Pay As You GoEssai gratuit de 7 jours ; aucune carte de crédit requise
Les grands modèles de langage (LLM) sont puissants mais imprévisibles, produisant souvent des résultats incohérents ou coûteux. Pour relever ces défis, les organisations s'appuient sur des outils spécialisés d'évaluation, de suivi et de gestion des coûts. Cet article présente cinq plateformes qui rationalisent l'analyse des résultats LLM :
Chaque plateforme aborde des aspects uniques des flux de travail LLM, qu'il s'agisse d'améliorer la précision, de réduire les coûts ou de garantir la conformité.
Ces plateformes simplifient la gestion du LLM, garantissant des opérations d'IA évolutives, fiables et rentables.
Comparaison des plateformes d'analyse des sorties LLM : fonctionnalités, prix et meilleurs cas d'utilisation
Prompts.ai réunit plus de 35 LLM de premier plan, dont GPT‑5, Claude, LLama et Gemini, au sein d'une plateforme unifiée conçue pour une ingénierie rapide au niveau de l'entreprise et une analyse détaillée des résultats. Il simplifie l'évaluation grâce à des pipelines de test automatisés.
Prompts.ai propose des pipelines d'évaluation capables d'exécuter plus de 20 tests sur des ensembles de données rapides. Il s'agit notamment de méthodes telles que les assertions LLM (utilisant l'IA pour évaluer les résultats), les vérifications de similarité sémantique par similarité cosinus, les évaluations de correspondance exacte et la correspondance de modèles basée sur les expressions régulières. Les équipes peuvent également intégrer des évaluations humaines via un tableau de bord convivial, permettant aux experts du domaine d'évaluer manuellement les résultats dans le cadre d'un apprentissage par renforcement à partir du feedback humain.
Par exemple, Gorgias, une plateforme de support client, a utilisé Prompts.ai pour adapter son service d'assistance basé sur l'IA afin de prendre en charge des millions d'acheteurs. Cela a conduit à une multiplication par 20 de l'automatisation. Leurs ingénieurs en machine learning et leurs équipes de support effectuent des tests de régression quotidiens sur des ensembles de données de backtest afin de détecter les problèmes potentiels avant le déploiement.
Ces fonctionnalités de test rigoureuses garantissent une intégration fluide dans les flux de travail actuels.
Les pipelines d'évaluation de Prompts.ai s'intègrent parfaitement aux flux de travail CI/CD et permettent des tests rétroactifs par rapport aux données de production historiques. La plate-forme prend en charge les connexions via des points de terminaison HTTP externes, des scripts Python/JavaScript personnalisés et des actions MCP (Model Context Protocol).
Speak, une application d'apprentissage des langues, a tiré parti de ces fonctionnalités d'automatisation pour condenser des mois de développement de programmes en une semaine seulement. Cette efficacité leur a permis de lancer des fonctionnalités pilotées par l'IA sur 10 nouveaux marchés en même temps.
Prompts.ai aide également les équipes à optimiser les coûts en proposant des vues comparatives des modèles côte à côte. Ces comparaisons permettent aux utilisateurs de trouver des compromis entre les coûts des API, la latence et les scores de qualité. Les équipes peuvent résumer les résultats ou utiliser des modèles plus petits et plus rapides pour les tâches intermédiaires afin de réduire l'utilisation des jetons. NoreDink, qui dessert 60 % des districts scolaires américains, utilise ces fonctionnalités économiques pour fournir des commentaires générés par l'IA sur les notes de plus d'un million d'élèves, tout en préservant la qualité des enseignants.
Prompts.ai améliore la collaboration en dotant toutes les parties prenantes d'outils permettant d'affiner les résultats du LLM. Un éditeur visuel sans code permet aux utilisateurs non techniques de modifier et de tester les instructions sans avoir à faire appel à des ingénieurs. Le Prompt Registry centralisé garantit une gestion efficace des versions.
ParentLab, par exemple, a économisé plus de 400 heures d'ingénierie en seulement six mois en permettant à des experts du domaine non technique de gérer 700 révisions rapides.
