Pay As You Go7 天免费试用；无需信用卡
在简化工作流程的同时，将人工智能成本降低多达 98%
如果没有合适的工具，管理 AI 模型的提示可能会很混乱、成本高昂且效率低下。先进的即时工程平台，例如 Prompts.ai，集中和简化此流程，提供无与伦比的成本节约、改善协作和企业级治理。
Prompts.ai 等平台将分散的流程转化为简化、可扩展的运营，使团队能够制定高效、安全和具有成本效益的人工智能策略。准备好控制你的 AI 工作流程了吗？让我们潜入吧。
工程平台的即时优势：节省成本和主要功能
现代即时工程平台通过单一的统一界面简化了对各种 AI 模型的访问。以 Prompts.ai 为例，它提供与超过 35 种顶级大型语言模型的连接，包括 GPT、Claude、 美洲驼，还有双子座。这种设置允许工程师根据成本、速度或性能等因素在模型之间切换，而无需重写应用程序逻辑。这种简化的方法可以帮助团队微调工作流程，以最大限度地提高效率。
动态路由通过自动为每项任务选择最合适的模型，更进一步。例如，客户服务聊天机器人可以依靠轻量级模型来处理常规问题，但可以切换到更高级的模型来处理复杂的查询。用于并排比较模型的工具允许团队实时测试相同的提示，使他们能够在部署解决方案之前测量延迟、准确性和令牌使用情况。这种灵活性可以无缝集成到更广泛的即时管理策略中。
有效的即时管理将提示转化为可重复使用、可跟踪的资产。版本控制在这里起着关键作用，它记录每一次编辑，并允许为重复模式创建标准化模板。通过记录输入、输出、模型参数和性能指标，实验跟踪又增加了一层见解。这些数据揭示了哪些即时变更可提供最佳结果，同时还可以跟踪成本趋势，从而更容易精确地复制成功的配置。
对提示进行管理后，它们将经过严格的测试和调试以确保可靠性。A/B 测试框架允许团队将实时流量发送到不同的提示版本，比较准确性、成本和用户满意度等指标。自动评估方法，例如使用中立模型对输出的一致性、语气或相关性进行评分，可以提供更深入的见解。例如，使用gpt-4o-mini模型进行的一项测试显示，基本的检索增强生成提示通过了 86% 的事实一致性检查，而更高级的版本则达到了 84% 的准确性。
安全检查是另一个关键功能，在输出到达用户手中之前，扫描有害内容、个人数据或非品牌语言等问题。性能监控工具会标记异常情况，例如意外的延迟峰值或质量下降，从而使调试过程系统化和数据驱动。
平台使团队能够将提示链接到自动化工作流程中，其中一个模型的输出输入到下一个模型的输出中。例如，内容生成管道可能从快速模型起草大纲开始，然后使用专门的模型添加细节，再使用另一个模型来验证准确性。可视化工具使非技术用户能够使用 “摘要”、“翻译” 或 “分类” 等拖放组件轻松构建这些工作流程，从而确保操作既可预测又可扩展。
事件驱动的自动化进一步将人工智能集成到业务流程中。例如，当收到支持票证时，工作流程可以在短短几秒钟内提取关键细节、搜索知识库、起草回复并将其提交审批。通过连接 CRM、数据库或 API，这些工作流程将手动任务替换为可靠、可重复的自动化。
为了确保安全和合规的运营，平台实施了强大的治理功能。基于角色的访问控制限制了谁可以编辑生产提示，而审计跟踪记录每一次交互以提高透明度。数据加密可保护传输和静态信息，高风险提示通常需要管理层批准才能部署。监管工具记录人工智能决策流程，帮助满足行业特定的合规标准。这些措施不仅可以保护数据，还可以为可扩展和合规的人工智能运营创建框架。
