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Los modelos lingüísticos grandes (LLM) son potentes pero impredecibles y, a menudo, producen resultados inconsistentes o costosos. Para hacer frente a estos desafíos, las organizaciones confían en herramientas especializadas para la evaluación, el monitoreo y la administración de costos. Este artículo presenta cinco plataformas que agilizan el análisis de resultados de LLM:
Cada plataforma aborda aspectos únicos de los flujos de trabajo de LLM, desde mejorar la precisión hasta reducir los costos y garantizar el cumplimiento.
Estas plataformas simplifican la administración de LLM y garantizan operaciones de IA escalables, confiables y rentables.
Comparación de plataformas de análisis de resultados de LLM: características, precios y mejores casos de uso
Prompts.ai reúne más de 35 LLM de primer nivel, incluidos GPT‑5, Claude, LLama y Gemini, en una plataforma unificada diseñada para la ingeniería rápida y el análisis detallado de los resultados a nivel empresarial. Simplifica la evaluación con procesos de pruebas automatizados.
Prompts.ai cuenta con canales de evaluación capaces de ejecutar más de 20 pruebas en conjuntos de datos rápidos. Entre ellos se incluyen métodos como las afirmaciones de LLM (que utilizan la IA para calificar los resultados), las comprobaciones de similitud semántica mediante la similitud de cosenos, las evaluaciones de coincidencias exactas y la comparación de patrones basada en expresiones regulares. Los equipos también pueden incorporar evaluaciones personalizadas a través de un panel de control fácil de usar, que permite a los expertos en la materia evaluar manualmente los resultados como parte del aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana.
Por ejemplo, Gorgias, una plataforma de atención al cliente, usó Prompts.ai para ampliar su servicio de asistencia basado en inteligencia artificial para ayudar a millones de compradores. Esto se tradujo en un aumento de 20 veces en la automatización. Sus ingenieros de aprendizaje automático y sus equipos de soporte realizan pruebas de regresión diarias con conjuntos de datos retrospectivos para detectar posibles problemas antes de la implementación.
Estas rigurosas capacidades de prueba garantizan una integración fluida en los flujos de trabajo actuales.
Los canales de evaluación de Prompts.ai se integran perfectamente con los flujos de trabajo de CI/CD y permiten realizar pruebas retrospectivas con datos de producción históricos. La plataforma admite conexiones a través de terminales HTTP externos, scripts personalizados de Python/JavaScript y acciones del Model Context Protocol (MCP).
Speak, una aplicación de aprendizaje de idiomas, aprovechó estas funciones de automatización para condensar meses de desarrollo curricular en solo una semana. Esta eficiencia les permitió lanzar funciones impulsadas por la inteligencia artificial en 10 nuevos mercados al mismo tiempo.
Prompts.ai también ayuda a los equipos a optimizar los costos al ofrecer vistas comparativas de modelos en paralelo. Estas comparaciones permiten a los usuarios sopesar las ventajas y desventajas entre los costos de las API, la latencia y los puntajes de calidad. Los equipos pueden resumir los resultados o usar modelos más pequeños y rápidos para las tareas intermedias a fin de reducir el uso de tokens. NoredInk, que presta servicios al 60% de los distritos escolares de EE. UU., utiliza estas funciones de ahorro de costes para proporcionar comentarios generados por la IA sobre las calificaciones de más de 1 millón de estudiantes, manteniendo al mismo tiempo la calidad del profesorado.
Prompts.ai mejora la colaboración al equipar a todas las partes interesadas con herramientas para refinar los resultados de la LLM. Un editor visual sin código permite a los usuarios sin conocimientos técnicos editar y probar las instrucciones sin tener que recurrir a ingenieros. El registro de mensajes centralizado garantiza una gestión eficiente de las versiones.
ParentLab, por ejemplo, ahorró más de 400 horas de ingeniería en solo seis meses al permitir que los expertos en dominios no técnicos gestionaran 700 revisiones rápidas.