« Prompts.ai a changé la donne pour nous. Cela a permis à notre équipe de contenu de répondre rapidement aux demandes, de trouver le bon ton et de traiter les cas extrêmes, le tout sans surcharger nos ingénieurs. « - John Gilmore, vice-président des opérations chez ParentLab
La plateforme recueille également les évaluations des utilisateurs et les traduit en scores de performance, créant ainsi une boucle de rétroaction continue pour améliorer la qualité de sortie sur tous les modèles intégrés.
Maxim AI fournit des outils de test et de surveillance approfondis, combinant des évaluations automatisées avec des commentaires humains pour aider les équipes à gérer des flux de travail d'IA complexes. Ses fonctionnalités sont conçues pour garantir des évaluations approfondies, essentielles au maintien de solides performances LLM.
Maxim AI utilise un cadre d'évaluation robuste qui comprend des tests déterministes, des méthodes statistiques et des outils de jugement automatisés. Le Evaluator Store propose des métriques prédéfinies telles que RAGAS, adaptées aux systèmes de génération augmentés par récupération, composants clés d'environ 60 % des applications d'IA de production d'ici 2026. En outre, métriques au niveau des nœuds aider à identifier les défaillances dans les processus de récupération et de génération. La plateforme Simulation d'agent Le moteur permet de tester les conversations en plusieurs étapes et de créer des profils d'utilisateurs pour les évaluations préalables au déploiement. Des entreprises telles que Clinc et Mindtickle ont fait état d'une réduction de 75 % des délais de production grâce à l'adoption de ces normes de qualité.
Les outils d'évaluation de Maxim AI s'intègrent sans effort aux environnements de développement actuels. Il prend en charge les SDK en Python, TypeScript, Java et Go, tout en offrant une compatibilité avec des plateformes telles que LangChain, LangGraph, Crew AI, OpenAI, Anthropic, Mistral et AWS Bedrock. La plateforme adhère également à OpenTelemetry normes pour le traçage distribué et se connecte à des outils tels que Slack et PagerDuty pour des alertes en temps réel. Les utilisateurs d'entreprise bénéficient d'options de déploiement qui incluent l'hébergement dans le cloud et dans le VPC, toutes conformes aux exigences de conformité SOC2, HIPAA et GDPR.
Le Passerelle Bifrost LLM utilise la mise en cache sémantique pour réduire les dépenses, tout en surveillant l'utilisation des jetons et les coûts des API afin d'identifier et de gérer les flux de travail coûteux. Cela garantit des opérations efficaces à mesure que la production évolue.
Maxim AI interface utilisateur sans code permet aux chefs de produits et aux concepteurs d'expérimenter avec des instructions et de mener des évaluations de manière indépendante. Kellie Maloney, chef de produit chez Rise Science, a déclaré :
« L'une des choses que nous avons vraiment appréciées, c'est la façon dont Maxim nous aide à démocratiser le processus d'écriture de Prompts. Cela permet à la fois à notre produit, qui est mon rôle, et à nos équipes de conception de s'approprier réellement le processus. Cela a donc vraiment accéléré à la fois la vitesse à laquelle nous itérons et la qualité du résultat. »
La plateforme comprend également des files d'annotations pour les révisions humaines, un CMS Prompt centralisé avec contrôle de version et un RBAC avec support SAML/SSO. Les équipes qui s'appuient sur ces outils de collaboration ont multiplié par cinq la vitesse d'expédition, rationalisant les itérations et accélérant les déploiements de production.
Braintrust associe des expériences hors ligne à des évaluations en ligne pour donner aux équipes une vue complète des performances du LLM, du développement au déploiement.
Braintrust propose plusieurs méthodes pour évaluer la qualité de sortie sur une échelle de 0 à 1. Les équipes peuvent utiliser des indicateurs automatisés pour des tâches telles que les contrôles de factualité et de similitude, s'appuyer sur les évaluations LLM-as-a-Judge ou implémenter une logique de code personnalisée adaptée à leurs besoins spécifiques. La plateforme comprend Vues chronologiques avec des diagrammes de Gantt pour identifier les goulots d'étranglement, Affichages des fils pour le débogage des conversations multitours et des visualisations de traces basées sur le langage naturel affichées sous forme de composants React en bac à sable. Il prend également en charge l'exécution de plusieurs essais pour chaque entrée, aidant ainsi les équipes à mesurer la variance et à maintenir la cohérence.
