Pendra

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Piattaforma di inferenza AI sovrana per industrie regolamentate con zero data retention

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Pendra è una piattaforma di inferenza gestita per modelli LLM open-weight con infrastruttura sovrana. Offre API compatibili con OpenAI SDK, zero data retention architettonica (prompt e risposte processate solo in RAM), e deployment su GPU proprie o gestite da Pendra in UK. Pensata per settori regolamentati che necessitano conformità GDPR e controllo giurisdizionale dei dati.

Caratteristiche

Zero data retention: prompts e completions processate in RAM, mai scritte su disco (architetturale, non policy).
Sovranità giurisdizionale: deployment su compute UK o GPU proprie nel proprio paese, nessun accesso CLOUD Act USA.
OpenAI SDK compatibility: drop-in replacement, basta cambiare base URL per usare codice client OpenAI esistente.
Pendra Workers: agenti che girano su GPU proprie (NVIDIA, Apple Silicon, CPU fallback) e si connettono via WebSocket autenticato senza porte in ingresso.
Modelli open-weight: Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Gemma, Flux (immagini), Whisper/Parakeet (audio), Nomic/BGE (embeddings).
DPA e GDPR compliance: Data Processing Agreement standard o custom, supporto DPIA, audit logging granulare (Enterprise).
Private inference (Pro/Enterprise): crittografia end-to-end, Pendra non detiene mai la chiave di decriptazione.
Auto data masking (Enterprise): redazione automatica di PII prima che raggiunga il modello.

Pro e contro

Pro

✓Zero data retention architettonica (RAM-only processing)
✓Compatibilità drop-in con OpenAI SDK (Python, Node.js)
✓DPA standard incluso dal piano Pro
✓Workers self-hosted su GPU proprie (NVIDIA, Apple Silicon, CPU)
✓Piano Free disponibile per uso personale
✓Infrastruttura UK sovereign, nessun accesso CLOUD Act USA

Casi d'uso

automatizzare processi e workflow analizzare dati e statistiche interrogare database in linguaggio naturale

Settori regolamentati (sanità, finanza, legale)

Aziende che devono rispettare GDPR e normative UK/EU possono processare dati sensibili con LLM senza esportazione dati, grazie a sovranità giurisdizionale e zero retention architettonica.

Deployment on-premise per controllo totale

Team IT che vogliono girare LLM su proprie GPU interne, mantenendo dati dentro il perimetro aziendale, con Pendra che orchestrazione e API gateway.

Migrazione da OpenAI con vendor lock-in ridotto

Sviluppatori con codebase OpenAI possono switchare a modelli open-weight mantenendo SDK e codice esistente, riducendo dipendenza da vendor proprietari.

Prodotti AI con requisiti di privacy elevati

Startup e scale-up che costruiscono prodotti AI per clienti B2B con esigenze di data residency e compliance, usando infrastruttura gestita o self-hosted.

Domande frequenti

Cos'è Pendra?

Pendra è una piattaforma di inferenza gestita per modelli LLM open-weight, con API compatibili OpenAI SDK e infrastruttura sovrana (UK o GPU proprie). Zero data retention architettonica: prompt e risposte processate solo in RAM.

Quanto costa Pendra?

Piano Free (£0/mese, uso personale, 1 Worker self-hosted), Pro (£99/mese, uso commerciale, fino a 5 Workers), Enterprise (prezzo custom, GPU gestite, supporto dedicato).

C'è un piano gratuito?

Sì, il piano Free è disponibile per uso personale (valutazione, esperimenti locali, hobby project) con 1 Pendra Worker self-hosted. Per uso commerciale serve il piano Pro.

Supporta italiano?

(Risposta da fornire durante la review)

C'è un'API?

Sì, Pendra fornisce un'API OpenAI-compatibile (drop-in replacement) con SDK Python e Node.js. Le richieste passano attraverso l'API Pendra e vengono processate nei Workers.

I miei dati vengono archiviati o loggati?

No. Su tutti i piani, prompts e completions sono processate in RAM e mai memorizzate. È una garanzia architettonica, non una policy configurabile.

Cosa sono i Pendra Workers?

I Workers sono agenti Pendra che girano su GPU proprie (Linux, macOS, Windows) e servono modelli tramite la stessa API dell'infrastruttura gestita. Si connettono al control plane Pendra via WebSocket autenticato, senza aprire porte in ingresso.