Frontier-KI nutzen — ohne dass Kundendaten dein Haus verlassen.
Namen, Aktenzeichen, Diagnosen, IBANs werden zu Platzhaltern, bevor der Text an Claude, GPT oder Mistral geht — das Berufsgeheimnis erreicht den Anbieter nie. Eine Engine, ein Schlüssel, fünf Wege: Erweiterung, Desktop, pip/npm, Docker, Mobile. 99 €/Monat.
Läuft direkt im Browser, ~2 Minuten — ohne Konto, ohne Karte. Lieber gleich kaufen? Lizenz holen — ab 99 €/Mo →
Der einfachste Weg: die Browser-Erweiterung
Installieren, ~2 Minuten, ohne Konto. Sie maskiert in ChatGPT, Claude & Co. in dem Moment, in dem du auf „Senden" drückst — die Erkennung rechnet lokal in deinem Browser, nichts geht vorher irgendwo hin.
Die Antwort des Modells kommt bei dir wieder mit den echten Namen an — der gleiche Platzhalter steht immer für dieselbe Person, damit das Modell den Fall trotzdem versteht. Beispiel frei erfunden.
7 Tage kostenlos testen Erst live ausprobierenEin Produkt, fünf Wege
Dieselbe Maskierungs-Engine — du wählst nur, wo sie läuft. Ein Schlüssel für alle Wege, parallel nutzbar.
Browser-Erweiterung
Der einfachste Start, ~2 Minuten, ohne Konto. Maskiert in ChatGPT, Claude & Co. beim Absenden — die Erkennung läuft lokal im Browser.
7 Tage kostenlos testenDesktop-App
Windows, macOS und Linux. Dieselbe Maskierung als App für den Einzelplatz — ohne Docker, alles lokal auf dem Rechner.
Zum DownloadIm eigenen Code
pip install saklam / npm install saklam — Maskierung als Abhängigkeit im eigenen Prozess, gar kein Container. macOS, Linux, Windows.
Bridge (Docker)
Für IT & Teams: ein Gateway für App, IDE und Automatisierung. Eine Zeile base_url, dazu Audit-Trail, Policy und eigene Patterns.
Ein Key für alles — 99 €/Monat, monatlich kündbar.
Gebaut für alle, die mit fremden Daten arbeiten
Wenn Mandanten- oder Kundendaten durch ein LLM gehen — im Chat-Fenster, im Skript, im Code oder im Workflow.
Claude Code / IDE
Eine Einstellung — und alles aus deiner IDE läuft maskiert zum Provider. Oder die Desktop-App für den Einzelplatz.
Bridge oder Desktop für den EinzelplatzProbier die Maskierung live: Text (oder eine Datei) rein, sieh Zeile für Zeile, was ein KI-Modell davon lesen würde. Läuft im Browser, ohne Installation.
Bridge für Teams & IT
Wenn nicht ein einzelner Arbeitsplatz, sondern App, IDE und Automatisierung maskiert rausgehen sollen: der Docker-Container in deiner eigenen Infra — zentrale Policy, Audit-Trail, eigene Patterns. Eine Engine, eine Lizenz — nimm die Tür, die zu deinem Stack passt.
Proxy / Gateway
LLM-Calls in App & Chat — drop-in
- OpenAI-kompatibel, Streaming nativ
- jedes Modell, deine Keys (BYOK)
- eine Zeile ändern, Masking transparent
# nur die base_url umbiegen: client = OpenAI( base_url="http://localhost:4000/v1", api_key=DEIN_KEY, ) # ab jetzt läuft alles maskiert raus
Drei Schritte, eine Zeile Code
Deine App / IDE
Schickt den Request an die Bridge statt direkt an OpenAI/Anthropic. base_url umbiegen.
Bridge maskiert
Lokal in deiner Infra: PII → Platzhalter. Das Mapping bleibt im RAM, pro Request.