Braintrust s'intègre parfaitement aux principaux frameworks d'IA, offrant un support natif pour Plus de 9 cadres principaux, tels que OpenTelemetry, Vercel AI SDK, OpenAI Agent SDK, Instructor, LangChain, LangGraph, Google ADK, Mastra et Pydantic AI. Il utilise une approche « globale » pour l'intégration. Les exemples incluent Envelopper un SDK pour le SDK Vercel AI (couvrant les versions v3 à v6 bêta) et wrap_openai pour l'instructeur. La plateforme adhère à Conventions sémantiques OpenTelemetry GenAI, en mappant automatiquement des détails tels que l'utilisation des jetons et les identifiants de modèle aux champs Braintrust. Il fonctionne parfaitement avec les principaux fournisseurs de LLM, notamment OpenAI, Anthropic et Google Gemini. Les développeurs peuvent également utiliser Éval () fonction ou la CLI avec --montre indicateur permettant de réexécuter les évaluations automatiquement chaque fois que les fichiers sont mis à jour pendant le développement.
Braintrust va au-delà de l'évaluation en favorisant la collaboration en équipe grâce à des outils intégrés. C'est synchronisation bidirectionnelle garantit que les chefs de produit et les ingénieurs peuvent travailler sur les instructions de manière interchangeable entre le code et l'interface utilisateur. Le aire de jeux propose un espace sans code où les équipes peuvent tester des instructions, comparer des modèles côte à côte et partager des configurations pour des itérations rapides. Des outils d'annotation dédiés permettent aux équipes de fournir des informations en temps réel, en ajoutant des étiquettes ou des corrections directement aux traces et aux sorties des modèles. Des annotateurs externes peuvent être invités à évaluer la qualité des différentes versions de modèles, tandis que les arriérés d'évaluation partagés centralisent les ensembles de données et les grilles de notation, éliminant ainsi le besoin d'un suivi manuel sur une feuille de calcul.
Phoenix d'Arize AI est une plateforme open source conçue pour donner aux équipes un contrôle complet sur l'évaluation de grands modèles de langage (LLM). Construit avec OpenTelemetry en son cœur, Phoenix a attiré l'attention avec plus de 2,5 millions de téléchargements et plus de 8 500 étoiles GitHub. Il offre un suivi détaillé pour suivre chaque étape d'un flux de travail LLM, ce qui permet d'identifier plus facilement les problèmes.
Phoenix emploie LLM en tant que juge approche, utilisant des modèles de base d'OpenAI, Anthropic et Gemini pour évaluer d'autres applications LLM en fonction de facteurs tels que la pertinence, la toxicité et les performances globales. Il est livré avec des évaluateurs prédéfinis pour les tâches courantes telles que la génération augmentée par extraction (RAG) et les appels de fonctions. Une caractéristique remarquable est sa capacité d'explication, où les modèles d'évaluation fournissent un raisonnement clair à l'origine de leurs scores, aidant ainsi les développeurs à comprendre la logique de chaque évaluation. Les outils supplémentaires incluent des vérifications déterministes basées sur le code, des annotations humaines directement dans l'interface et clustering de jeux de données qui utilise des intégrations pour regrouper visuellement des questions et des réponses sémantiquement similaires. Ce regroupement permet d'isoler les domaines dans lesquels les modèles sont moins performants.
« Phoenix cible [les hallucinations] en visualisant la prise de décisions complexes en matière de LLM et en signalant quand et où les modèles échouent, se trompent, donnent de mauvaises réponses ou ne généralisent pas correctement. » - Shubham Sharma, VentureBeat
Ces outils d'évaluation s'intègrent parfaitement à l'écosystème de développement plus large de la plateforme.
Phoenix prend en charge l'instrumentation automatique pour les frameworks populaires tels que LLamaIndex, LangChain, dSpy, Mastra et Vercel AI SDK. Il fonctionne avec Python, TypeScript et Java, et sa conception native d'OpenTelemetry-native garantit la compatibilité avec les outils d'observabilité existants sans enfermer les utilisateurs dans des fournisseurs spécifiques. Les équipes peuvent également intégrer des évaluations provenant de bibliothèques tierces telles que Ragas, Deepeval ou Cleanlab, offrant ainsi de la flexibilité dans leurs flux de travail.
