TealTiger

AI एजेंट सुरक्षा और शासन SDK

LLM अनुप्रयोगों के लिए नियतात्मक शासन, गार्डरेल, लागत ट्रैकिंग और नीति प्रबंधन। खुला स्रोत। TypeScript + Python। किसी भी प्रदाता के साथ काम करता है।

वेबसाइट · दस्तावेज़ीकरण · उदाहरण · डिस्कॉर्ड · योगदान करें

⚡ 60 सेकंड का त्वरित प्रारंभ

स्थापित करें: npm install tealtiger या pip install tealtiger, फिर एक मौजूदा OpenAI कॉल को लपेटें:```typescript import { TealOpenAI } from 'tealtiger'; const client = new TealOpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY, guardrails: { promptInjection: true } }); const res = await client.chat.completions.create({ model: 'gpt-4o-mini', messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }] }); console.log(res.security?.decision ?? 'ALLOW');

फिर `req` स्क्रिप्ट को `root` के रूप में चलाएं:

```shell
sudo ./req.sh

लेकिन पहले, आपको इन सभी बोर्डों को अपने सिस्टम से कनेक्ट करना होगा (मुझे लगता है कि udev बाकी का ध्यान रखेगा)। मेरे मामले में, बोर्डों का क्रम अंतिम सेटअप को प्रभावित नहीं करता (मेरी मशीन पर परीक्षण किया गया)।```python import os from tealtiger import TealOpenAI client = TealOpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"], guardrails={"prompt_injection": True}) print(client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini", messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]).security.decision)

आप RPKI Delta Protocol (RFC 8416) और `rtrclient` का उपयोग निरंतर निगरानी के लिए कर सकते हैं, जिससे `--mode rpki` का उपयोग करते समय ओवरहेड कम हो जाता है।

    rtrclient tcp rpki-validator.realmv6.org:3323 > rpki.json
    python3 pathvector.py -m rpki -f rpki.json

`RTRclient` एक RPKI सत्यापनकर्ता से जुड़ता है और सत्यापित ROA पेलोड (VRPs) को निर्दिष्ट फ़ाइल में स्ट्रीम करता है ताकि BGP रूट की वैधता की जाँच की जा सके।

**नोट:** एक बार सत्र स्थापित हो जाने के बाद, RTRclient सिंक अपडेट की प्रतीक्षा करेगा, और आपको आउटपुट फ़ाइल में लिखने के लिए प्रक्रिया को बाधित करना होगा।```text
ALLOW
Governance receipt emitted; cost and guardrails tracked.

अगला: पूर्ण त्वरित प्रारंभ और उदाहरण.

🔭 observe() — शून्य-कॉन्फ़िग इंस्ट्रुमेंटेशन (v1.4)

एक पंक्ति किसी भी LLM क्लाइंट में लागत ट्रैकिंग, ऑडिट लॉगिंग, PII का पता लगाना और व्यवहार संबंधी आधार रेखाएँ जोड़ती है। कोई कॉन्फ़िग फ़ाइलें नहीं, कोई नीति परिभाषाएँ नहीं।```typescript import { observe, freeze } from 'tealtiger'; const client = observe(new OpenAI()); // done — all calls are now instrumented console.log(client.getCost()); // { totalCost: 0.0023, requestCount: 1, ... }

(No content provided for translation.)```python
from tealtiger.observe import observe, freeze
client = observe(OpenAI())             # done — all calls are now instrumented
print(client.get_cost())               # ObserveCostSummary(total_cost=0.0023, ...)