Prompts.ai 通过支持企业每天使用的三种关键工作流程模式来简化企业运营。 单提示任务 处理简单的一次性操作，例如对支持通知单进行分类、汇总会议记录或提取关键数据，快速提供可操作的结果。 多回合对话 专为持续交流而设计，非常适合需要记住用户偏好和过去互动的聊天机器人、虚拟助手或内部帮助台。最后， 检索增强生成 (RAG) pipelines 将文档搜索与即时生成相结合，从知识库中提取相关细节，以精确和最新的信息回答有关政策、技术文档或合同的问题。
这些模式可满足不同的业务需求，但共享统一的基础架构。例如，客户服务团队可能首先使用单一提示工作流程对票证进行分类，然后扩展到多轮对话以获得客户支持，然后实施RAG工作流程以快速查找政策。Prompts.ai 为所有这些模式提供即用型模板和编排工具，使团队无需每次都从头开始即可创建工作流程。通过建立在这些模式的基础上，模块化组件进一步简化和标准化即时工程。
将提示分解为模块化组件，可将编辑从手动任务转变为简化的、由库驱动的方法。每个提示都可以分为可重复使用的部分，例如角色定义、任务说明、风格指南、输出架构和安全限制，从而使更新和重复使用变得更加容易。
这些组件充当模板，接受变量，例如产品名称或地区，而不是固定值。团队可以通过版本控制来存储这些部分，从而确保安全协议或格式规则的更新得到一致的应用。中央库可能包括适用于所有团队的标准角色、风格指南和格式规则，以及支持、法律或营销等领域的专门包。团队无需复制和粘贴，而是可以引用这些组件，根据需要应用自定义配置，并浏览目录以预览或调整具有适当权限的模板。这种方法不仅可以增强一致性，还可以实现不同模型和团队之间的无缝集成。
跨多个模型运行工作流程需要标准化和灵活的设计。Prompts.ai 使用 与模型无关的接口，其中工作流与 “general_qa” 或 “code_assistant” 等逻辑端点进行交互，而不是绑定到特定的供应商 API。路由系统会根据成本、延迟、数据驻留或敏感度等因素将这些端点与特定模型进行匹配，无论是 GPT-4 级、类似 Claude、开放式权重还是本地选项。例如，处理敏感数据的工作流程可以确保仅在美国的服务器上处理请求。
温度设置或令牌限制等工作流程功能是预先声明的，Prompts.ai 会将这些功能映射到相应的模型 API。自动测试可验证输出质量、长度和对架构的遵守情况，确保与 CRM 或 BI 工具等下游系统的兼容性。标准化响应格式（通常采用 JSON 格式）消除了对单个模型怪异的依赖。这种设置允许企业在不重写提示的情况下交换或组合模型，在优化性能和成本的同时保持一致性。这种模块化和可互操作的设计确保企业在选择人工智能平台时能够满足其技术、安全和预算需求。
在评估平台时，确保它们与您的现有系统无缝集成至关重要。寻找广泛的多型号连接，以避免局限于单一供应商。该平台应提供强大的 API 和 SDK，可以通过 CI/CD 管道和支持框架处理即时更新，例如 LangChain， llaMaindex，以及 LangGrap。此外，它应该连接到您的矢量数据库、知识图和数据仓库，以提供实时上下文。部署灵活性是另一个关键因素——无论是通过云、VPC 内还是自托管选项，该平台都必须满足数据主权需求。最后，确保它可以将使用情况和成本数据导出到您当前的商业智能工具，以实现持续的性能跟踪。这些集成为安全和高效的运营奠定了基础。
安全性和合规性应该是您决策的重中之重。寻找优先考虑加密、审计记录和遵守监管框架的平台，例如 NIST 人工智能风险管理框架 和 经合组织人工智能原则。这确保了透明度、问责制和隐私。该平台还必须遵守特定行业的标准，例如财务报告的 SOX、医疗保健数据的 HIPAA 以及 CCPA 和 NYDFS 网络安全条例等州级法规。除了合规性外，还要确保平台具有防范即时注入和数据泄露的保护措施，支持基于角色的权限，维护详细的审计记录，并定期进行风险评估。有了这些安全措施，您就可以集中精力评估成本。