«Prompts.ai ha supuesto un punto de inflexión para nosotros. Gracias a ello, nuestro equipo de contenido ha podido repetir rápidamente las instrucciones, encontrar el tono adecuado y abordar los casos extremos, todo ello sin sobrecargar a nuestros ingenieros. «- John Gilmore, vicepresidente de operaciones de ParentLab
La plataforma también recopila las valoraciones de los usuarios y las traduce en puntuaciones de rendimiento, lo que crea un ciclo de retroalimentación continuo para mejorar la calidad de los resultados en todos los modelos integrados.
Maxim AI proporciona herramientas de control y pruebas exhaustivas, que combinan evaluaciones impulsadas por máquinas con comentarios humanos para ayudar a los equipos a gestionar los intrincados flujos de trabajo de IA. Sus funciones están diseñadas para garantizar evaluaciones exhaustivas, que son cruciales para mantener un sólido rendimiento de LLM.
Maxim AI utiliza un marco de evaluación sólido que incluye pruebas deterministas, métodos estadísticos y herramientas de juicio automatizadas. El Tienda Evaluator ofrece métricas prediseñadas, como RAGAS, diseñadas para sistemas de generación aumentada con recuperación, componentes clave en aproximadamente el 60% de las aplicaciones de IA de producción de aquí a 2026. Además, métricas a nivel de nodo ayudan a identificar fallos en los procesos de recuperación y generación. Los de la plataforma Simulación de agentes El motor permite realizar pruebas de conversación en varios turnos y crear perfiles de usuario para las evaluaciones previas a la implementación. Empresas como Clinc y Mindtickle han registrado una reducción del 75% en el tiempo de producción gracias a la adopción de estos estándares de calidad.
Las herramientas de evaluación de Maxim AI se integran sin esfuerzo con los entornos de desarrollo actuales. Es compatible con los SDK de Python, TypeScript, Java y Go, y ofrece compatibilidad con plataformas como LangChain, LangGraph, Crew AI, OpenAI, Anthropic, Mistral y AWS Bedrock. La plataforma también se adhiere a Telemetría abierta estándares para el rastreo distribuido y se conecta con herramientas como Slack y PagerDuty para alertas en tiempo real. Los usuarios empresariales se benefician de las opciones de implementación que incluyen el alojamiento en la nube y en una VPC, y todas cumplen con los requisitos de cumplimiento de las normas SOC2, HIPAA y GDPR.
El Puerta de enlace Bifrost LLM utiliza el almacenamiento en caché semántico para reducir los gastos y, al mismo tiempo, monitorea el uso de los tokens y los costos de la API para identificar y abordar los costosos flujos de trabajo. Esto garantiza la eficiencia de las operaciones a medida que aumenta la producción.
IA de Maxim interfaz de usuario sin código permite a los gerentes y diseñadores de productos experimentar con las indicaciones y realizar evaluaciones de forma independiente. Kellie Maloney, directora de producto de Rise Science, comentó:
«Una cosa que realmente nos ha encantado es cómo Maxim nos ayuda a democratizar el proceso de redacción de Prompts. De este modo, tanto nuestro producto, que es mi función, como nuestros equipos de diseño se hacen cargo del proceso. Por lo tanto, realmente ha acelerado tanto la velocidad a la que repetimos como la calidad del resultado».
La plataforma también incluye colas de anotación para revisiones personalizadas, un Prompt CMS centralizado con control de versiones y RBAC compatible con SAML/SSO. Los equipos que utilizan estas herramientas de colaboración han conseguido multiplicar por cinco la velocidad de envío, lo que ha simplificado la iteración y ha acelerado los despliegues de producción.
Braintrust combina los experimentos offline con la puntuación online para ofrecer a los equipos una visión completa del rendimiento de la LLM desde el desarrollo hasta la implementación.
Braintrust ofrece varias formas de evaluar la calidad de salida en una escala de 0 a 1. Los equipos pueden utilizar marcadores automatizados para tareas como comprobar la veracidad de los hechos y la similitud, basarse en las evaluaciones del LLM como juez o implementar una lógica de código personalizada que se adapte a sus necesidades específicas. La plataforma incluye Vistas de línea de tiempo con diagramas de Gantt para identificar los cuellos de botella, Vistas de hilos para depurar conversaciones de varios turnos y visualizaciones de rastreo basadas en lenguaje natural que se muestran como componentes de React en un espacio aislado. También permite realizar varias pruebas para cada entrada, lo que ayuda a los equipos a medir la varianza y mantener la coherencia.
