Decida

Respostas em que seu código pode confiar de verdade.

Decisões tipadas que batem com o schema, com strike-1, hospedado na UE.

Obter chave de API Ler a documentação

Perguntámos ao strike-1

Debate 1 de 5

Cerveja pequena: imperial ou fino?

Imperial69%
Fino31%

Perguntado em 16 de outubro de 2026 · cal-strike-1-a. As probabilidades do próprio modelo, não uma pesquisa.

Experimente no playground →

Teste em seis linhas

O mesmo pedido em Python, JavaScript ou curl. O playground usa este formato.

import os
import requests

payload = {
  "model": "strike-1",
  "state": "Debitaram-me o mesmo pedido duas vezes no cartão. Corrijam isto hoje, por favor.",
  "questions": {
    "team": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Qual equipa deve tratar esta mensagem?",
      "criteria": {
        "billing": "Pagamentos, reembolsos, faturas",
        "technical": "Bugs, quedas, integrações",
        "other": null
      }
    }
  }
}

r = requests.post(
    "https://strike-ai.eu/v1/systemone",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['STRIKE_API_KEY']}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json=payload,
    timeout=30,
)
r.raise_for_status()
print(r.json()["answers"]["team"]["choice"])

Resposta

{
  "id": "dec_01HQXYZ",
  "model": "strike-1",
  "answers": {
    "team": {
      "type": "choice",
      "choice": "billing",
      "probabilities": {
        "billing": 0.91,
        "technical": 0.06,
        "other": 0.03
      },
      "confidence": 0.91,
      "confidence_band": "high"
    }
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 142,
    "output_tokens": 12
  },
  "meta": {
    "model": "strike-1",
    "latency_ms": 84,
    "region": "eu",
    "api_region": "ovh-gra"
  }
}

Respostas tipadas

Sim, não, uma opção ou uma nota. Nada de texto longo para interpretar.

Uma probabilidade em cada resposta

Assim o seu código sabe quando agir e quando chamar uma pessoa.

Hospedado na UE

O strike-1 corre numa GPU OVH L4 em Gravelines, França. Web, API e DNS ficam na OVHcloud em GRA11 (França). Metadados de conta e de API ficam em PostgreSQL na UE. É essa hospedagem que sustenta a Strike como EU Compliant LLM Engine.

Medido, não prometido

Métricas-chave das nossas suites hold-out, com fonte, tamanho da amostra e data em cada valor.

Pedidos à API

157

Últimas 24 h, ovh-gra

O Strike está em beta. Probabilidades em produção seguem sem calibração até concluirmos o rollout.

Relatório completo de benchmarks

Um EU Compliant LLM Engine e European Jev alternative para equipas que exploram Jev AI alternatives

Ilustração EU Compliant LLM Engine: rede de nós de inferência hospedados na UE a devolver respostas Structured Outputs LLM

Muitas equipas começam com uma API genérica e passam semanas transformando texto livre em algo em que o código possa confiar. A Strike faz o oposto. O strike-1 é um modelo de decisão: cada chamada devolve uma resposta tipada que corresponde ao schema pedido, pronta para fluxo de trabalho, base de dados ou motor de regras.

Respostas Structured Outputs LLM em uma única chamada

A Strike é um serviço Structured Outputs LLM com três tipos de resposta. Uma escolha devolve uma opção da sua lista, com probabilidades em beta não calibrada por opção. Uma pergunta sim/não devolve uma probabilidade. Uma pontuação devolve um número na escala que definir. Cada resposta bate com o schema, o que torna o Deterministic LLM JSON prático em produção: a forma da resposta é fixa e seu parser não precisa adivinhar. As chamadas vão para POST /v1/systemone, com latência do modelo em torno de 0,1 a 0,2 segundos.

Porque é que as equipas comparam Jev AI alternatives e procuram uma European Jev alternative

A Jev é um fornecedor nos EUA com API fechada. Equipas que exploram Jev AI alternatives costumam compartilhar um requisito simples: manter dados na Europa e controlar o modelo. A Strike é uma European Jev alternative que serve strike-1 a partir de infraestrutura na UE. A Strike é independente da Jev e não tenta replicar todos os recursos da Jev. Ela foca em um trabalho: decisões tipadas, com hospedagem na UE.

