Autorisation granulaire : quelle précision est suffisante ?
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Conçu pour la vitesse : latence d'environ 10 ms, même en cas de charge
Une méthode incroyablement rapide pour créer, suivre et déployer vos modèles !
- Gère plus de 350 RPS sur un seul processeur virtuel, aucun réglage n'est nécessaire
- Prêt pour la production avec un support complet pour les entreprises

TrueFoundry AI Gateway offre une latence d'environ 3 à 4 ms, gère plus de 350 RPS sur 1 processeur virtuel, évolue horizontalement facilement et est prête pour la production, tandis que LiteLM souffre d'une latence élevée, peine à dépasser un RPS modéré, ne dispose pas d'une mise à l'échelle intégrée et convient parfaitement aux charges de travail légères ou aux prototypes.



Gouvernez, déployez et suivez l'IA dans votre propre infrastructure
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Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que l'autorisation à granularité fine ?
L'autorisation à granularité fine est un contrôle d'accès qui statue sur de petites unités plutôt que sur des systèmes entiers — une ressource nommée plutôt qu'un type de ressource, une action plutôt qu'un accès complet, un outil plutôt qu'un serveur, un appel plutôt qu'une autorisation permanente. Le mécanisme peut reposer sur des rôles, des attributs ou du code de politique ; la granularité désigne la taille de ce sur quoi porte la décision, pas la manière de la prendre.
Quel niveau de granularité les permissions doivent-elles avoir ?
Aussi fines que le risque l'exige, mais pas plus fines que ce que vous pouvez auditer. Pour chaque niveau ajouté, demandez-vous si vous pouvez encore répondre à la question « qui peut faire quoi sur cette ressource » à partir d'un tableau plutôt que d'une enquête. La granularité par sujet et par action est peu coûteuse. La granularité par ressource et par appel entraîne un vrai coût de revue : réservez-la aux opérations irréversibles ou visibles de l'extérieur.
Que sont les permissions au niveau des outils et pourquoi les agents en ont-ils besoin ?
Les permissions au niveau des outils déterminent quels outils précis d'un serveur un agent peut appeler. Les agents en ont besoin parce qu'un agent choisit lui-même ses outils parmi ceux qu'il découvre, et que ses entrées peuvent être hostiles — un document empoisonné peut l'orienter vers un outil destructeur. Désactiver un outil dans TrueFoundry le retire de tools/list et bloque son invocation : le modèle ne peut donc pas choisir ce qu'il ne voit pas. Qu'est-ce que l'autorisation MCP présente le modèle dans lequel cela s'inscrit.
Puis-je déployer TrueFoundry dans mon propre VPC ou on-premise ?
Oui. TrueFoundry s'exécute dans votre VPC, on-premise, en environnement air-gapped ou en hybride, de sorte que les prompts et les réponses ne quittent jamais votre domaine, même lorsque vous routez vers de nombreux fournisseurs.
TrueFoundry prend-il en charge MCP et les agents d'IA de manière générale ?
Oui. Il comprend une MCP Gateway, une Agent Gateway et un MCP & Agents Registry avec un contrôle d'accès au niveau des outils. Les agents construits avec LangGraph, CrewAI, AutoGen ou un framework maison peuvent tous être gouvernés de manière centralisée.
S'intègre-t-elle à ma pile d'observabilité existante ?
Oui. La passerelle est compatible OpenTelemetry et s'intègre à Grafana, Datadog, Prometheus, ou à votre pile technologique préférée. Elle trace chaque requête, du prompt à l'exécution de l'outil et du modèle, vous offrant ainsi une journalisation unifiée sans avoir à remplacer ce que vous utilisez déjà.










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