Braintrust se integra sin problemas con los principales marcos de IA y ofrece soporte nativo para Más de 9 marcos principales, como OpenTelemetry, Vercel AI SDK, OpenAI Agent SDK, Instructor, LangChain, LangGraph, Google ADK, Mastra y Pydantic AI. Utiliza un enfoque «global» para la integración; algunos ejemplos son SDK de Wrap para Vercel AI SDK (que abarca las versiones v3 a v6 beta) y wrap_openai para el instructor. La plataforma se adhiere a Convenciones semánticas de OpenTelemetry GenAI, asignando automáticamente detalles como el uso de los tokens y los identificadores del modelo a los campos de Braintrust. Funciona a la perfección con los principales proveedores de LLM, incluidos OpenAI, Anthropic y Google Gemini. Los desarrolladores también pueden usar el Evaluación () función o la CLI con --reloj marca para volver a ejecutar las evaluaciones automáticamente cada vez que los archivos se actualicen durante el desarrollo.
Braintrust va más allá de la evaluación al fomentar la colaboración en equipo con herramientas integradas. Es sincronización bidireccional garantiza que los gerentes de producto y los ingenieros puedan trabajar en las instrucciones de forma intercambiable entre el código y la interfaz de usuario. El Parque infantil ofrece un espacio sin código donde los equipos pueden probar las indicaciones, comparar modelos en paralelo y compartir configuraciones para realizar iteraciones rápidas. Las herramientas de anotación específicas permiten a los equipos proporcionar comentarios personalizados, añadiendo etiquetas o correcciones directamente a las trazas y los resultados de los modelos. Se puede invitar a anotadores externos a evaluar la calidad en las diferentes versiones de los modelos, mientras que las evaluaciones acumuladas centralizan los conjuntos de datos y las rúbricas de puntuación, lo que elimina la necesidad de realizar un seguimiento manual de las hojas de cálculo.
Phoenix de Arize AI es una plataforma de código abierto diseñada para brindar a los equipos un control integral sobre la evaluación de modelos lingüísticos grandes (LLM). Creado con OpenTelemetry como base, Phoenix ha llamado la atención con más de 2,5 millones de descargas y más de 8500 estrellas de GitHub. Ofrece un seguimiento detallado para rastrear cada paso de un flujo de trabajo de LLM, lo que facilita la identificación de dónde surgen los problemas.
Phoenix emplea el LLM como juez enfoque, utilizando modelos básicos de OpenAI, Anthropic y Gemini para evaluar otras aplicaciones de LLM en función de factores como la relevancia, la toxicidad y el rendimiento general. Incluye evaluadores prediseñados para tareas comunes, como la generación aumentada por recuperación (RAG) y la llamada a funciones. Una característica destacada es su capacidad de explicación, donde los modelos de evaluación proporcionan un razonamiento claro detrás de sus puntuaciones, lo que ayuda a los desarrolladores a entender la lógica detrás de cada evaluación. Entre las herramientas adicionales se incluyen las comprobaciones deterministas basadas en códigos, las anotaciones humanas directamente en la interfaz y agrupamiento de conjuntos de datos que usa incrustaciones para agrupar visualmente preguntas y respuestas semánticamente similares. Esta agrupación ayuda a aislar las áreas en las que los modelos tienen un rendimiento inferior.
«Phoenix ataca [las alucinaciones] visualizando la toma de decisiones complejas de LLM y marcando cuándo y dónde los modelos fallan, fallan, dan respuestas deficientes o generalizan incorrectamente». - Shubham Sharma, VentureBeat
Estas herramientas de evaluación se integran perfectamente con el ecosistema de desarrollo más amplio de la plataforma.
Phoenix admite la autoinstrumentación para marcos populares como LlamaIndex, LangChain, dSpy, Mastra y Vercel AI SDK. Funciona con Python, TypeScript y Java, y su diseño nativo de OpenTelemetry garantiza la compatibilidad con las herramientas de observabilidad existentes sin que los usuarios dependan de proveedores específicos. Los equipos también pueden incorporar evaluaciones de bibliotecas de terceros, como Ragas, Deepeval o Cleanlab, lo que ofrece flexibilidad en todos sus flujos de trabajo.