Provider sieht Tokens
Deine Keys (BYOK), jedes Modell. Antwort wird bei dir wieder ent-maskiert.
In 15 Minuten live
Ein Server mit 1–2 GB freiem RAM, Docker, deine pay-as-you-go Provider-Keys.
mkdir -p /opt/saklam-bridge && cd /opt/saklam-bridge# 2 — Compose + Env holen
curl -fsSL https://saklam.com/bridge/docker-compose.yml -o docker-compose.yml curl -fsSL https://saklam.com/bridge/env.example -o .env# 3 — Keys eintragen
$EDITOR .env # ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-… etc.# 4 — Starten
docker compose pull && docker compose up -d# 5 — Health-Check
curl -fsS http://localhost:4000/health/readiness
Mask API
Eigene Pipelines, ETL, Agents — das Primitiv
- /v1/mask + /v1/unmask, stateless
- du kontrollierst alles zwischen mask & unmask
- Batch, ETL, Agentic/MCP, eigener Flow
curl localhost:4000/v1/mask \
-d '{"text":"Maria Müller, m@acme.de"}'
# → { "masked": "[PERSON_1], [EMAIL_1]",
# "mapping": { ... } } # bleibt bei dir
Im Prozess: pip & npm
Gar kein Container — Maskierung als Abhängigkeit, im eigenen Prozess
pip install saklam # Python ≥ 3.10 npm install saklam # Node ≥ 20
- Modell steckt im Paket — nichts wird zur Laufzeit nachgeladen
- kein torch, kein Dienst, kein Port
- macOS · Linux · Windows
Ohne Docker ausprobieren
Dieselbe Bridge, von uns betrieben, unter https://bridge.saklam.com/v1. OpenAI-kompatibel, API-Key ist der Saklam-Lizenzschlüssel (sk-lic-…) aus Testphase oder Abo. 10 € Modellguthaben pro Schlüssel, kein eigener Provider-Key nötig.
curl https://bridge.saklam.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-lic-…" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-fable-5-1",
"messages": [{"role":"user","content":"Fasse zusammen: Maria Müller, m@acme.de"}]
}'
# LangChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
base_url="https://bridge.saklam.com/v1",
api_key="sk-lic-…",
model="gpt-5.5",
)
Modelle
claude-fable-5-1, claude-sonnet-5, gpt-5.5, gpt-5.4-mini, mistral-large-latest. Abrechnung gegen das Guthaben des Schlüssels, danach ist der Endpunkt zu.
Chat-UIs
Langdock und Open WebUI nehmen die Base-URL als „Custom Model“ / OpenAI-kompatiblen Provider, Schlüssel identisch. Ein gehostetes Open WebUI für Teststellungen gibt es auf Anfrage unter chat.saklam.com (keine Registrierung).
Nur Testdaten: Der Endpunkt läuft auf unserem Server in Frankfurt, die Maskierung passiert also bei uns und nicht im eigenen Netz. Für Mandanten- und Produktivdaten gilt der eigene Container aus dem Gateway-Tab.
Warum kaufen statt selbst bauen?
Datenhoheit by design
Mappings leben nur im RAM, pro Request, dann verworfen — keine DB, kein Log. Saklam sieht keinen einzigen Byte deines Traffics.
Gewartet statt gebastelt
350+ PII-Patterns, EU-27 + EWR, NER-Modell — aktuell gehalten, edge-cases getuned. Das Stück, das du selbst nie umfassend hinbekommst.
Drop-in, kein Lock-in
OpenAI-kompatibel. base_url umbiegen, deine eigenen Keys, jedes Modell (Claude, GPT, Mistral, Gemini, Bedrock, Ollama). Raus genauso einfach wie rein.
Ausgeliefert, nicht angekündigt
pip und npm, Version 0.1.1Das Modell steckt im Paket (88 MB), kein torch, nichts wird zur Laufzeit nachgeladen. macOS, Linux, Windows.saklam/bridge0,9 GB, läuft auf CPU — im ganzen Stack keine GPU.Vom Solo-Dev bis zum Konzern. Keine Volumen-Grenze.