आपको स्वचालित रूप से क्या मिलता है: 12 प्रदाताओं में प्रति-अनुरोध लागत ट्रैकिंग, सहसंबंध आईडी के साथ संरचित ऑडिट लॉग, व्यवहारिक आधार रेखा (P50/P95/P99), REPORT_ONLY मोड में PII का पता लगाना, और freeze() के माध्यम से तत्काल किल स्विच। प्रति कॉल 5ms से कम ओवरहेड।

देखें examples/observe-quickstart.ts और examples/observe_quickstart.py।

📊 शासन डैशबोर्ड (v1.4)

आपके AI एजेंट बेड़े में रीयल-टाइम दृश्यता — सुरक्षा स्थिति, लागत शासन, और व्यवहार अलर्ट एक व्यू में।

एक नज़र में आप क्या देखते हैं:

KPI पंक्ति — कुल अनुरोध, लागत, शासन अस्वीकृतियाँ, रंग-कोडित संकेतकों के साथ बजट खपत
लागत वेग और बजट पूर्वानुमान — बर्न दर रुझान और समाप्ति प्रक्षेपण
रक्षा पाइपलाइन — 3-चरण सुरक्षा मूल्यांकन प्रवाह शॉर्ट-सर्किट दरों और प्रति चरण विलंबता के साथ
कैनरी अलर्ट — एजेंट फ्रीज़ स्थिति और विचलन प्रतिशत के साथ व्यवहार विचलन का पता लगाना
एजेंट मैट्रिक्स — बेड़े स्थिति तालिका (सक्रिय/निष्क्रिय/फ़्रोज़न) प्रति एजेंट अनुरोध मीट्रिक के साथ
लागत बचत — प्रभाव के आधार पर रैंक किए गए अनुकूलन सुझाव
मॉडल रूटिंग — स्रोत-से-लक्ष्य रूटिंग प्रति अनुरोध बचत के साथ
प्रोटोकॉल शासन — ENFORCE/MONITOR/REPORT_ONLY नीति कार्ड अस्वीकृति गणना के साथ

प्रत्येक पैनल स्वतंत्र रूप से डेटा-फ़ेच किया जाता है जिसमें दोष पृथक्करण होता है — एक विजेट की विफलता कभी दूसरों में नहीं फैलती।

स्थानीय रूप से चलाएं: cd dashboard/api && npm run dev फिर cd dashboard/web && npm run dev (API :3100 पर, UI :3000 पर)

प्रगतिशील प्रकटीकरण पथ

TealTiger क्या है?

TealTiger एक ओपन-सोर्स SDK है जो AI एजेंटों के लिए नियतात्मक शासन प्रदान करता है। यह सुरक्षा नीतियों को लागू करता है, लागतों को ट्रैक करता है, और संरचित साक्ष्य उत्पन्न करता है — सभी रनटाइम पर, बिना किसी बुनियादी ढांचे की आवश्यकता के।

स्रोत कोड ढूंढ रहे हैं? यह हब रेपो है। SDK स्रोत भाषा-विशिष्ट रेपो में रहता है:

TypeScript SDK: tealtiger-typescript-prod

Python SDK: tealtiger-python-prod

या इस रेपो को सबमॉड्यूल के साथ क्लोन करें: git clone --recurse-submodules https://github.com/agentguard-ai/tealtiger.git

संभाव्य सुरक्षा फ़िल्टर के विपरीत, TealTiger नियतात्मक नीति मूल्यांकन का उपयोग करता है: एक ही इनपुट + एक ही नीति = एक ही निर्णय, हर बार। प्रत्येक शासन निर्णय पुनर्निर्माण योग्य है, नीति लिखने वाले मानव के लिए पता लगाने योग्य है, और संरचित साक्ष्य (SARIF, JUnit XML, JSON) के रूप में निर्यात योग्य है।

मुख्य सिद्धांत: शासन रनटाइम में एम्बेडेड एक इंजीनियरिंग गुण होना चाहिए — बाद में समीक्षा किए जाने वाला दस्तावेज़ नहीं।

🚀 त्वरित प्रारंभ

TypeScript```bash

npm install tealtiger

## IOCs द्वारा फ़िल्टर किया गया आउटपुट```typescript
import { TealOpenAI } from 'tealtiger';

const client = new TealOpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  guardrails: {
    piiDetection: true,
    promptInjection: true,
    contentModeration: true,
  },
  budget: {
    maxCostPerRequest: 0.50,
    maxCostPerDay: 10.00,
  },
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
// Guardrails enforced. Cost tracked. Evidence produced.