透明的定价结构至关重要。寻找代币级别的跟踪和成本监控，以使支出与实际使用量保持一致。采用即用即付模式的平台是理想的选择，因为它们在消费和成本之间提供了直接的联系。Prompts.ai 通过使用 TOKN 积分来消除经常性订阅费，这可以将人工智能软件费用减少多达 98%。此外，FinOps仪表板使财务和工程团队能够设置预算提醒，监控部门或项目的支出，并完善即时策略以有效管理成本。
易用性和协作工具对于企业采用至关重要。选择一个带有低代码工具的平台，允许非技术团队成员无需编写代码即可构建和测试提示。带有版本控制的共享环境等功能促进了跨部门协作。基于角色的访问权限可确保初级团队成员可以执行经批准的工作流程，同时高级工程师保留对核心模板的控制权。Prompts.ai 通过专门的 Prompt Engineer 认证计划、实际操作入职以及共享专家精心打造的 “省时”（团队可以根据其特定需求调整的预建工作流程）的活跃社区来增强可用性。
您的平台必须与企业一起发展。确保无需完全迁移即可扩展以容纳更多用户、新模型和不断变化的用例。对混合方法的支持变得越来越重要，这种方法将敏捷即时工程与针对敏感任务的微调子模型相结合。随着多模态提示——集成文本、图像和结构化数据——成为常态，该平台应做好整合这些功能的准备。Prompts.ai 汇集了超过 35 个领先模型，包括 GPT-5、Claude、lLaMa、Gemini 和诸如此类的专业工具 Flux P 和 Kling，在统一架构下。这种设置可确保企业范围内的部署，同时保持治理和成本控制，让您的组织为未来的发展做好准备，同时保持效率和安全。
为提示设计定义明确的标准，包括系统消息、输出格式和分隔符。分配特定的角色或角色，以在提示之间保持一致的语气和风格。
使用版本控制系统（如 Git 存储库）来跟踪提示中的更改，并在必要时启用回滚功能。诸如此类的工具 OpenAI的仪表板允许开发人员使用占位符创建可重复使用的提示（例如， {{客户名称}}）。这些可以在 API 请求中按 ID 和版本进行引用，从而确保行为的一致性。此外，将生产应用程序固定到特定的模型快照（例如 gpt-4.1-2025-04-14) 有助于在模型演变时保持稳定的性能。
实施基于角色的控制和批准工作流程。这种设置允许初级团队成员在批准的流程中工作，而高级工程师则可以监督和管理核心模板。
标准建立后，通过受控的部署将工作流程过渡到生产阶段。逐步部署即时更新，从低流量时期的少量用户群开始，然后随着性能的稳定而扩展。一些 AI 配置工具允许组织创建针对不同环境量身定制的多个提示版本，在不更改代码的情况下拆分流量，并监控代币使用情况和用户满意度等实时指标。
开发自动化测试套件来运行每日回归测试、性能基准测试（例如，准确度大于 95%、延迟 <2 秒）和边缘案例验证。设置警报系统以标记性能问题，例如提示准确率下降8％，并配置自动回滚机制以快速解决问题。对于需要高一致性的任务，请设置模型的 温度 参数介于 0 和 0.3 之间，以生成更具确定性的输出。
生产中的有效实验涉及在性能和代币使用之间取得平衡。在某些情况下，对于要求较低的任务，更简单的提示可以和更复杂的提示一样执行，从而提供更高的成本效益。Prompts.ai 的 FinOps 仪表板提供实时财务跟踪，使团队能够设置预算提醒，监控部门或项目的支出，并根据实际消费调整策略。
使用提示链接或自助任务分解等技术将复杂任务分解为连续步骤，以提高准确性并管理成本。此外，在人工评估不可行的情况下，利用 LLM-as-a-Judge 方法（一个法学硕士评估另一个法学硕士的产出质量）可以提供宝贵的定性见解。
“即时工程不是一劳永逸的任务，而是一个创造性的实验过程”。
