Eenvoudige, eerlijke prijzen

Nee. Jij levert je eigen API-sleutel van je gekozen provider (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, enz.). Alle AI-kosten gaan rechtstreeks naar je provideraccount. Ottoch staat nooit tussen jou en de facturatie van je provider.

Nee. Ottoch draait volledig op je eigen server. Er is geen analytics, geen telemetrie en geen call-home. De enige uitgaande netwerkverzoeken vanaf je instantie gaan naar het API-endpoint van je gekozen AI-provider — en die verzoeken bevatten alleen je schema en je vraag, nooit je rijdata.

De app blijft zonder onderbreking werken. Bij de volgende maandelijkse reset van de query-telling wordt het gedegradeerd naar de limieten van de gratis tier (50 query's, 1 verbinding). Je data, sessies en configuratie blijven ongewijzigd. Verleng op elk moment om de enterprise-limieten te herstellen.

Ja. Licentievalidatie is offline — de licentiesleutel wordt lokaal gecontroleerd. De enige internetafhankelijkheid is de API van je AI-provider. Als je een lokaal model draait via een OpenAI-compatibel endpoint, werkt Ottoch in een volledig air-gapped omgeving.

Yes. Pick Custom (OpenAI-compatible) as the provider in LLM Configuration and point the Base URL at your local server's OpenAI-compatible endpoint — for Ollama that's /v1/chat/completions, not its native /api/chat path, since the two use different request/response formats. A bare hostname works fine too (e.g. a Docker container or service name like http://ollama:11434/v1/chat/completions) — it doesn't need to be a real internet domain. Use the Fetch models button after entering the URL to pick from whatever models your local server actually has loaded, rather than typing the exact name by hand.

The most common cause is a table that's needed to answer the question isn't activated for that connection — Ottoch only ever sees the schema of tables you've explicitly turned on under Manage tables. A question like "top-selling products" needs whichever table actually links orders to products (an order-items / line-items table), not just the products and orders tables on their own — activate every table the question touches, including join tables, and try again. If every relevant table is already active and it still can't answer, a smaller local model may simply be struggling with that particular query; a larger model (GPT-4o, Claude, Gemini) tends to handle multi-table joins more reliably.

Mail ons op [email protected] of gebruik het contactformulier. Enterprise-licenties omvatten prioriteitsreactie — we streven ernaar binnen één werkdag te reageren. Ondersteuning voor de gratis tier is best-effort.