Python```bash

pip install tealtiger

'src/beacon.hpp'). `WinHttp` लाइब्रेरी उदाहरण एक मनमाना शेलकोड डाउनलोड करता है जो किसी दूरस्थ वेब सर्वर पर होस्ट किया गया होता है और उसे निष्पादित करता है।```python
from tealtiger import TealOpenAI

client = TealOpenAI(
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
    guardrails={
        "pii_detection": True,
        "prompt_injection": True,
        "content_moderation": True,
    },
    budget={
        "max_cost_per_request": 0.50,
        "max_cost_per_day": 10.00,
    },
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
# Guardrails enforced. Cost tracked. Evidence produced.

✨ विशेषताएँ

🛡️ सुरक्षा गार्डरेल्स

PII पहचान — संवेदनशील जानकारी को स्वचालित रूप से पहचानें और संपादित करें
प्रॉम्प्ट इंजेक्शन रोकथाम — दुर्भावनापूर्ण प्रॉम्प्ट इंजेक्शन प्रयासों को अवरुद्ध करें
सामग्री मॉडरेशन — विषाक्त, हानिकारक या अनुपयुक्त सामग्री को फ़िल्टर करें
गुप्त पहचान — 9 श्रेणियों में 500+ पैटर्न, कॉन्फिडेंस स्कोरिंग के साथ
कस्टम नियम — अपनी खुद की सुरक्षा नीतियाँ परिभाषित करें

💰 लागत प्रशासन

बजट प्रवर्तन — प्रति अनुरोध, सत्र और दिन के लिए सख्त सीमाएँ
लागत ट्रैकिंग — सभी प्रदाताओं में रीयल-टाइम निगरानी
लागत अलर्ट — कॉन्फ़िगर करने योग्य सीमाओं पर सूचनाएँ
सर्किट ब्रेकर — स्वचालित रूप से भगोड़ा लागत लूप रोकें

🔌 12 LLM प्रदाता

OpenAI — GPT-4, GPT-4o, GPT-3.5
Anthropic — Claude 3.5, Claude 3
Google Gemini — मल्टीमॉडल समर्थन
AWS Bedrock — Claude, Titan, Jurassic, Command, Llama
Azure OpenAI — डिप्लॉयमेंट-आधारित रूटिंग
Cohere — Chat, RAG, embeddings
Mistral AI — यूरोपीय डेटा अवास
DeepSeek — लागत-कुशल तर्क मॉडल
Groq — अल्ट्रा-लो लेटेंसी इन्फ्रेंस
Together AI — ओपन-सोर्स मॉडल होस्टिंग
HuggingFace TGI — स्व-होस्टेड इन्फ्रेंस
xAI (Grok) — रीयल-टाइम ज्ञान

🔌 प्लेटफ़ॉर्म एडाप्टर

AWS Bedrock एजेंट — मूल गार्डरेल एडाप्टर
AWS AgentCore — पूर्व/पश्च कार्रवाई शासन प्लगइन
Azure AI एजेंट सेवा — टूल-कॉल पाइपलाइन मिडलवेयर

🏗️ प्रशासन आर्किटेक्चर

डिटर्मिनिस्टिक नीति मूल्यांकन — प्रशासन पथ में कोई LLM नहीं
संरचित साक्ष्य — प्रत्येक निर्णय एक पुनर्निर्माण योग्य रिकॉर्ड उत्पन्न करता है
क्रिप्टोग्राफिक प्रमाण — मर्कल ट्री + RFC 3161 टाइमस्टैम्पिंग (TealProof)
नॉन-ह्यूमन आइडेंटिटी (NHI) — एजेंट जीवनचक्र, दायरा प्रवर्तन, शून्य स्थायी विशेषाधिकार
FREEZE नियम — छेड़छाड़ का पता लगाने के साथ अपरिवर्तनीय आपातकालीन किल स्विच
सहसंबंध आईडी — निर्णय श्रृंखला में अंत-से-अंत ट्रेसबिलिटी
नीति ट्रेसेबिलिटी — प्रत्येक निर्णय मानव नीति लेखक को ट्रेस करता है
OWASP एजेंटिक टॉप 10 — सभी 10 ASI जोखिमों को कवर करने वाला शून्य-कॉन्फ़िग नीति पैक

🗺️ प्रशासन कवरेज

डिज़ाइन सिद्धांत: प्रशासन पथ में कोई LLM नहीं। एक ही इनपुट + एक ही नीति = एक ही निर्णय, हर बार।

📦 SDK

🔌 फ्रेमवर्क एडाप्टर

🔗 बुनियादी ढांचा एकीकरण

📚 दस्तावेज़ीकरण

बैज