Um EU Compliant LLM Engine pensado para hospedagem

Air-Gapped LLM Inference on-premise para bancos e seguradoras: rumo a um DORA compliant LLM engine e um SecNumCloud LLM runtime (Roadmap)

Ilustração Air-gapped LLM inference: cofre de servidor on-premise isolado para um DORA compliant LLM engine e SecNumCloud LLM runtime planeados

Bancos e seguradoras muitas vezes não podem enviar decisões sensíveis a nenhuma API externa, mesmo hospedada na UE. Para essas organizações, a Strike planeia uma opção de instalação on-premise. Esta secção descreve apenas itens de roadmap: nenhuma das capacidades abaixo está disponível hoje.

Roadmap: o que Air-gapped LLM inference significaria para a sua equipa de risco

No roadmap, a Strike planeia instalação on-premise e air-gapped para bancos e seguradoras. Air-gapped LLM inference significa que o modelo corre no o seu próprio centro de dados sem ligação de saída. Triagem de sinistros, pré-seleção de crédito ou sinais de fraude seriam decididos pelo strike-1 no seu hardware, e as respostas tipadas nunca sairiam da sua rede. Como o contrato continua a ser a mesma chamada de decisão tipada, a ideia é que uma aplicação construída contra a API hospedada possa ir para on-premise sem reescrever a lógica de decisão.

Caminho previsto para um DORA compliant LLM engine

DORA, a Lei de Resiliência Operacional Digital da UE, define obrigações para entidades financeiras e seus prestadores de TIC. Controles preparados para DORA estão no roadmap da Strike. O objetivo é dar a equipas reguladas logging, rastreabilidade e controles operacionais para avaliar a Strike como DORA compliant LLM engine no próprio framework de resiliência. A Strike não reivindica conformidade DORA hoje: esses controles estão planeados e serão documentados conforme forem entregues.

Hospedagem SecNumCloud LLM runtime prevista na França

SecNumCloud é a qualificação de segurança francesa para serviços cloud, emitida pela ANSSI. Hospedagem qualificada SecNumCloud está no roadmap da Strike. A migração planeada da API para um setup totalmente OVH na França é um primeiro passo para oferecer um SecNumCloud LLM runtime para setor público e organizações reguladas. A Strike não tem qualificação SecNumCloud hoje, e esta página só mudará quando tiver.

Porque é que as decisões tipadas combinam com fluxos regulados

Auditores perguntam o que foi decidido, por qual modelo e com qual confiança. Uma resposta tipada com probabilidades em beta não calibrada é mais fácil de registar e explicar do que texto livre, por isso a Strike mantém o contrato de decisão rigoroso.

EU LLM Inference Engine além de vLLM constrained decoding e a troca Jev vs Outlines

Ilustração EU LLM Inference Engine: modelo de decisão da Strike a devolver Deterministic LLM JSON válido por schema, contrastado com vLLM constrained decoding

Controle sobre sua stack não é só onde os servidores ficam. Também é qual modelo se executa e quem o controla. A Strike serve strike-1, o modelo de decisão próprio da Strike, em infraestrutura aberta que qualquer um pode inspecionar.

Um Jev competitor com stack de decisão aberta

A Strike é um Jev competitor com abordagem diferente: em vez de API fechada, serve strike-1 como modelo de decisão próprio da Strike a partir de infraestrutura na UE. A stack permite uso comercial e adaptação, o que permite à Strike ajustar o modelo para tarefas de decisão e hospedá-lo na França.

vLLM constrained decoding e saída JSON Schema Enforcement LLM

Diferente de vLLM constrained decoding, o strike-1 lê probabilidades de resposta em beta não calibrada sobre suas opções, sem saída malformada: no nosso benchmark de 10.500 pedidos, o strike-1 retornou 10.500/10.500 respostas que batem com o schema (100,00%) versus 99,42% do vLLM com guided JSON. Isso é JSON schema enforcement LLM na camada de probabilidade, não um ciclo de novas tentativas depois. O resultado é Deterministic LLM JSON: toda resposta já vem pronta para ler, e todo campo tem o tipo declarado.

Jev vs Outlines: onde a Strike se encaixa

Desenvolvedores que precisam de saída estruturada costumam enquadrar a escolha como Jev vs Outlines: API fechada hospedada de um lado, biblioteca open source de geração estruturada que a própria equipa opera do outro. Quando equipas pesam Jev vs Outlines, a Strike fica no meio. Obtém o strike-1 em infraestrutura aberta, entregue como API gerida hospedada na UE, mais um pacote Python strike com ferramentas para OpenAI, Anthropic, Gemini e MCP.