Phoenix está diseñado para ofrecer eficiencia y ofrecer ejecuciones de evaluación hasta 20 veces más rápidas mediante simultaneidad y procesamiento por lotes. Su Prompt Playground proporciona un entorno de pruebas en el que los equipos pueden refinar las instrucciones y comparar las variantes del modelo una al lado de la otra antes de la implementación, lo que reduce el riesgo de cometer costosos errores de producción.
Como plataforma totalmente de código abierto y autohospedable, Phoenix garantiza que los equipos mantengan un control total sobre sus datos. Características como colas de anotación humana permiten añadir etiquetas de verdad básicas directamente a los rastros, lo que fomenta una mejor colaboración. El Prompt Hub administra el control de versiones, el almacenamiento y la implementación rápidos en todos los entornos, mientras que Chat de España La herramienta permite a los equipos evaluar y analizar segmentos específicos del flujo de trabajo para descubrir problemas de rendimiento. Con una comunidad de más de 7000 miembros en Slack, los usuarios tienen acceso a una red para solucionar problemas y compartir información.
«Phoenix se integró en los flujos de trabajo de ciencia de datos existentes de nuestro equipo y permitió la exploración de datos de texto no estructurados para identificar las causas principales de las entradas inesperadas de los usuarios, las respuestas problemáticas de LLM y las lagunas en nuestra base de conocimientos». - Yuki Waka, desarrollador de aplicaciones, Klick
LangSmith es una plataforma versátil diseñada para funcionar sin problemas con o sin LangChain, lo que la hace adaptable a cualquier pila de LLM. Se conecta sin esfuerzo con herramientas como OpenAI, Anthropic, CrewAI, Vercel AI SDK y Pydantic AI, lo que proporciona flexibilidad a los equipos que ya utilizan marcos específicos. La plataforma cumple con los estándares de cumplimiento, como la HIPAA, el SOC 2 Type 2 y el GDPR, y utiliza un proceso asincrónico para enviar los rastros, lo que garantiza que no haya latencia adicional para los usuarios finales.
LangSmith ofrece dos modos de evaluación para adaptarse a diferentes necesidades: evaluación fuera de línea para probar conjuntos de datos seleccionados durante el desarrollo y evaluación en línea para monitorear el tráfico de producción en vivo. Admite cuatro tipos de evaluadores:
La plataforma incluye herramientas de análisis avanzadas como Vista diferencial, que destaca las diferencias entre los resultados del modelo y los textos de referencia, y las comparaciones paralelas para la evaluación comparativa del desempeño. También proporciona agrupación de metadatos, lo que permite analizar métricas como la precisión o el costo por categorías, como el área temática o el tipo de usuario. LangSmith se integra con el código abierto abrir las votaciones paquete, que ofrece evaluadores prediseñados para evaluar la exactitud y la brevedad.
Estas funciones facilitan la integración de LangSmith en los flujos de trabajo y las herramientas de desarrollo existentes.
LangSmith simplifica el rastreo con @traceable envoltorios decoradores o clientes que capturan automáticamente las entradas y salidas. Admite la integración con los SDK de Python y TypeScript/JavaScript, una API REST y marcos de prueba como pytest, Vitest y Jest, lo que facilita la integración de las evaluaciones en las canalizaciones de CI/CD. Además, la integración con OpenTelemetry permite a los equipos enviar directamente a LangSmith los rastros de las canalizaciones de observabilidad existentes.
LangSmith mejora la colaboración en equipo con herramientas intuitivas de comentarios y anotaciones. Colas de anotación permiten el envío automático de tiradas específicas a expertos en la materia para que las revisen manualmente y las puntúen según criterios personalizados. El Prompt Hub sirve como un espacio centralizado para que los equipos repitan, versionen y compartan las instrucciones, además de funciones de seguimiento de cambios y reversión para mantener la coherencia durante todo el desarrollo. Las funciones de anotación en línea permiten a los miembros del equipo señalar los problemas o proporcionar comentarios específicos sobre la calidad de la respuesta, lo que mejora tanto la precisión de la evaluación como la eficiencia del flujo de trabajo.