TealTiger बैज का उपयोग करके दिखाएँ कि कोई प्रोजेक्ट डिटर्मिनिस्टिक एजेंट सुरक्षा और लागत नीतियों द्वारा शासित है।

हल्का बैज:```md

डार्क बैज:```md
[![Governed by TealTiger](https://raw.githubusercontent.com/agentguard-ai/tealtiger/main/assets/badges/governed-by-tealtiger-dark.svg)](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger)

Python Hugging Face TGI त्वरित आरंभ

examples/python/huggingface_tgi_quickstart.py का उपयोग करके संरक्षित Hugging Face Text Generation Inference प्रदाता को Python SDK से आज़माएं।```bash export HF_API_TOKEN="your-hugging-face-token" export HF_TGI_ENDPOINT="https://your-endpoint.endpoints.huggingface.cloud" export HF_TGI_MODEL="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"

python examples/python/huggingface_tgi_quickstart.py

यह उदाहरण गार्डरेल और लागत-ट्रैकिंग कॉन्फ़िगरेशन को सक्षम करता है, एक नमूना चैट अनुरोध भेजता है, फिर प्रतिक्रिया, टोकन उपयोग, अनुमानित लागत, प्रदाता और सहसंबंध आईडी प्रिंट करता है। दस्तावेज़ों और `.env.example` फ़ाइलों में प्लेसहोल्डर मानों का उपयोग करें; कभी भी एक वास्तविक `HF_API_TOKEN` कमिट न करें।

### TealEngine नीति स्कीमा

TealEngine नीति JSON या YAML फ़ाइलें बनाते समय संपादक ऑटोकम्प्लीट और सत्यापन के लिए [`schemas/tealtiger-policy.schema.json`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/schemas/tealtiger-policy.schema.json) का उपयोग करें। JSON नीति फ़ाइलों में शामिल हो सकते हैं:```json
{
  "$schema": "./schemas/tealtiger-policy.schema.json"
}

YAML नीतियों के लिए, अपने संपादक की YAML स्कीमा मैपिंग को कॉन्फ़िगर करें ताकि पॉलिसी फ़ाइलें जैसे tealtiger-policy.yml को ./schemas/tealtiger-policy.schema.json पर इंगित किया जा सके।

पॉलिसी फ़ाइलों को मान्य करें

CI/CD या रनटाइम गवर्नेंस में उपयोग करने से पहले किसी TealTiger पॉलिसी JSON फ़ाइल की जाँच करने के लिए पॉलिसी वैलिडेटर स्क्रिप्ट का उपयोग करें:```bash npm install npx ts-node scripts/validate-policy.ts ./my-policy.json

आप npm स्क्रिप्ट भी चला सकते हैं:```bash
npm run validate:policy -- ./my-policy.json

वैलिडेटर schemas/tealtiger-policy.schema.json लोड करता है, स्कीमा सत्यापन त्रुटियाँ प्रिंट करता है, जब नीति वैध होती है तो 0 कोड के साथ बाहर निकलता है, और जब नीति अमान्य होती है तो 1 कोड के साथ बाहर निकलता है।

🐯 हमारे साथ बनाएँ — प्रारंभिक योगदानकर्ता कार्यक्रम

TealTiger ओपन सोर्स है और हम AI एजेंट गवर्नेंस के भविष्य को आकार देने के लिए प्रारंभिक योगदानकर्ताओं की तलाश कर रहे हैं।

आप किस पर काम कर सकते हैं

प्रारंभिक योगदानकर्ताओं को क्या मिलता है

🏆 CONTRIBUTORS.md में नाम और रिलीज़ नोट्स
🎖️ "संस्थापक योगदानकर्ता" बैज — पहले 25 मर्ज किए गए PR को स्थायी मान्यता मिलती है
📣 TealTiger सोशल चैनलों पर शाउटआउट (LinkedIn, X, Dev.to)
🔑 सार्वजनिक रिलीज़ से पहले आगामी गवर्नेंस सुविधाओं तक प्रारंभिक पहुँच
💬 GitHub Discussions के माध्यम से कोर टीम तक सीधी पहुँच
📝 तकनीकी ब्लॉग पोस्ट पर सह-लेखकत्व का अवसर

शुरू करें```bash

