Слой плагинов

Более экономные и контролируемые AI-запросы

Плагины выполняются до отправки запроса модели. Они помогают сократить токены, скрыть чувствительные данные и сохранить журнал команды в собственном хранилище.

Зачем нужны плагины

Добавляйте контроль стоимости, приватности и аудита, не меняя совместимый API.

Этап

До запроса

Работают до отправки финального payload.

Цель

Больше контроля

Сокращают лишние токены и случайную передачу данных.

Статус

Частично доступно

Сжатие доступно; маскирование и аудит разрабатываются.

Доступно

Token Compressor

Сокращает длинные запросы, сохраняя смысл.

Удаляет повторяющиеся инструкции и сокращает длинный контекст, снижая расход токенов.

Находит повторяющийся текст.
Полезен для длинных RAG и агентных сессий.

Use cases

Длинные агентные сессии

Объемные RAG-документы

Guardrails

Для критичных задач сравнивайте исходный и сжатый результат.

Пример

До

SYSTEM: Follow the company policy below... [2,000 tokens of repeated governance text] USER: Summarize the latest incident report and propose three next actions.

После

SYSTEM: Apply the approved governance rules, privacy posture, and escalation policy from profile A. USER: Summarize the latest incident report and propose three next actions.

Планируется

Privacy Masker

Скрывает чувствительные данные до отправки модели.

Заменяет пароли, API-ключи и личные идентификаторы устойчивыми масками.

Снижает риск случайной утечки.
Сохраняет читаемость запроса.

Use cases

Обращения поддержки

Анализ логов и конфигураций

Guardrails

Не заменяет полноценную классификацию данных.

Пример

До

User says their password is hunter2, API key sk-live-abc123, and Personal ID CN-556677 before requesting account recovery guidance.

После

User says their password is [Password], API key [APIKEY], and Personal ID [Personal ID] before requesting account recovery guidance.

Планируется

Team Message Audit

Хранит LLM-журналы в вашем S3 или OSS.

Записывает запросы и ответы в хранилище команды и дает аудит авторизованным администраторам.

Содержимое остается в хранилище команды.
Каждый аудируемый запрос стоит 1 Credit.

Use cases

Внутренний аудит

Проверка безопасности

Guardrails

Команда управляет хранилищем и правами доступа.

Пример

До

Request is forwarded to the upstream model. The response is returned to the caller. No message content is stored anywhere by LingCoreX.

После

Before the response is returned the full request and response payload is written to the team's S3 / OSS bucket. Admins can then open the audit tool to inspect prompt content and raw logs per team member.

Что дальше

Слой плагинов можно расширять новыми правилами обработки запросов.

Применение правил организации перед запросом.
Выбор более экономной модели по типу задачи.
Блокировка ошибочных и рискованных запросов до списания.
Актуальную доступность проверяйте в панели и примечаниях к релизу.