Jeder Tarif = alle Formfaktoren, beliebig viele Bridge-Instanzen. Wir zählen Menschen, nicht Container: Der Unterschied ist die Zahl der Nutzer, deren Eingaben durch die Bridge laufen.
Dein AI-Verbrauch geht direkt an den Provider — daran verdienen wir nichts.
Solo
Ein Key für Browser, Desktop, pip/npm, Docker, Mobile
- 1 Nutzer, unbegrenztes Volumen
- Alle Provider, BYOK
- Updates & Pattern-Pflege inklusive
- Erweiterung, Desktop-App, pip/npm und Bridge parallel nutzbar
7 Tage kostenlos testen — ohne Konto, direkt in der Browser-Erweiterung.
Monatlich kündbar · oder jährlich zahlen (2 Monate gratis)
Business
- Bis 100 Nutzer
- Compliance-Paket: DSFA-Baustein, Audit-Trail-Doku, Whitepaper
- Onboarding-Session & Prio-Support
- Zahlung auf Rechnung
Enterprise / OEM
- Plattform oder Campus: eine Bridge vor der ganzen Organisation
- Einbettung ins eigene Produkt (OEM)
- SLA & individuelle Verträge
- Compliance-Paket inklusive
Alle Preise zzgl. MwSt (B2B). Jede Stufe: alle Formfaktoren (Erweiterung, Desktop, pip/npm, Docker, Mobile), beliebig viele Instanzen, alle Provider, BYOK, Updates & Pattern-Pflege inklusive. Nutzer = Personen, deren Eingaben durch die Bridge laufen; die Bridge zählt nichts, die Zahl steht im Vertrag.
Funktioniert mit jedem Provider:
FAQ
Brauche ich Docker?
Nein. Die Browser-Erweiterung, die Desktop-App und die pip-/npm-Pakete laufen ohne Docker — installieren, Schlüssel eintragen, fertig (Erweiterung: ~2 Minuten). Docker brauchst du nur für die Bridge, also wenn App, IDE oder Automatisierung eines ganzen Teams über einen zentralen Gateway laufen sollen.
Was ist der Unterschied zwischen Erweiterung und Bridge?
Gleiches Masking, anderer Ort. Die Erweiterung maskiert im Browser, kurz bevor du in ChatGPT, Claude & Co. auf „Senden" drückst — die Erkennung rechnet lokal auf deinem Gerät. Die Bridge maskiert im Docker-Container zwischen deiner App/IDE und dem Provider. Ein Lizenz-Schlüssel deckt beide ab (plus Desktop-App, pip/npm und Mobile) — du kannst sie parallel nutzen.
Was machen die pip- und npm-Pakete?
pip install saklam / npm install saklam bringen dieselbe Erkennung und Maskierung in deinen eigenen Prozess — kein Container, kein Dienst, kein Port. Das Modell steckt im Paket (88 MB), es wird zur Laufzeit nichts nachgeladen, und es gibt keine torch-Abhängigkeit. Verifiziert auf macOS, Linux und Windows; derselbe Lizenzschlüssel gilt. Zur Doku →
Gibt es das für iPhone und Android?
Für iOS läuft aktuell die offene Beta über TestFlight — die Erkennung rechnet auf dem Gerät. Die Android-App ist in Arbeit; ein Datum nennen wir erst, wenn sie im Store liegt.
Archiviert ihr die Token↔Original-Mappings?
Nein. Bei der On-Prem-Bridge läuft die Maskierung in deiner Infra; das Mapping lebt nur im RAM pro Request und wird danach verworfen. Es verlässt deinen Server nie — wir sehen es gar nicht.
Telefoniert die Bridge nach Hause?
Ja — und transparent: beim Start und ~täglich geht nur dein Lizenz-Key an saklam.com, um das Abo zu prüfen. Niemals Prompts, Kundendaten oder Mappings. Offline läuft die Bridge weiter, bis das Lizenz-Token abläuft (Gnadenfrist).
