Interfaze roda todo o backend na Vercel e atende 50 milhões de requisições por mês

A Interfaze constrói modelos para trabalho determinístico: processamento de documentos, OCR, detecção de objetos, web scraping, speech to text e classificação. O argumento do fundador Yoeven Khemlani é que um LLM de uso geral devolve, por exemplo, o total de uma nota fiscal sem um jeito fácil de checar a origem do número. Os modelos da Interfaze retornam o valor com uma bounding box (onde ele aparece na página) e um score de confiança, e continuam aceitando prompts como um LLM.

No lado da infraestrutura, frontend e backend vivem na mesma base de código, em funções serverless. O código escrito pelo modelo roda isolado no Vercel Sandbox. O Fluid compute escala com o tráfego e, como os limites de memória e timeout são altos, o scraping com Puppeteer funciona sem ajustes. O AI Gateway faz failover automático quando um provedor falha ou sofre rate limit e permite escolher qual provedor atende cada modelo. Isso serve para comparar provedores que dizem hospedar o mesmo modelo, mas com quantizações diferentes (quatro bits contra oito, no exemplo da fonte). O Workflow SDK sustenta os e-mails de ciclo de vida, com retries automáticos e execução durável, em que um passo pode ser pausado e retomado meses depois com o estado preservado.

A cobertura anterior toca o mesmo ecossistema da Vercel. Em 21 de outubro de 2026, o CEVIU noticiou "Vercel lança durable-harness para tornar qualquer harness de coding agent resiliente a falhas", que estende a durabilidade usando o Workflow SDK como backend durável. Dois dias depois, o caso da Interfaze mostra o mesmo Workflow SDK em produção, num uso diferente: sequências de e-mail que duram meses. Os dois casos não são o mesmo produto de ponta a ponta, só compartilham a camada de durabilidade.

Para quem opera backend com IA, o caso sugere que dá para tratar roteamento de provedores como parte da qualidade do resultado, não só da disponibilidade. Se dois provedores servem o mesmo modelo open source com quantizações distintas, medir antes de mandar tráfego passa a ser rotina. Já a escolha por serverless para scraping pesado é um relato de um único time, então vale testar com a sua carga.