Ви реселер, який хоче продавати AI-чат-ботів під своїм брендом, але без довгої розробки з нуля. White-label платформа — готове рішення, яке ми адаптуємо під ваш бренд. Кожен ваш клієнт отримує ізольований інстанс з власними даними, брендингом та інтеграціями. Ми розробили платформу, де onboarding нового клієнта займає 12–20 хвилин — вдвічі швидше, ніж у конкурентів. Наші реселери економлять до 60% бюджету порівняно з in-house розробкою, а середня маржинальність досягає 70%.
Ми будуємо платформу на принципах повної ізоляції даних. Кожен тенант (клієнт реселера) отримує ізольоване векторне сховище для своєї бази знань, власний набір системних промптів та тональності, окремі API-ключі до LLM (або білінг через платформу), індивідуальні інтеграції (свій Telegram-бот, свій віджет). Використовуємо підхід RAG для точних відповідей за документами клієнта.
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 ізоляції даних використовуємо Qdrant namespaces, Pinecone окремі індекси або Weaviate tenant isolation API (починаючи з версії 1.20). Кожна база знань зберігається окремо, доступ строго за API-ключем.
Налаштування брендингу без коду
Реселер та його клієнти керують брендингом через admin-панель — жодного редеплою. Завантаження логотипу, вибір кольорової схеми (primary/secondary colors, шрифти), ім'я бота, привітальне повідомлення, аватар, тональність: формальна / нейтральна / дружня. Віджет рендериться з runtime-ін'єкцією CSS-змінних — один бандл для всіх тенантів. Використовуємо React + Web Component для ізоляції стилів, щоб віджет не ламав верстку сайту клієнта. На платформі обробляється понад 10 000 запитів на день з uptime 99.9%.
Як організовано onboarding клієнта?
Процес підключення нового клієнта складається з п'яти кроків:
- Реєстрація через форму реселера (2 хвилини).
- Завантаження бази знань — PDF, URL або CSV (5 хвилин).
- Автоматичне створення векторного індексу: chunking, генерація embeddings, upsert у сховище (3 хвилини).
- Налаштування віджету через drag-and-drop редактор: вибір кольору, позиції, привітання (3 хвилини).
- Копіювання embed-коду на сайт (2 хвилини).
Середній час повного onboarding: 12–20 хвилин для базової конфігурації. Гарантуємо, що інтеграція не вимагатиме доступу до вихідного коду сайту клієнта. Для складних випадків з кастомними інтеграціями процес займає до 2 годин.
Технологічний стек white-label платформи
- Frontend: React (віджет), Web Components
- Backend: FastAPI / Node.js
- LLM: OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, self-hosted Llama через vLLM
- Векторне сховище: Qdrant (self-hosted), Pinecone (managed)
- База даних: PostgreSQL з row-level security
Як влаштована монетизація white-label чат-бота?
Реселер бачить у своїй панелі кількість токенів та запитів по кожному тенанту, білінг-агрегацію, можливість встановлювати markup понад собівартість. Підтримуємо гнучкі моделі:
| Модель монетизації | Опис |
|---|---|
| Per-message | Фіксована ціна за повідомлення |
| Per-token | Прокидання вартості токенів + markup |
| Subscription + overage | Ліміт у тарифі + доплата за перевищення |
| Flat fee per tenant | Фіксована щомісячна плата за тенант |
Реселер може комбінувати моделі для різних клієнтів. Наприклад, при markup 30% на собівартість токенів і 10 активних клієнтах чистий прибуток становить до $2000 щомісячно. Окупність інвестиції в платформу — 3-5 місяців.
Реселер з 3 роками досвіду зазначив: «Ми запустили white-label платформу за 6 тижнів і вже через місяць отримали перших клієнтів. Onboarding зайняв 15 хвилин, клієнти задоволені.»
Аналітика та моніторинг
Реселер бачить агреговану статистику, кожен тенант — свою. Кількість діалогів, середня кількість повідомлень на сесію, containment rate, топ невідповідених запитань, CSAT по сесіях, використання токенів та вартість. Дашборди оновлюються в реальному часі, дані зберігаються 24 місяці. На основі аналітики реселер коригує тарифи та покращує якість відповідей.
Що входить у white-label платформу?
Ми розробляємо платформу під ключ. У deliverables входять:
| Компонент | Опис |
|---|---|
| Вихідний код платформи | Frontend (React), backend (FastAPI/Node.js), інфраструктура як код |
| Admin-панель реселера | Управління тенантами, білінг, аналітика |
| Віджет чат-бота | iframe embed або Web Component з кастомізацією |
| Документація API | REST + WebSocket для інтеграцій |
| Інструкції з розгортання | Docker Compose або Kubernetes |
| Навчання команди | 2 сесії по 2 години |
| Підтримка на старті | 2 тижні після запуску |
| Конфігурація | Термін розробки |
|---|---|
| MVP: віджет + RAG + базовий admin | 5–7 тижнів |
| Повна платформа з білінгом та аналітикою | 9–13 тижнів |
| Enterprise: SSO, on-premise, custom LLM | 14–20 тижнів |
Терміни розраховуються індивідуально після аудиту вимог. Наш досвід — понад 5 років в AI/ML, 20+ успішних проєктів. Надаємо ліцензію на використання платформи на умовах SaaS або on-premise. Отримайте консультацію — оцінимо ваш сценарій та запропонуємо оптимальне рішення. Зв'яжіться з нами для безкоштовної оцінки вашого проєкту або замовте демо, щоб побачити платформу в дії.