发展内部专业知识可加快工程的迅速采用。Prompts.ai 提供即时工程师认证计划，以动手入职为特色，让团队成员具备成为内部支持者的技能。创建全组织范围的风格指南，以提高及时的清晰度和具体性，强调直接行动动词的使用，避免不必要的序言，并明确定义质量期望。
通过共享专家设计的工作流程（例如 Prompts.ai 的 “省时器”）来鼓励协作。在遵守隐私措施的同时，记录生产中的即时互动，有助于跟踪输出条件和完善流程。
“你迭代提示的次数越多，你越能发现将好的提示变成好提示的微妙动态”。
先进的即时工程平台已成为制定企业人工智能战略的重要基础。通过集中及时的设计、测试和部署，组织可以获得明显的好处： 结构化即时工程可以将运营成本降低多达 76%，同时提高输出质量。Prompts.ai 通过统一、安全的界面提供对超过 35 个领先模型的访问权限，从而满足了这些需求。这消除了工具蔓延并引入了FinOps仪表板，使团队能够监控跨部门、项目或工作流程的支出。
从临时提示过渡到托管基础架构可带来变革性优势。 跨团队协作、可重复使用的提示库和治理控制 随着组织的发展，确保可扩展性和一致性。标准化模板和评估指标可防止重复工作，并保持每天成千上万甚至数百万次人工智能交互的质量。这些功能还增强了企业级安全性和合规性。
借助多模型路由和工作流程协调等功能，企业可以实现 成本效益和性能灵活性。常规任务分配给具有成本效益的模型，而高级模型则保留给关键的高价值操作。这种方法可以在不影响质量的情况下优化代币的使用，同时性能跟踪工具允许快速迭代和简化部署。
快速工程平台的投资回报远不止许可费。好处，例如 更快的上市时间、更高的任务成功率和更低的合规风险 转化为可衡量的业务收益——减少每项功能的工程时间，降低云 API 开支，并最大限度地减少受到监管处罚的风险。随着人工智能应用的扩大，将即时工程视为战略基础架构，可确保每个新工作流程都继承可重复使用的组件、基准保护和明确的财务责任。这为组织取得持续成功和更明智的人工智能投资奠定了基础。
在规划未来 12—24 个月的人工智能计划时，将重点放在平台产品上 多模式支持、与现有系统的无缝集成以及透明的成本管理。早期对共享库、内部支持和标准的投资（例如 Prompts.ai 的 Prompt 工程师认证计划）为增长奠定了坚实的基础。这种共享基础设施允许业务部门建立在公共资源的基础上，提供复合价值，并确保既负责任又有利可图的人工智能可扩展性。
先进的提示工程平台通过改进人工智能系统中提示的制作和应用方式，在削减人工智能开支方面发挥着关键作用。通过简化工作流程，它们降低了处理任务所需的计算能力，从而节省了大量成本。
这些平台还通过创建更准确、更有效的提示来提高效率，从而最大限度地减少错误并消除不必要的重复。这种方法不仅可以节省时间，还可以使企业在控制成本的同时保持高质量的结果，从而有可能将支出减少多达98％。
通过单一平台管理多个 AI 模型具有多种优势，可以改变组织处理其 AI 系统的方式。通过集中运营，它简化了工作流程，使监控和微调流程变得更加容易。这种统一的方法可确保产出保持一致，因为所有模型都在同一套指导方针和标准下运行。
它还减少了整合各种工具和框架的挑战，从而节省了时间和资源。通过简化运营，组织可以提高效率，更有效地扩展系统，并充分利用其人工智能投资。
Prompts.ai 通过与 AI 开发中的行业标准和最佳实践保持一致，将合规性放在首位。该平台集成了强大的数据隐私协议、安全的基础设施，并定期进行审计，以履行法律和道德义务。
此外，Prompts.ai 持续监控政策和指导方针的变化，确保其工具和框架保持最高水平的问责制和透明度。这种奉献精神使用户能够无缝而自信地将平台整合到他们的人工智能工作流程中。
