¿Qué es Lakera Guard (Check Point AI Guardrails)?
Lakera Guard es una API de filtrado para aplicaciones con LLM, ahora propiedad de Check Point y documentada como Check Point AI Guardrails. Check Point compró Lakera en 2025, y la documentación, las condiciones y los documentos de privacidad llevan ya su nombre. Tu aplicación envía cada mensaje de usuario, documento recuperado, respuesta de herramienta o salida del modelo a un único endpoint, POST /v2/guard, y recibe un resultado marcado sobre el que puede actuar.
Las protecciones gestionadas cubren ataques de prompt (inyección directa e indirecta y jailbreaks), moderación de contenido, prevención de fugas de datos personales y del prompt del sistema, detección de enlaces maliciosos y una defensa del comportamiento de agentes con una lista de herramientas permitidas y prohibidas. Las protecciones personalizadas escritas en lenguaje natural están en beta. Cada detector funciona en uno de cuatro niveles de rigor, de L1 permisivo a L4 paranoico, y L4 es el predeterminado.
El plan gratuito Community da 10.000 solicitudes al mes en el servicio alojado, con prompts de hasta 8.000 tokens. Enterprise, con precio bajo presupuesto, añade autoalojamiento en Kubernetes o Docker (incluidas instalaciones aisladas de la red), SSO, acceso basado en roles, integración con SIEM y la opción de residencia de datos en la UE o en EE. UU.
¿Merece la pena Lakera Guard (Check Point AI Guardrails)?
A un chatbot de IA que lee páginas web o documentos se le puede convencer de cosas. Una línea oculta en una página recuperada que le diga que ignore sus instrucciones basta para desviarlo, y normalmente te enteras solo cuando algo se filtra.
Lakera Guard se sitúa entre tus usuarios y tu modelo y revisa el texto en busca de esas instrucciones plantadas y de datos que se escapan, sin que tengas que entrenar ni alojar nada. Le envías mensajes en el formato de chat de OpenAI, incluidas llamadas y definiciones de herramientas. Solo examina el último intercambio y trata los turnos anteriores como contexto, lo que encaja con los agentes, donde el texto peligroso suele llegar en una página recuperada o en una respuesta de herramienta, no del usuario.
El tratamiento de datos es más claro que en la mayoría de rivales, porque Check Point publica una ficha de privacidad. El servicio alojado procesa prompts, prompts del sistema, información de herramientas, salidas del modelo y embeddings de prompts, y los conserva durante la suscripción más tres meses. Puedes borrar prompts y restringir la conservación de prompts seudonimizados. Los registros se guardan en la UE salvo que elijas otra región al crear la organización, y esa elección no se puede cambiar después. Los despliegues autoalojados mantienen los datos dentro de tu entorno.
De serie es estricto. Todos los detectores vienen en L4, el ajuste más cauteloso, y la documentación dice claramente que los niveles más altos dejan pasar menos ataques a cambio de más falsos positivos. La política predeterminada sin proyecto se describe como "intencionadamente estricta". Si lo pones en producción sin ajustar, bloquearás tráfico legítimo, así que lo sensato es empezar con el modo Detect, que registra sin bloquear, sobre una muestra de tráfico real. Las listas de permitidos y prohibidos pueden corregir errores concretos, pero la propia documentación de Check Point advierte que pueden abrir agujeros de seguridad.
La pega: solo el plan gratuito tiene precio. No hay tarifa por solicitud, ni límite de uso publicado, ni cifra de latencia más allá de la afirmación comercial de Lakera de menos de 50 ms. Cada elemento examinado cuenta como una solicitud, así que un agente que revisa el prompt del usuario, dos documentos recuperados y la respuesta final gasta cuatro solicitudes por turno y agota las 10.000 gratuitas en 2.500 turnos.
Nuestra opinión: Lakera vende la parte de las protecciones que nadie disfruta. NeMo Guardrails o un clasificador como Llama Guard no cuestan nada en licencias, pero te dejan a cargo de los modelos, las GPU y el ajuste de falsos positivos que Lakera hace por ti.
Dónde se gana su sitio
Un ingeniero de backend que añade un chatbot de soporte con RAG sobre artículos del centro de ayuda
Evitar que las instrucciones inyectadas en páginas recuperadas desvíen al bot
Envía los fragmentos recuperados y el turno del usuario a /v2/guard antes de llamar al modelo, y la respuesta otra vez antes de mostrarla. Empieza en modo Detect para medir los falsos positivos en L4 y luego relaja los detectores que fallen. Gratis hasta 10.000 solicitudes al mes, unas 3.300 conversaciones si cada turno necesita tres revisiones.
Un equipo de plataforma de un banco con agentes internos que acceden a herramientas
Mantener el filtrado en sus instalaciones y restringir qué herramientas puede llamar un agente
Una licencia Enterprise da acceso al Helm chart o a la imagen de Docker, que pueden funcionar aislados de la red con GPU de NVIDIA; así los datos se quedan en el entorno del banco. La lista de herramientas permitidas y prohibidas bloquea las llamadas fuera del mandato del agente. El precio y el dimensionado del hardware solo los da el equipo comercial de Check Point.