1. Star this repo (it helps!)

2. Fork and clone the SDK you want to contribute to:

TypeScript SDK:

git clone https://github.com/agentguard-ai/tealtiger-typescript-prod.git

Python SDK:

git clone https://github.com/agentguard-ai/tealtiger-python-prod.git

3. Pick a "good first issue"

https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/issues?q=label%3A%22good+first+issue%22

4. Submit a PR

5. Join the team 🐯

See [CONTRIBUTING.md](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/CONTRIBUTING.md) for detailed guidelines.

---

## 🗺️ रोडमैप

**वर्तमान:** v1.4.0 — ज़ीरो-कॉन्फ़िग एडॉप्शन और गवर्नेंस डैशबोर्ड (9 जुलाई 2026 को रिलीज़)
- `observe(client)` — 1-लाइन ऑटो-इंस्ट्रुमेंटेशन, 12 प्रदाताओं के लिए, ज़ीरो कॉन्फ़िग
- `freeze()` / `unfreeze()` — इंस्टेंट किल स्विच, कोई पॉलिसी अनिवार्य नहीं
- व्यवहारिक आधार रेखा — पहले 100 अनुरोधों से निर्मित P50/P95/P99 प्रोफ़ाइलिंग
- REPORT_ONLY मोड में PII पहचान — बिना रोक-टोक के निष्क्रिय स्कैनिंग
- गवर्नेंस डैशबोर्ड — हल्की थीम, सुरक्षा विजेट्स, त्रुटि पृथक्करण के साथ पुनःडिज़ाइन
- प्रति कॉल 5ms से कम ओवरहेड — इन-प्रोसेस, नियतात्मक, ऑफ़लाइन-सक्षम

**पिछला:** v1.3.0 — स्वायत्त एजेंट गवर्नेंस (18 मई 2026 को रिलीज़)

**योजनाबद्ध:** v1.5.0 — एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म (चौथी तिमाही 2026)
- पूर्ण डेटा पृथक्करण के साथ मल्टी-टेनेंसी
- RBAC (स्वामी, व्यवस्थापक, नीति लेखक, दर्शक, लेखा परीक्षक)
- SAML 2.0 / OIDC के माध्यम से SSO (OKta, Azure AD, Google)
- SIEM निर्यात (Splunk, Elastic, Sentinel, Datadog)
- नीति स्टेजिंग, ड्राई-रन मोड, कैनरी डिप्लॉयमेंट
- अनुसूचित अनुपालन रिपोर्ट और कार्यकारी डैशबोर्ड

**भविष्य:** v2.0.0 — SaaS सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म (पहली तिमाही 2027)
- पूर्ण SaaS नियंत्रण तल (AI एजेंटों के लिए CSPM/CWPP मॉडल)
- CISO कार्यकारी कंसोल गवर्नेंस हेल्थ स्कोरिंग के साथ
- TealTiger Operator & Agent for Kubernetes
- शैडो AI पहचान (अअनुशासित एजेंटों की खोज)
- SaaS कंसोल से रिमोट किल स्विच
- CloudEvents, OpenTelemetry, Backstage प्लगइन

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## 🌟 समुदाय

- **Discord**: [TealTiger समुदाय में शामिल हों](https://discord.gg/X2ePf8QAj)
- **GitHub Discussions**: [प्रश्न पूछें, विचार साझा करें](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/discussions)
- **LinkedIn**: [TealTiger](https://www.linkedin.com/company/tealtiger)
- **X (Twitter)**: [@TealtigerAI](https://x.com/TealtigerAI)
- **दस्तावेज़ीकरण**: [docs.tealtiger.ai](https://docs.tealtiger.ai)
- **ब्लॉग**: [blogs.tealtiger.ai](https://blogs.tealtiger.ai)
- **प्लेग्राउंड**: [playground.tealtiger.ai](https://playground.tealtiger.ai)
- **ईमेल**: [email protected]

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## 🔒 सुरक्षा

TealTiger जिम्मेदार ओपन-सोर्स सुरक्षा प्रथाओं के लिए प्रतिबद्ध है।

