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Integraré IA en tu app y construiré la capa de servicio de la API
Orioralabs OÜ
Acerca de este Servicio
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El problema: quieres integrar AI en tu producto, pero las llamadas directas a API son caras y frágiles, no hay caché ni respaldo cuando un modelo falla.
Lo que hago: construyo la capa de integración y servicio de AI que tu producto necesita, con enrutamiento a múltiples proveedores, caché, respaldo automático, limitación de tasa y medición de uso, todo con tus propias claves.
Por qué yo: desarrollé exactamente esto, la puerta de enlace de LLM en producción de Oriora (una API compatible con OpenAI y un SDK en Python publicado, pip install oriora).
Para quién es: productos que añaden AI · equipos cuyas llamadas a AI son frágiles o costosas · cualquiera que busque independencia del proveedor y control de costos.
Cómo funciona: envíame un mensaje con tu stack y alcance, y te responderé con una oferta de alcance fijo y precio fijo.
Conoce a Orioralabs OÜ
Orioralabs OÜ
AI Founder and Product Builder
- DeEstonia
- Miembro desdeabr 2026
Idiomas
Inglés
AI engineer and founder of Orioralabs — I build production AI systems end to end (backend, frontend, and the AI).
What I've built:
• A live AI platform — multi-provider LLM gateway, a developer API + key management, server-side + client-side serving modes, and billing
• AI apps across the range — from simple AI integrations to complex local-first apps (on-device data, native macOS/iOS)
• RAG chatbots over private docs, document AI, and automation
Background in law, which gives me an awareness of privacy and compliance while building — and I scope from prototype to full production.
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Mi porfolio
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FAQ
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¿Necesito tu cuenta o revendes IA?
Ni una cosa ni otra. Todo funciona con TUS claves y cuentas de proveedor — tú eres dueño de las claves y del gasto. Yo construyo la capa alrededor de ellas.
¿Qué es una capa de servicio / puerta de enlace?
La pieza que tu app llama en lugar de llamar directamente a un proveedor. Elige el modelo correcto, guarda en caché llamadas repetidas, respalda si un proveedor falla y mide el uso — así IA en tu producto es más barato y más confiable.
¿Qué proveedores?
OpenAI, Anthropic (Claude), modelos abiertos vía OpenRouter y otros — el punto es tener múltiples proveedores.
¿Puedes reducir nuestra factura de tokens?
Generalmente sí — usando caché para llamadas repetidas, enrutando modelos económicos para tareas sencillas y limitando la tasa de loops descontrolados.
