Вы реселлер, который хочет продавать AI-чат-ботов под своим брендом, но без долгой разработки с нуля. White-label платформа — готовое решение, которое мы адаптируем под ваш бренд. Каждый ваш клиент получает изолированный инстанс с собственными данными, брендингом и интеграциями. Мы разработали платформу, где onboarding нового клиента занимает 12–20 минут — вдвое быстрее, чем у конкурентов. Наши реселлеры экономят до 60% бюджета по сравнению с in-house разработкой, а средняя маржинальность достигает 70%.
Мы строим платформу на принципах полной изоляции данных. Каждый тенант (клиент реселлера) получает изолированное векторное хранилище для своей базы знаний, собственный набор системных промптов и тональности, отдельные API-ключи к LLM (или биллинг через платформу), индивидуальные интеграции (свой Telegram-бот, свой виджет). Используем подход RAG для точных ответов по документам клиента.
class TenantRouter: def __init__(self, tenant_config_store): self.configs = tenant_config_store def get_agent(self, tenant_id: str) -> ChatAgent: config = self.configs.get(tenant_id) return ChatAgent( llm_config=config.llm_settings, vector_store=VectorStore(namespace=f"tenant_{tenant_id}"), system_prompt=config.custom_system_prompt, tools=config.enabled_tools, branding=config.branding ) Для изоляции данных используем Qdrant namespaces, Pinecone отдельные индексы или Weaviate tenant isolation API (начиная с версии 1.20). Каждая база знаний хранится отдельно, доступ строго по API-ключу.
Настройка брендинга без кода
Реселлер и его клиенты управляют брендингом через admin-панель — никакого редеплоя. Загрузка логотипа, выбор цветовой схемы (primary/secondary colors, шрифты), имя бота, приветственное сообщение, аватар, тональность: формальная / нейтральная / дружелюбная. Виджет рендерится с runtime-инъекцией CSS-переменных — один бандл для всех тенантов. Используем React + Web Component для изоляции стилей, чтобы виджет не ломал вёрстку сайта клиента. На платформе обрабатывается более 10 000 запросов в день с uptime 99.9%.
Как организован onboarding клиента?
Процесс подключения нового клиента состоит из пяти шагов:
- Регистрация через форму реселлера (2 минуты).
- Загрузка базы знаний — PDF, URL или CSV (5 минут).
- Автоматическое создание векторного индекса: chunking, генерация embeddings, upsert в хранилище (3 минуты).
- Настройка виджета через drag-and-drop редактор: выбор цвета, позиции, приветствия (3 минуты).
- Копирование embed-кода на сайт (2 минуты).
Среднее время полного onboarding: 12–20 минут для базовой конфигурации. Гарантируем, что интеграция не потребует доступа к исходному коду сайта клиента. Для сложных случаев с кастомными интеграциями процесс занимает до 2 часов.
Технологический стек white-label платформы
- Frontend: React (виджет), Web Components
- Backend: FastAPI / Node.js
- LLM: OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, self-hosted Llama через vLLM
- Векторное хранилище: Qdrant (self-hosted), Pinecone (managed)
- База данных: PostgreSQL с row-level security
Как устроена монетизация white-label чат-бота?
Реселлер видит в своей панели количество токенов и запросов по каждому тенанту, биллинг-агрегацию, возможность устанавливать markup сверх себестоимости. Поддерживаем гибкие модели:
| Модель монетизации | Описание |
|---|---|
| Per-message | Фиксированная цена за сообщение |
| Per-token | Пробрасывание стоимости токенов + markup |
| Subscription + overage | Лимит в тарифе + доплата за превышение |
| Flat fee per tenant | Фиксированная ежемесячная плата за тенант |
Реселлер может комбинировать модели для разных клиентов. Например, при markup 30% на себестоимость токенов и 10 активных клиентах чистая прибыль составляет до $2000 ежемесячно. Окупаемость инвестиции в платформу — 3-5 месяцев.
Реселлер с 3 годами опыта отметил: «Мы запустили white-label платформу за 6 недель и уже через месяц получили первых клиентов. Onboarding занял 15 минут, клиенты довольны.»
Аналитика и мониторинг
Реселлер видит агрегированную статистику, каждый тенант — свою. Количество диалогов, среднее количество сообщений на сессию, containment rate, топ неотвеченных вопросов, CSAT по сессиям, использование токенов и cost. Дашборды обновляются в реальном времени, данные хранятся 24 месяца. На основе аналитики реселлер корректирует тарифы и улучшает качество ответов.
Что входит в white-label платформу?
Мы разрабатываем платформу под ключ. В deliverables входят:
| Компонент | Описание |
|---|---|
| Исходный код платформы | Frontend (React), backend (FastAPI/Node.js), инфраструктура как код |
| Admin-панель реселлера | Управление тенантами, биллинг, аналитика |
| Виджет чат-бота | iframe embed или Web Component с кастомизацией |
| Документация API | REST + WebSocket для интеграций |
| Инструкции по развёртыванию | Docker Compose или Kubernetes |
| Обучение команды | 2 сессии по 2 часа |
| Поддержка на старте | 2 недели после запуска |
| Конфигурация | Срок разработки |
|---|---|
| MVP: виджет + RAG + базовый admin | 5–7 недель |
| Полная платформа с биллингом и аналитикой | 9–13 недель |
| Enterprise: SSO, on-premise, custom LLM | 14–20 недель |
Сроки рассчитываются индивидуально после аудита требований. Наш опыт — более 5 лет в AI/ML, 20+ успешных проектов. Предоставляем лицензию на использование платформы на условиях SaaS или on-premise. Получите консультацию — оценим ваш сценарий и предложим оптимальное решение. Свяжитесь с нами для бесплатной оценки вашего проекта или закажите демо, чтобы увидеть платформу в действии.