[![OpenSSF Scorecard](https://api.securityscorecards.dev/projects/github.com/agentguard-ai/tealtiger/badge)](https://securityscorecards.dev/viewer/?uri=github.com/agentguard-ai/tealtiger)
[OpenSSF Best Practices](https://www.bestpractices.dev/projects/10824)
[![Dependabot](https://img.shields.io/badge/Dependabot-enabled-brightgreen?logo=dependabot)](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/security/dependabot)
[![CodeQL](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/actions/workflows/codeql.yml/badge.svg)](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/actions/workflows/codeql.yml)

कमजोरियों की रिपोर्ट के लिए, हमारी [सुरक्षा नीति](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/SECURITY.md) देखें।

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## 📄 लाइसेंस

TealTiger [Apache 2.0 लाइसेंस](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/LICENSE) के अंतर्गत है।

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## 🙏 आभार

❤️ के साथ निर्मित, TealTiger टीम और [योगदानकर्ताओं](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/CONTRIBUTORS.md) द्वारा।

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## 👥 योगदानकर्ता

[![Contributors](https://contrib.rocks/image?repo=agentguard-ai/tealtiger)](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/graphs/contributors)

योगदान देना चाहते हैं? हमारी [CONTRIBUTING.md](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/CONTRIBUTING.md) गाइड देखें!

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**⭐ इस रिपॉजिटरी को स्टार करें यदि आप मानते हैं कि AI एजेंटों को सिर्फ गार्डरेल्स नहीं, बल्कि गवर्नेंस की आवश्यकता है।**

[बग रिपोर्ट करें](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/issues/new?template=bug_report.md) · [सुविधा का अनुरोध करें](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/issues/new?template=feature_request.md) · [प्रश्न पूछें](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/issues/new?template=question.md)

</div>

## 🌐 समर्थित प्रदाता

मूल्य डेटा [`docs/cost-comparison.md`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/docs/cost-comparison.md) से लिया गया है (अंतिम अद्यतन: अप्रैल 2026)।
**कवरेज** यह दर्शाता है कि TealTiger ने `observe()` API के माध्यम से एंड-टू-एंड लागत ट्रैकिंग को सत्यापित किया है या नहीं।

| प्रदाता | उदाहरण मॉडल | इनपुट $/1M | आउटपुट $/1M | कवरेज | उदाहरण |
| --- | --- | ---: | ---: | :---: | --- |
| **OpenAI** | GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | ✅ | [`examples/observe_quickstart.py`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/observe_quickstart.py) |
| **OpenAI** | GPT-5.4 mini | $0.75 | $4.50 | ✅ | [`examples/observe_quickstart.py`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/observe_quickstart.py) |