Wie binde ich das ein?
OpenAI-kompatibler Endpoint. Du setzt base_url (bzw. ANTHROPIC_BASE_URL) auf die Bridge. Eine Zeile — in deiner App, in n8n, oder in Claude Code / der IDE. Oder du nutzt /v1/mask + /v1/unmask direkt, oder das pip-/npm-Paket im eigenen Prozess.
Welche Provider & Modelle?
Claude, GPT, Azure OpenAI, Gemini, Bedrock, Mistral, lokales Ollama. BYOK — deine Keys, Provider rechnet direkt mit dir ab.
Hardware-Anforderungen?
1–2 GB RAM, 2 vCPU, läuft auf CPU — kein GPU nötig. Das PII-Modell ist im Image (~0,9 GB Download), komplett ohne externen Download. Erster Start: rund zehn Sekunden Modell-Warmup.
Latenz / Streaming?
Masking ~70 ms zusätzlich pro Request. Streaming wird durchgereicht.
Warum nicht selbst bauen?
Kannst du — eine Regex an einem Nachmittag. Umfassend (350+ Patterns, EU-27 + EWR, NER), gepflegt und aktuell gehalten ist die laufende Arbeit, die du dir hier sparst.
Brauche ich eine AVV (Auftragsverarbeitungsvertrag) mit Saklam?
Nein. Die Bridge läuft on-premise in deiner Infrastruktur — personenbezogene Daten erreichen Saklam nie (Zero-Knowledge). Es liegt keine Auftragsverarbeitung vor, also brauchst du mit uns keine AVV. Deine AVV-Pflicht besteht ggf. gegenüber deinem LLM-Provider, da du dessen Key direkt nutzt (BYOK).
Was bedeutet „Saklam"?
Der Name kommt vom türkischen saklamak — verbergen, sicher aufbewahren. Genau das ist der Job: Deine Daten werden verborgen, bevor sie das Haus verlassen, und sicher aufbewahrt — bei dir, nicht bei uns.
Berufsgeheimnis nach §203 StGB — taugt das für Kanzlei, Praxis oder Steuerberatung?
Entscheidend ist, was beim Modell-Anbieter ankommt — nicht, in welchem Land ein Server steht: Hosting-Zusagen und Verträge regeln Speicherort und Haftung; die Schweigepflicht schützt den Inhalt selbst. Die Maskierung läuft on-premise in deiner Infra: Namen, Aktenzeichen, Diagnosen werden zu Platzhaltern, bevor der Request das Haus verlässt — das Berufsgeheimnis erreicht den Provider nie. Für Berufsgeheimnisträger nach §203 StGB bieten wir zusätzlich einen Mitwirkenden-Vertrag an (Hintergrund: BRAK-Stellungnahme 32/2025). Die rechtliche Einordnung für deinen konkreten Fall triffst du mit deinem Datenschutz-/Berufsrecht — wir liefern die Architektur und den Vertrag, auf denen sie aufsetzt.
Von einem Entwickler, für Entwickler
Stefan Böck — schon während des Studiums angefangen; seitdem entwickle ich Software, meist freiberuflich, manchmal angestellt (u. a. bei Sedo). Heute baue ich das Privacy-Tooling, das ich selbst einsetzen würde.
Klassischer erster Vertical: regulierte Berufe, §203 — aber das Problem haben alle, die KI mit sensiblen Daten füttern.
Setup machen wir bei Bedarf zusammen per Screenshare — in 15–20 Minuten bist du live.
LinkedInFang mit dem einfachsten Weg an.
Erweiterung installieren, 7 Tage kostenlos testen — ohne Konto, ohne Karte, in etwa zwei Minuten. pip install saklam und der Docker-Weg stehen daneben bereit, sobald Code, Team und IT nachziehen.
Fragen? stefan@saklam.com
