilità chiara su consumo di token, costi del provider e trade-off.
Resilienza by default
Pattern HA, failure domain e graceful degradation integrati.
Validazione in produzione
Load test, chaos drill e piani di rollback prima del go-live.
scopra quanto le costa davvero OpenAI
Le fatture dei token nascondono la verità
Conosce il totale. Ma non sa quale team, funzionalità o cliente l'ha generato. Noi cambiamo le carte in tavola.
Usiamo strumentazione a livello kernel per attribuire la spesa AI e cloud alla fonte, senza modifiche al codice. Colleghiamo ogni chiamata API al workloads che l'ha generata. Decisioni basate su numeri reali.
Cosa costruiamo
Ogni progetto parte da un problema, non da una funzionalità.
Workflow agentici
OpenAI svolge il lavoro multi-step che oggi il suo team fa a mano.
Sistemi di knowledge e RAG
Risposte basate sui suoi dati, non sul web aperto.
Accelerazione di coding e SDLC
Review, refactoring e migrazioni più rapidi con Codex nel loop.
Automazione del supporto
Risolva i ticket e riduca i volumi senza perdere il cliente.
Analisi di documenti e contratti
Estrazione, sintesi e verifica su larga scala.
Workloads su misura
Costruiti sul suo stack, i suoi dati e i suoi SLO, non su un template.
Inizi a costruire con OpenAI
Mappiamo insieme le sue priorità e il percorso più rapido verso la produzione.