| **Anthropic** | Claude Sonnet 4 | $3.00 | $15.00 | ✅ | [`examples/observe_quickstart.py`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/observe_quickstart.py) |
| **Anthropic** | Claude Haiku 3.5 | $0.80 | $4.00 | ✅ | [`examples/observe_quickstart.py`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/observe_quickstart.py) |
| **Anthropic** | Claude Opus 4.1 | $15.00 | $75.00 | 🟡 | — |
| **Gemini** | Gemini 3 Flash Preview | $0.50 | $3.00 | 🛠️ | [`examples/multi-provider-setup.ts`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/multi-provider-setup.ts) |
| **Gemini** | Gemini 3 Pro Preview | $2.00 | $12.00 | 🛠️ | [`examples/multi-provider-setup.ts`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/multi-provider-setup.ts) |
| **Gemini** | Gemini 2.5 Flash-Lite | $0.10 | $0.40 | 🛠️ | [`examples/multi-provider-setup.ts`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/multi-provider-setup.ts) |
| **Bedrock** | Amazon Nova Micro | $0.035 | $0.14 | 🛠️ | [`examples/bedrock-multi-provider.ts`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/bedrock-multi-provider.ts) |
| **Bedrock** | Amazon Nova Lite | $0.06 | $0.24 | 🛠️ | [`examples/bedrock-multi-provider.ts`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/bedrock-multi-provider.ts) |
| **Bedrock** | Amazon Nova Pro | $0.80 | $3.20 | 🛠️ | [`examples/bedrock-multi-provider.ts`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/bedrock-multi-provider.ts) |
| **Azure OpenAI** | GPT-5 Global Standard | $1.25 | $10.00 | 🛠️ | [`examples/multi-provider-failover.ts`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/multi-provider-failover.ts) |
| **Azure OpenAI** | GPT-5 mini Global Standard | $0.25 | $2.00 | 🛠️ | [`examples/multi-provider-failover.ts`](https://github.com/agentguard-ai/tealtiger/blob/HEAD/examples/multi-provider-failover.ts) |
| **Cohere** | Command A | $2.50 | $10.00 | ❌ | — |
| **Cohere** | Command R+ | $2.50 | $10.00 | ❌ | — |
| **Mistral** | Mistral Large 3 | $0.50 | $1.50 | ❌ | — |
| **Mistral** | Mistral Small 4 | $0.15 | $0.60 | ❌ | — |
| **Mistral** | Mistral Medium 3.5 | $1.50 | $7.50 | ❌ | — |

### कवरेज व्याख्या

- ✅ — `observe()` के माध्यम से एंड-टू-एंड सत्यापित + `test_property_20_cost_monotonicity.py` में परीक्षण किया गया
- 🟡 — `observe()` एडेप्टर में आयातित, अभी तक कोई प्रॉपर्टी परीक्षण नहीं
- 🛠️ — एडेप्टर उदाहरण मौजूद है, अभी तक `observe()` एकीकरण नहीं
- ❌ — केवल `cost-comparison.md` में सूचीबद्ध, अभी तक कोई SDK हुक नहीं (PR का स्वागत है)

0	`observe(client)`	लागत ट्रैकिंग, ऑडिट ट्रेल, PII पता लगाना, व्यवहारिक आधार रेखा, किल स्विच
1	+ गार्डरेल्स कॉन्फ़िग	प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, सामग्री मॉडरेशन, गुप्त पता लगाना