Phoenix est conçu dans un souci d'efficacité, en fournissant cycles d'évaluation jusqu'à 20 fois plus rapides par le biais de la simultanéité et du traitement par lots. Son Prompt Playground fournit un environnement de test dans lequel les équipes peuvent affiner les instructions et comparer les variantes de modèles côte à côte avant le déploiement, réduisant ainsi le risque d'erreurs de production coûteuses.
En tant que plateforme entièrement open source et auto-hébergable, Phoenix garantit aux équipes le contrôle total de leurs données. Des fonctionnalités telles que files d'annotations humaines permettre d'ajouter des étiquettes de vérité de base directement aux traces, favorisant ainsi une meilleure collaboration. Le Hub rapide gère la gestion rapide des versions, le stockage et le déploiement dans tous les environnements, tandis que Graphique de l'Espagne Cet outil permet aux équipes d'évaluer et de discuter de segments de flux de travail spécifiques afin de détecter les problèmes de performance. Avec une communauté Slack de plus de 7 000 membres, les utilisateurs ont accès à un réseau pour résoudre les problèmes et partager des informations.
« Phoenix s'est intégré aux flux de travail de science des données existants de notre équipe et a permis d'explorer des données textuelles non structurées afin d'identifier les causes profondes des entrées inattendues des utilisateurs, des réponses LLM problématiques et des lacunes de notre base de connaissances. » - Yuki Waka, développeur d'applications, Klick
LangSmith est une plate-forme polyvalente conçue pour fonctionner de manière fluide avec ou sans LangChain, ce qui la rend adaptable à n'importe quelle pile LLM. Il se connecte sans effort à des outils tels qu'OpenAI, Anthropic, CrewAI, Vercel AI SDK et Pydantic AI, offrant ainsi de la flexibilité aux équipes qui utilisent déjà des frameworks spécifiques. La plateforme répond aux normes de conformité telles que HIPAA, SOC 2 Type 2 et GDPR, et utilise un processus asynchrone pour envoyer des traces, garantissant ainsi aucune latence supplémentaire pour les utilisateurs finaux.
Offres LangSmith deux modes d'évaluation pour répondre à différents besoins : évaluation hors ligne pour tester des ensembles de données sélectionnés pendant le développement et évaluation en ligne pour surveiller le trafic de production en direct. Il prend en charge quatre types d'évaluateurs :
La plateforme comprend des outils d'analyse avancés tels que Affichage des différences, qui met en évidence les différences entre les résultats des modèles et les textes de référence, ainsi que des comparaisons côte à côte pour l'analyse comparative des performances. Il fournit également regroupement de métadonnées, permettant l'analyse de paramètres tels que la précision ou le coût par catégories telles que le domaine ou le type d'utilisateur. LangSmith s'intègre à l'open source open evals package, proposant des évaluateurs prédéfinis pour évaluer l'exactitude et la brièveté.
Ces fonctionnalités facilitent l'intégration de LangSmith dans les flux de travail et les outils de développement existants.
LangSmith simplifie le traçage grâce au @traceable décorateur ou wrappers client qui capturent automatiquement les entrées et les sorties. Il prend en charge l'intégration avec les SDK Python et TypeScript/JavaScript, une API REST et des frameworks de test tels que pytest, Vitest et Jest, ce qui facilite l'intégration d'évaluations dans les pipelines CI/CD. En outre, l'intégration d'OpenTelemetry permet aux équipes d'envoyer des traces à partir de pipelines d'observabilité existants directement à LangSmith.
LangSmith améliore la collaboration en équipe grâce à des outils intuitifs de feedback et d'annotation. Files d'annotations permettre l'acheminement automatique de séries spécifiques vers des experts en la matière pour une révision manuelle et une notation en fonction de critères personnalisés. Le Hub rapide constitue un espace centralisé permettant aux équipes d'itérer, de modifier et de partager les invites, avec des fonctionnalités de suivi des modifications et d'annulation pour maintenir la cohérence tout au long du développement. Les fonctionnalités d'annotation en ligne permettent aux membres de l'équipe de signaler des problèmes ou de fournir des commentaires ciblés sur la qualité des réponses, améliorant ainsi la précision de l'évaluation et l'efficacité du flux de travail.