Roadmap: retreino contínuo do EU LLM Inference Engine

No roadmap, a Strike planeia retreino contínuo do strike-1, com meta de ciclos diários de treino. A meta é que o EU LLM Inference Engine supere pesos anteriores em tarefas de decisão ao longo do tempo. Esta página não publica outros números de benchmark além da validade de schema: quando houver resultados mais amplos, serão documentados com método.

Visualização de decisões para líderes: Structured Outputs LLM e Deterministic LLM JSON para reporting

Ilustração Structured Outputs LLM: painel abstrato com barras de probabilidade e grafo de execução construído com Deterministic LLM JSON

Decisores raramente leem logs de API. Eles querem ver quais decisões foram tomadas, quão confiante estava o modelo e onde revisão humana é necessária. A Strike trata visualização como parte do produto, começando pelo que existe hoje.

Deterministic LLM JSON como base do reporting

Reporting só é tão bom quanto os dados por trás. Como toda resposta do strike-1 é Deterministic LLM JSON de tipo fixo, decisões podem ser agregadas sem limpeza. Uma escolha vem com probabilidades em beta não calibrada, sim/não com probabilidade, pontuação com número. Esses valores podem ser contados, médios e graficados diretamente, o que é difícil com texto livre.

Hoje: visão de grafo de execução no Console

O console Strike está disponível agora e inclui uma visão de grafo de execução. Ele mostra passo a passo como uma execução se desenrola, para desenvolvedores e analistas acompanharem cada decisão e inspecionarem entradas e saída tipada. Para equipas que já correm um Structured Outputs LLM em pipeline, o grafo facilita explicar um resultado a colega ou revisor.

Previsto: módulo de visualização e reporting de decisões

Além do grafo do console de hoje, um módulo dedicado de visualização e reporting de decisões está no roadmap. O plano é dar a gestores e responsáveis por risco visões resumo de volumes de decisão, distribuições de confiança e tendências de pontuação, com relatórios exportáveis para reuniões de governança. Este módulo ainda não está disponível e seu escopo pode evoluir com feedback.

Confiabilidade JSON Schema Enforcement LLM para reporting

Todo relatório planeado depende de uma propriedade que existe hoje: serviço JSON schema enforcement LLM. Como toda resposta corresponde ao schema, um dashboard raramente precisa tratar campo ausente ou valor malformado. Essa confiabilidade torna realista uma camada de reporting.

Modelo de decisão ultraleve para robôs: JSON Schema Enforcement LLM na periferia, um Jev competitor para decisões embarcadas (Roadmap)

Ilustração Air-gapped LLM inference: braço robótico abstrato com chip de decisão embarcado para um modelo ultraleve planeado

Algumas decisões não podem esperar um round trip de rede. Um robô de armazém, um drone de inspeção ou um braço de fábrica precisa escolher uma ação localmente, muitas vezes sem ligação fiável. Esta secção descreve um item de roadmap: não está disponível hoje.

Roadmap: por que robôs precisam de um modelo de decisão tipado

Robôs já trabalham com comandos estruturados. Uma resposta tipada, como uma escolha entre ações fixas com probabilidades em beta não calibrada, encaixa melhor no controle robótico do que texto aberto. Um Structured Outputs LLM que retorna escolha, probabilidade sim/não ou pontuação mapeia direto para máquina de estados ou regra de segurança.

Previsto: modelo ultra leve para Air-gapped LLM inference no dispositivo

No roadmap, a Strike planeia um modelo de decisão embarcável ultraleve para robôs e dispositivos na periferia. O objetivo é Air-gapped LLM inference na periferia: o modelo decidiria no próprio dispositivo, sem chamada a API na nuvem. Manteria os mesmos formatos de resposta tipada do strike-1, para os mesmos schemas funcionarem na nuvem e no robô.

Roadmap: um contrato do cloud ao robô com JSON Schema Enforcement LLM

Hoje, equipas podem prototipar lógica de decisão contra a API hospedada com POST /v1/systemone, obtendo respostas que batem com o schema via caminho JSON schema enforcement LLM baseado em probabilidades do strike-1. O plano é que os mesmos schemas corram depois no modelo embarcado, para contrato de decisão estável do protótipo ao deploy.

European Jev alternative do datacenter ao dispositivo

Junto com a API hospedada e a instalação on-premise planeada, um modelo embarcado estenderia a Strike como European Jev alternative e EU LLM Inference Engine, e como Jev competitor em cada alvo de deploy: nuvem UE, o seu próprio centro de dados e, eventualmente, a própria máquina.