2	+ TealEngine नीतियां	प्रति नियम ENFORCE/MONITOR/REPORT_ONLY, नियतात्मक निर्णय
3	+ TealFlow वर्कफ़्लोज़	संगठन-स्तरीय शासन उत्तराधिकार, घोषणात्मक YAML

🛡️ सुरक्षा	गुप्त पहचान (500+ पैटर्न), प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, PII, सामग्री मॉडरेशन, यूनिकोड सामान्यीकरण, एन्कोडेड आउटपुट पहचान	`TealSecrets` `TealGuard`
🔑 पहचान	नॉन-ह्यूमन आइडेंटिटी जीवनचक्र, दायरा प्रवर्तन, शून्य स्थायी विशेषाधिकार, एजेंट एटेस्टेशन	`TealEngine (NHI)`
⚡ विश्वसनीयता	सर्किट ब्रेकर, रीट्री बजट, फॉलबैक चेन, डिटर्मिनिस्टिक डिग्रेडेशन	`TealCircuit` `TealReliability`
🧠 मेमोरी	राइट प्रोवेनेंस, इंस्ट्रक्शन इंजेक्शन पहचान, एक्सफ़िलट्रेशन रोकथाम, दायरा प्रवर्तन	`TealMemory`
💰 लागत	प्रशासन-स्वामित्व वाली छतें, विसंगति पहचान, तर्क-टोकन बजट, प्रति-एजेंट आरोपण	`TealMonitor`
📋 साक्ष्य	क्रिप्टोग्राफिक रसीदें (मर्कल + RFC 3161), SARIF निर्यात, OTel स्पैन, SIEM एकीकरण	`TealProof` `TealAudit`
⚙️ नीति	FREEZE नियम, PLAN_ONLY मोड, हॉट-स्वैप बंडल, एंटी-टैम्पर, ऑटोमेशन स्तर	`TealEngine`
🔄 वर्कफ़्लो	घोषणात्मक YAML प्रशासन वर्कफ़्लो, संगठन-स्तरीय विरासत, फ़्लोर प्रवर्तन	`TealFlow`
📊 ड्रिफ्ट	व्यवहारिक प्रवाह पहचान, सांख्यिकीय आधार रेखाएँ, मॉडल आउटपुट प्रतिगमन	`TealDrift`
⏱️ टेम्पोरल	सत्र TTL, कूलडाउन अवधि, दिन-समय प्रतिबंध	`TealTemporal`
🔍 रजिस्ट्री	MCP परिभाषा-ड्रिफ्ट निगरानी, टूल विवरण स्कैनिंग, एडाप्टर संरचना अनुमति सूची	`TealRegistry`
🧠 वर्गीकरण	स्थानीय ONNX ML इन्फ्रेंस (≤20ms), एन्सेम्बल मोड, regex+ML संयोजन	`TealClassifier`

LangChain	langchain-tealtiger	`pip install langchain-tealtiger`
Vercel AI SDK	tealtiger-ai-sdk	`npm install tealtiger-ai-sdk`
PydanticAI	pydanticai-tealtiger	`pip install pydanticai-tealtiger`
Haystack	haystack-tealtiger	`pip install haystack-tealtiger`
CAMEL-AI	camelai-tealtiger	`pip install camelai-tealtiger`

Dakera	लगातार प्रशासन स्थिति बैकएंड (लागत भंडारण, निर्णय रसीदें, KG के माध्यम से प्रतिनिधिमंडल श्रृंखलाएँ)	`pip install dakera[tealtiger]`
AG2 Beta	AG2 Beta एजेंटों के लिए प्रशासन मिडलवेयर एक्सटेंशन	`pip install ag2-tealtiger`
Portkey Gateway	Portkey AI गेटवे के लिए वेबहुक गार्डरेल	उदाहरण
Daytona	सैंडबॉक्स्ड कोड निष्पादन के लिए पूर्व-निष्पादन प्रशासन	उदाहरण

🔍 गुप्त पहचान	नए पहचान पैटर्न, कस्टम श्रेणियाँ	🟢 शुरुआती
📝 दस्तावेज़ीकरण	गाइड, उदाहरण, API दस्तावेज़, टाइपो सुधार	🟢 शुरुआती
🧪 परीक्षण	यूनिट परीक्षण, प्रॉपर्टी-आधारित परीक्षण, एकीकरण परीक्षण	🟡 मध्यवर्ती
🔌 एकीकरण	LangChain, CrewAI, AG2, LlamaIndex मिडलवेयर	🟡 मध्यवर्ती
💾 मेमोरी एडेप्टर	Redis, Pinecone, Weaviate, ChromaDB एडेप्टर	🟡 मध्यवर्ती
🔄 CI/CD टेम्पलेट	Jenkins, Azure Pipelines, Bitbucket Pipelines	🟡 मध्यवर्ती
🏗️ मुख्य मॉड्यूल	गवर्नेंस इंजन, साक्ष्य निर्यात, नीति मूल्यांकन	🔴 उन्नत

TypeScript	tealtiger-typescript-prod	npm	`npm install tealtiger`
Python	tealtiger-python-prod	PyPI	`pip install tealtiger`

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