La plateforme propose également une gestion détaillée des utilisateurs et une isolation de la charge de travail, garantissant une collaboration fluide entre les équipes. Les utilisateurs peuvent s'inscrire gratuitement sur smith.langchain.com, aucune carte de crédit n'est requise. Pour une utilisation en production, LangSmith fonctionne sur la base du paiement à l'utilisation, avec des forfaits d'entreprise disponibles pour l'auto-hébergement sur des clusters Kubernetes sur AWS, GCP ou Azure.
Lors de l'évaluation des plateformes pour l'évaluation du LLM, il est essentiel de prendre en compte la compatibilité technique, les coûts et les méthodes d'évaluation. Voici un aperçu des options :
Prompts.ai réunit plus de 35 modèles de pointe sous une seule interface sécurisée, offrant des contrôles FinOps qui peuvent réduire les coûts des logiciels d'IA jusqu'à 98 %. Confiance intellectuelle simplifie la configuration grâce à un proxy AI sans configuration, capturant les journaux via une URL de base unique. Il comprend 1 million de sessions de suivi gratuites, avec des forfaits payants à partir de 249$ par mois. Maxim AI s'intègre parfaitement aux piles d'observabilité existantes, en mettant l'accent sur l'évaluation de la qualité plutôt que sur le traçage complet. Il propose un plan gratuit pour un maximum de 10 000 journaux par mois et des forfaits payants à partir de 29$ par siège et par mois. Arize Phénix prend en charge l'auto-hébergement pour la confidentialité des données, en s'intégrant à des outils tels que RAGAS et Giskard pour une analyse métrique plus approfondie. Lang Smith est conçu pour les utilisateurs de LangChain, offrant une observabilité avancée, bien que les tarifs du support aux entreprises varient. Notion a notamment décuplé sa vitesse de développement grâce à Braintrust, passant de 3 problèmes résolus par jour à 30.
L'approche unique de chaque plateforme simplifie la prise de décisions en fonction de vos besoins d'évaluation spécifiques. Voici comment ils se comparent en termes de méthodes d'évaluation, d'intégration et de déploiement :
La complexité de l'intégration joue également un rôle clé. La configuration basée sur un proxy de Braintrust est simple : il vous suffit de mettre à jour l'URL de base de votre API. Maxim AI s'intègre aux outils d'observabilité existants, tandis que l'intégration étroite de LangChain de LangSmith répond à des besoins d'observabilité spécialisés. Arize Phoenix se distingue des organisations qui accordent la priorité à la souveraineté des données en proposant une solution open source auto-hébergée. Parallèlement, Prompts.ai fournit des contrôles de gouvernance de niveau entreprise et des pistes d'audit complètes pour un fonctionnement sécurisé.
« Braintrust élimine le changement de contexte en combinant surveillance, évaluation et expérimentation. Une seule plateforme signifie moins de temps pour intégrer les outils. » - Braintrust Team
Pour obtenir des informations rapides, les déploiements basés sur un proxy et des intégrations approfondies rationalisent le processus. Les utilisateurs de LangChain trouveront que LangSmith est la solution idéale, tandis que les organisations gérant des données sensibles peuvent se tourner vers des solutions open source telles que Arize Phoenix ou Prompts.ai pour des fonctionnalités de gouvernance et d'audit robustes.
Sur la base des évaluations fournies, chaque plate-forme offre des avantages distincts pour affiner l'analyse des résultats LLM. Prompts.ai offre aux entreprises un accès centralisé aux principaux modèles, associé à des contrôles FinOps qui peuvent réduire les coûts de l'IA jusqu'à 98 %, tout en garantissant de solides capacités de gouvernance et d'audit. Confiance intellectuelle est conçu pour les équipes d'ingénierie dynamiques, des entreprises comme Notion signalant une vitesse de développement multipliée par 10, faisant passer le taux de résolution des problèmes de 3 à 30 par jour. De même, les équipes de Stripe et Airtable ont constaté des gains de précision de plus de 30 % quelques semaines après l'adoption de la plateforme.
