Architectural approaches to integrating LLM-models into corporate B2B SAAS-systems

Miloserdov A.

Keywords: large language models, corporate SaaS systems, B2B, design methodology, digital transformation, multi-tenant architecture.

Abstract. This article examines architectural approaches to integrating LLMs into corporate B2B SaaS systems, taking into account requirements for service reliability, controllability of model behavior, cost predictability, and user experience stability. The main integration configurations are analyzed, including external API-based solutions, self-hosted deployments, and hybrid models, as well as architectural mechanisms ensuring output quality control, fault tolerance, versioning, observability, and scalability of the AI layer. It is shown that the effectiveness of LLM adoption depends not only on model capabilities but also on the architectural conditions of their use in multi-tenant corporate environments. The study proposes an original framework for evaluating LLM integration architectures, linking technical design choices with operational robustness, economic controllability, and the managed evolution of platform functionality. Additionally, the article provides a practice-based empirical grounding for selected analytical provisions and identifies a set of metrics for the subsequent validation of LLM integration architectures in corporate SaaS environments.

Архитектурные подходы к интеграции LLM-моделей в корпоративные B2B SAAS-системы

Милосердов А.

Ключевые слова: большие языковые модели, корпоративные SaaS-системы, B2B, методология проектирования, цифровая трансформация, многоарендная архитектура.

Аннотация. В статье рассмотрены архитектурные подходы к интеграции LLM в корпоративные B2B SaaS-системы с учетом требований к надежности сервисов, управляемости поведения моделей, предсказуемости затрат и устойчивости пользовательского опыта. Проанализированы основные конфигурации интеграции, включая внешние API-решения, self-hosted и гибридные модели, а также механизмы, обеспечивающие контроль качества генерации, отказоустойчивость, версионирование, наблюдаемость и масштабируемость AI-слоя. Показано, что эффективность внедрения определяется не только возможностями модели, но и архитектурными условиями ее использования в многопользовательской корпоративной среде. Предложен авторский фреймворк оценки архитектур интеграции LLM, связывающий технические решения с эксплуатационной устойчивостью, экономической управляемостью и эволюцией функциональности платформы. Дополнительно в статье представлено прикладное эмпирическое основание отдельных положений анализа и определен набор метрик для последующей валидации архитектур интеграции LLM в корпоративных SaaS-средах.