La plataforma también ofrece una gestión detallada de los usuarios y el aislamiento de la carga de trabajo, lo que garantiza una colaboración fluida entre los equipos. Los usuarios pueden registrarse de forma gratuita en smith.langchain.com, sin necesidad de tarjeta de crédito. Para su uso en producción, LangSmith funciona con un sistema de pago por uso, con planes empresariales disponibles para autohospedarse en clústeres de Kubernetes en AWS, GCP o Azure.
Al evaluar las plataformas para la evaluación de la LLM, es esencial tener en cuenta la compatibilidad técnica, el costo y los métodos de evaluación. He aquí un análisis más detallado de las opciones:
Prompts.ai reúne más de 35 modelos líderes en una interfaz segura y ofrece controles FinOps que pueden reducir los costos del software de IA hasta en un 98%. Braintrust simplifica la configuración con un proxy de IA sin configuración, que captura los registros a través de una única URL base. Incluye 1 millón de rastreos gratuitos, con planes de pago a partir de 249$ al mes. Maxim IA se integra a la perfección con las pilas de observabilidad existentes, centrándose en la puntuación de calidad más que en el rastreo completo. Ofrece un plan gratuito para un máximo de 10 000 registros al mes y planes de pago a partir de 29$ por asiento y mes. Arize Phoenix admite el autoalojamiento para la privacidad de los datos y se integra con herramientas como RAGAS y Giskard para un análisis métrico más profundo. Lang Smith está diseñado para los usuarios de LangChain y proporciona una observabilidad avanzada, aunque los precios del soporte empresarial varían. Cabe destacar que Notion mejoró diez veces su velocidad de desarrollo con Braintrust, pasando de resolver 3 problemas diarios a 30.
El enfoque único de cada plataforma simplifica la toma de decisiones en función de sus necesidades de evaluación específicas. Así es como se comparan en términos de métodos de evaluación, integración e implementación:
La complejidad de la integración también desempeña un papel clave. La configuración basada en proxies de Braintrust es sencilla: basta con actualizar la URL base de la API. La IA de Maxim se integra con las herramientas de observación existentes, mientras que la estrecha integración de LangChain con LangSmith satisface las necesidades de observabilidad especializadas. Arize Phoenix se destaca entre las organizaciones que priorizan la soberanía de los datos y ofrece una solución de código abierto autohospedada. Mientras tanto, Prompts.ai proporciona controles de gobierno de nivel empresarial y pistas de auditoría completas para un funcionamiento seguro.
«Braintrust elimina el cambio de contexto al combinar la supervisión, la evaluación y la experimentación. Una plataforma significa menos tiempo para integrar las herramientas». - El equipo de Braintrust
Para obtener información rápida, las implementaciones basadas en proxy y las integraciones profundas simplifican el proceso. Los usuarios de LangChain encontrarán que LangSmith es la solución ideal, mientras que las organizaciones que gestionan datos confidenciales pueden optar por soluciones de código abierto como Arize Phoenix o Prompts.ai para disponer de capacidades sólidas de gobernanza y auditoría.
Según las evaluaciones proporcionadas, cada plataforma ofrece distintas ventajas para refinar el análisis de los resultados de la LLM. Prompts.ai ofrece a las empresas un acceso centralizado a los principales modelos, junto con los controles FinOps que pueden reducir los costos de IA hasta en un 98% y, al mismo tiempo, garantizar capacidades sólidas de gobernanza y auditoría. Braintrust está diseñado para equipos de ingeniería rápidos, y empresas como Notion informan de un aumento de 10 veces en la velocidad de desarrollo, lo que aumenta la resolución de problemas de 3 a 30 por día. Del mismo modo, los equipos de Stripe y Airtable observaron un aumento de precisión de más del 30% a las pocas semanas de adoptar la plataforma.