Pour ceux qui sont profondément intégrés à l'écosystème LangChain, Lang Smith fournit une intégration facile et des options de prototypage rapides. Maxim AI s'adresse aux équipes qui se concentrent sur la gestion de systèmes multi-agents complexes, en proposant des outils de notation précis et une passerelle à faible latence qui introduit seulement 11 microsecondes de surcharge pour un volume de 5 000 requêtes par seconde. Entre-temps, Arize Phénix est idéal pour les organisations qui accordent la priorité à la souveraineté des données, en fournissant une solution open source auto-hébergée qui s'intègre parfaitement aux systèmes d'observabilité existants.
Chaque plateforme répond à des défis critiques en matière de performances LLM et de gestion des coûts. Les entreprises étant confrontées à des pertes potentielles de 1,9 milliard de dollars par an en raison de défaillances non détectées du LLM en production, la nécessité de dépasser les évaluations subjectives pour adopter des mesures mesurables et basées sur des données est devenue essentielle pour garantir la fiabilité et l'efficacité.
Ces outils font du développement du LLM une discipline d'ingénierie structurée. Que vous vous efforciez de gérer des milliards d'événements par mois, de rationaliser la collaboration entre les équipes ou de garder le contrôle d'une infrastructure auto-hébergée, le choix de la bonne plateforme garantit que vos flux de travail LLM atteignent la fiabilité, la qualité et la rentabilité requises pour atteindre vos objectifs.
Ces plateformes sont conçues pour aider les organisations à réduire leurs dépenses liées à l'IA en proposant des outils permettant de surveiller et d'affiner l'utilisation de grands modèles linguistiques (LLM). Par exemple, des solutions telles que Prompts.ai permettent aux utilisateurs de suivre l'utilisation des jetons en temps réel, ce qui facilite la détection et la réduction de la consommation inutile de jetons. Cela permet d'éviter les dépenses excessives liées aux appels d'API excessifs, ce qui permet une meilleure gestion des coûts.
Au-delà du contrôle des coûts, ces plateformes fournissent également des informations précieuses sur les performances et la qualité des résultats. Ils peuvent aider à détecter et à prévenir des problèmes tels que des hallucinations ou des erreurs, qui pourraient autrement entraîner des retouches coûteuses. En analysant les tendances d'utilisation et en identifiant les inefficacités, les organisations peuvent rationaliser les flux de travail, réduire les coûts opérationnels et garantir des résultats cohérents et de haute qualité. Tout cela permet de prendre des décisions plus intelligentes et fondées sur les données pour gérer efficacement les budgets d'IA.
Les plateformes LLM offrent différents moyens de se connecter de manière fluide aux outils et aux flux de travail, en répondant à différents besoins. De nombreuses plateformes prennent en charge l'intégration native via des SDK tels que Python et JavaScript, ainsi que des frameworks tels que LangChain et LangServe. Cela permet d'intégrer des LLM dans des applications personnalisées de manière simple et efficace. Pour la surveillance, les plateformes prennent souvent en charge des normes ouvertes telles que OpenTelemetry, garantissant ainsi la compatibilité avec l'infrastructure existante.
Certaines plateformes s'intègrent également à des outils CI/CD tels que GitHub Actions et Jenkins, simplifiant ainsi les processus de test et de déploiement. Pour les organisations qui accordent la priorité au contrôle de leur environnement, des options d'auto-hébergement sont disponibles, permettant une personnalisation tout en préservant la sécurité des données. Ces fonctionnalités d'intégration permettent aux utilisateurs de gagner en efficacité, de surveiller efficacement les performances et de mettre en œuvre des LLM en toute sécurité dans le cadre de leurs opérations.
Pour ceux qui accordent une importance particulière à confidentialité et contrôle des données, sur Prem.llm fournit une excellente solution. Conçue spécifiquement pour les tâches sensibles à la confidentialité, cette plateforme permet aux grands modèles linguistiques (LLM) de gérer des données confidentielles ou restreintes en toute sécurité dans des paramètres hors ligne. En permettant une exécution entièrement locale, il réduit considérablement les risques d'exposition des données, tout en offrant une intégration cloud optionnelle pour les configurations hybrides si nécessaire.
Grâce à son interface intuitive et sans code, OnPrem.LLM garantit l'accessibilité aux utilisateurs sans expertise technique, tout en maintenant une supervision complète de la gestion des données. Cela en fait un choix idéal pour les organisations des secteurs réglementés ou sensibles où la protection des informations est une priorité absolue.