Una responsable de cumplimiento en una empresa de software de la UE con 200 personas
Aprobar un proveedor de protecciones alojado bajo el RGPD
Usa el endpoint de procesamiento de la UE y mantén el almacenamiento de registros en la UE, que se fija al crear la organización y no se puede cambiar. La ficha de privacidad indica una conservación de la duración de la suscripción más tres meses y menciona alojamiento en AWS; la documentación del panel dice que el servicio tiene certificación SOC 2 Type II, aunque el informe en sí se obtiene a través del equipo comercial.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Crea un proyecto, asocia una política y llama a POST https://api.lakera.ai/v2/guard con una clave bearer; la guía rápida lleva minutos, pero ajustar el rigor con tráfico real es el trabajo de verdad.
- Integraciones
- API REST con especificación OpenAPI; endpoints regionales para la UE, EE. UU. y Singapur; API de plataforma para políticas, proyectos, registros y analítica; Helm chart e imágenes de Docker para autoalojamiento.
- Datos y privacidad
- El servicio alojado conserva prompts, salidas y embeddings durante la suscripción más tres meses en AWS en la UE, EE. UU. o Singapur; los clientes pueden borrar prompts y limitar la conservación. Los datos autoalojados se quedan con el cliente. La documentación del panel indica certificación SOC 2 Type II, y el control de la conservación de datos es una función de Enterprise.
- Coste a escala
- No publicado más allá de las 10.000 solicitudes gratuitas. Un agente que revisa cuatro elementos por turno con 100.000 turnos al mes necesita 400.000 solicitudes, lo que significa un presupuesto de Enterprise.
- Límites
- Los prompts de Community tienen un tope de 8.000 tokens, mientras que la documentación permite solicitudes de Enterprise de hasta 1MB de contexto; solo se examina contenido de texto; los límites de uso no están publicados; la salida en streaming debe examinarse en bloques de al menos 10 tokens.
Lo bueno
- Un solo endpoint examina prompts, documentos recuperados, salidas de herramientas y respuestas
- Acepta el formato de chat de OpenAI, incluidas llamadas y definiciones de herramientas
- Cuatro niveles de rigor documentados por detector, más un modo solo Detect
- Conservación publicada: duración de la suscripción más tres meses
- Autoalojamiento aislado de la red en Enterprise
Lo malo
- Viene en L4, el nivel más estricto, así que sin ajustar habrá falsos positivos
- Solo el plan gratuito tiene precio; todo lo demás pasa por el equipo comercial
- No se publican límites de uso ni cifras de latencia
- La región de almacenamiento de registros se fija al crear la organización
- Autoalojamiento, SSO y SIEM solo en Enterprise
Ideal para
Equipos que quieren un filtro gestionado contra la inyección de prompts y las fugas de datos delante de chatbots y agentes, sin operar sus propios clasificadores.
Alternativas a Lakera Guard (Check Point AI Guardrails)
Lakera Guard (Check Point AI Guardrails): preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Lakera Guard (Check Point AI Guardrails)?
- Lakera Guard es un filtro contra la inyección de prompts bien documentado que se añade con una sola llamada a la API, pero a partir de 10.000 solicitudes al mes estás negociando con el equipo comercial empresarial de Check Point. Le damos un 4.0 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Lakera Guard (Check Point AI Guardrails)?
- Community gratuito: 10.000 solicitudes/mes, prompts de 8k tokens, solo SaaS. Enterprise bajo presupuesto: volumen flexible, SaaS o autoalojado, SSO, RBAC, integración con SIEM. No hay precio publicado más allá del plan gratuito.
- ¿Qué inconvenientes tiene Lakera Guard (Check Point AI Guardrails)?
- Viene en L4, el nivel más estricto, así que sin ajustar habrá falsos positivos; solo el plan gratuito tiene precio; todo lo demás pasa por el equipo comercial; no se publican límites de uso ni cifras de latencia; la región de almacenamiento de registros se fija al crear la organización; autoalojamiento, SSO y SIEM solo en Enterprise.
- ¿Para quién es Lakera Guard (Check Point AI Guardrails)?
- Equipos que quieren un filtro gestionado contra la inyección de prompts y las fugas de datos delante de chatbots y agentes, sin operar sus propios clasificadores.
- ¿Cuánto cuesta Lakera Guard (Check Point AI Guardrails) para un equipo o en producción?
- No publicado más allá de las 10.000 solicitudes gratuitas. Un agente que revisa cuatro elementos por turno con 100.000 turnos al mes necesita 400.000 solicitudes, lo que significa un presupuesto de Enterprise.
- ¿Es Lakera Guard (Check Point AI Guardrails) seguro para los datos de la empresa?
- El servicio alojado conserva prompts, salidas y embeddings durante la suscripción más tres meses en AWS en la UE, EE. UU. o Singapur; los clientes pueden borrar prompts y limitar la conservación. Los datos autoalojados se quedan con el cliente. La documentación del panel indica certificación SOC 2 Type II, y el control de la conservación de datos es una función de Enterprise.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Lakera Guard (Check Point AI Guardrails)?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Amazon Bedrock y Google Agent Platform (Vertex AI).
Respuestas comprobadas el 26 oct 2026.