Para aquellos que están profundamente integrados en el ecosistema de LangChain, Lang Smith proporciona una integración sencilla y opciones rápidas de creación de prototipos. Maxim IA está dirigido a los equipos que se centran en la gestión de sistemas complejos de múltiples agentes, y ofrece herramientas de puntuación de precisión y una puerta de enlace de baja latencia que introduce solo 11 microsegundos de sobrecarga con un volumen de 5000 solicitudes por segundo. Mientras tanto, Arize Phoenix es ideal para las organizaciones que priorizan la soberanía de los datos, ya que ofrece una solución autohospedada y de código abierto que se adapta perfectamente a los sistemas de observabilidad existentes.
Cada plataforma aborda los desafíos críticos en el rendimiento de la LLM y la gestión de costos. Dado que las empresas se enfrentan a posibles pérdidas de 1.900 millones de dólares al año debido a las fallas de LLM no detectadas en la producción, la necesidad de ir más allá de las evaluaciones subjetivas y adoptar métricas medibles y basadas en datos se ha vuelto esencial para garantizar la confiabilidad y la eficiencia.
Estas herramientas elevan el desarrollo de LLM a una disciplina de ingeniería estructurada. Ya sea que se centre en gestionar billones de eventos al mes, simplificar la colaboración entre los equipos o mantener el control de la infraestructura autohospedada, elegir la plataforma adecuada garantiza que sus flujos de trabajo de LLM logren la confiabilidad, la calidad y la rentabilidad necesarias para cumplir sus objetivos.
Estas plataformas están diseñadas para ayudar a las organizaciones a reducir los gastos de IA al ofrecer herramientas para supervisar y ajustar el uso de modelos lingüísticos grandes (LLM). Por ejemplo, soluciones como Prompts.ai permiten a los usuarios realizar un seguimiento del uso de los tokens en tiempo real, lo que facilita la detección y reduce el consumo innecesario de tokens. Esto ayuda a evitar gastar de más en llamadas a la API, lo que se traduce en una mejor gestión de los costes.
Más allá del control de costos, estas plataformas también proporcionan información valiosa sobre el rendimiento y la calidad de los resultados. Pueden ayudar a detectar y prevenir problemas como las alucinaciones o los errores, que de otro modo podrían conllevar costosas modificaciones. Al analizar las tendencias de uso y detectar las ineficiencias, las organizaciones pueden optimizar los flujos de trabajo, reducir los costos operativos y garantizar resultados consistentes y de alta calidad. Todo esto permite tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos para gestionar los presupuestos de IA de forma eficaz.
Las plataformas LLM brindan varias formas de conectarse sin problemas con herramientas y flujos de trabajo, atendiendo a diferentes necesidades. Muchas plataformas admiten la integración nativa a través de SDK como Python y JavaScript, junto con marcos como LangChain y LangServe. Esto hace que la integración de los LLM en aplicaciones personalizadas sea sencilla y eficiente. Para la supervisión, las plataformas suelen admitir estándares abiertos como OpenTelemetry, lo que garantiza la compatibilidad con la infraestructura existente.
Algunas plataformas también se integran con herramientas de CI/CD, como GitHub Actions y Jenkins, lo que simplifica los procesos de prueba e implementación. Para las organizaciones que priorizan el control sobre su entorno, están disponibles opciones de autoalojamiento, que permiten la personalización y, al mismo tiempo, mantienen la seguridad de los datos. Estas funciones de integración permiten a los usuarios aumentar la eficiencia, supervisar el rendimiento de forma eficaz e implementar los LLM de forma segura en sus operaciones.
Para aquellos que valoran privacidad y control de datos, En Prem.LLM ofrece una solución excelente. Diseñada específicamente para tareas sensibles a la privacidad, esta plataforma permite a los grandes modelos lingüísticos (LLM) gestionar datos confidenciales o restringidos de forma segura sin conexión a Internet. Al permitir una ejecución totalmente local, reduce significativamente las posibilidades de exposición de los datos y, al mismo tiempo, ofrece una integración opcional en la nube para configuraciones híbridas cuando es necesario.
Con su interfaz intuitiva y sin código, OnPrem.llm garantiza la accesibilidad para los usuarios sin experiencia técnica, a la vez que mantiene una supervisión completa de la administración de datos. Esto lo convierte en una opción ideal para las organizaciones de sectores regulados o delicados en los que la protección de la información es una prioridad absoluta.