Folhas ilustrativas: probabilidades, hospedagem na UE, grafo de decisão, sim/não, Europe/Paris.

route · choice

billing0.91
technical0.06
sales0.03

Hospedado na UE na OVHcloud Gravelines: web, API e strike-1.

Gravelines · 50.99°N

grafo de decisão

sim / não

Q: Urgent?
A: yes
p: 0.87

Europe/Paris

--:--:--CET/CEST

Europe/Paris

Beta não calibrado

Preços

Grátis

10 decisões por dia

Sem cartão.

Pague conforme o uso

0,018 € por 1M tokens de entrada

Tokens de saída não entram na cobrança.
Fatura mensal em EUR.
Cerca de metade do preço de tabela da TypeSafe Jev. Fonte
Até 20 req/s e 8 simultâneas por chave.

Recarga

Starter10,00 € de crédito
Builder50,00 € de crédito
Scale200,00 € de crédito

Crédito não expira.

Recarga automática opcional na conta.

Enterprise

Limites sob medida, taxas maiores e faturamento para times regulados.

Fale conosco

Ordens de grandeza

A cobrança incide só sobre tokens de entrada. Esta tabela passa de volume de tokens para número de decisões, na sua tarifa de tabela.

O plano grátis continua em 10 decisões por dia, sem cartão. A linha de 1M é um volume de referência para o uso pago.

Faixa	Tokens de entrada	Custo do medidor (EUR)	Chamadas curtas (~150 tokens)	Contexto longo (~75k tokens)
Grátis (referência)	1 000 000	0,02 €	6666	13
Starter	15 000 000	0,27 €	100 000	200
Pro	35 000 000	0,63 €	233 333	466
Enterprise	75 000 000	1,35 €	500 000	1000

Com 15M de tokens de entrada

Cerca de 1000 decisões compactas (~15k tokens de entrada cada)
Cerca de 200 decisões com contexto longo (~75k tokens de entrada cada)

Custo de tabela dos tokens (sem parsing nem novas tentativas)

100 000 decisões/mês · 500 tokens de entrada · 150 tokens de saída do LLM por decisão

Strike (só entrada): 0,90 €
LLM de chat (entrada + saída): $125.00

Cerca de 124× mais barato no Strike neste cenário

Preços de tabela ilustrativos (US$ 1/M de entrada, US$ 5/M de saída). A fatura do seu fornecedor pode variar.

Estimar custo mensal

Tokens de entrada por decisãoDecisões por mês

Custo Strike estimado (EUR): 1,44 €
Mesmo volume no preço de tabela de referência (USD): $3.36 na tarifa de tabela publicada

Sem tabela comparativa nem preço inventado em cima de benchmark. Comece no plano grátis e adicione crédito ou pague conforme o uso quando o volume crescer.

Perguntas frequentes

Onde o Strike fica hospedado?: O strike-1 corre numa GPU OVH L4 em Gravelines, França. Web, API e DNS ficam na OVHcloud em GRA11 (França). Metadados de conta e de API ficam em PostgreSQL na UE. É essa hospedagem que sustenta a Strike como EU Compliant LLM Engine.
Preciso de chave de API para usar o playground?: Não. O playground passa por um proxy no servidor, então seu navegador nunca guarda uma chave de produção.
Quais tipos de pergunta existem?: Opção (choice), nota (score) e sim/não. Toda resposta vem com probabilidades e um confidence_band opcional.

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Quem somos

Alexandre BoussamaLinkedIn

Alexandre formou-se em finanças na Paris Dauphine e passou quase cinco anos como estatístico no Banco Central Europeu, em Frankfurt, a produzir a balança de pagamentos da área do euro e as estatísticas de carteiras de títulos. Liderou depois a análise de dados na Inverse Finance, um protocolo DeFi, onde construiu a monitorização de risco do protocolo, e dá aulas de tecnologia blockchain em finanças na MBS School of Business, em Montpellier.

Guillaume MancaLinkedIn

Guillaume é engenheiro pelo INSA Lyon e especializou-se em mercados financeiros na ESCP. Começou como analista financeiro na Mazars, depois fundou a My Cuistot, um serviço de entrega de refeições em Paris, e desenvolveu ele próprio o produto. Passou depois cinco anos como programador full-stack para a Altares Dun & Bradstreet e a OVHcloud, e hoje trabalha em orquestração de LLM e agentes de IA.

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