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选择合适的人工智能工作流程平台可以节省时间、降低成本并简化操作。这篇文章评论 Prompts.ai， RunwayML，以及 数据机器人，重点介绍它们的特点、优势和局限性，以帮助您做出明智的决定。
每个平台都能满足特定的需求，从编排 LLM 到管理创意或企业工作流程。在下方浏览更多详情，找到最适合您团队的产品。
AI 工作流程平台对比：Prompts.ai 与 RunwayML 与 DataRobot
Prompts.ai 用作 AI 编排的中央中心，将 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini 等超过 35 种顶级大型语言模型整合到一个平台中。通过统一这些工具，它消除了兼顾多个供应商账户、API和计费系统的麻烦，这通常会导致效率低下和成本增加。以下是其主要功能的概述。
Prompts.ai 的集中式架构通过其统一 API 简化了集成过程。这种设计消除了对复杂的模型特定设置的需求，从而实现了模型之间的平稳过渡，并确保了集中监督。团队可以将 AI 工作流程无缝连接到其现有的企业系统，同时保持强大的审计能力。对于旨在简化运营并保持对各种人工智能工具的一致控制的企业而言，此功能尤其有价值。
该平台将其集成提升到了一个新的水平 游乐场环境，一个测试空间，用户可以在其中并排比较不同的模型。通过在多个模型上同时运行相同的提示，团队可以实时评估性能、准确性和成本。此功能消除了选择正确模型的不确定性，有助于为特定任务确定最具成本效益的解决方案。Prompts.ai 支持超过 35 个模型，使用户能够管理、版本和部署提示，无需处理单独的 API 或证书。
Prompts.ai 提供透明的、基于使用量的定价模式，将成本与使用量直接挂钩，从而消除了经常性订阅费。通过它的 即用即付 TOKN 积分系统，用户只需为自己的使用量付费。此外，该平台还包括一个FinOps层，用于监控财务运营，跟踪代币使用情况并将费用与特定工作流程和结果联系起来。这种方法使组织能够将人工智能软件成本降低多达 98%，而其实时成本跟踪有助于确保预算保持在目标水平。
RunwayML 是一个专为视觉内容创作者而设计的平台，专注于视频生成和多模式工作流程。与以基于文本的输出为中心的平台不同，RunwayML迎合了视觉媒体工作者的需求，简化了视频制作并无缝地融合了文本和视觉工作流程。这种简化创意自动化的承诺塑造了该平台的核心功能。
RunwayML 的工作流功能可以无缝集成不同的模型和媒体类型，包括文本、图像和视频。这种灵活性使创作者能够设计适合其需求的创意管道。它的API支持视频生成工作流程，该平台的无代码设置使用户可以毫不费力地组合第四代、第四代Turbo和Veo 3.1等模型。这种方法消除了对技术专业知识的需求，使所有技能水平的团队都可以使用它。
自动化是 RunwayML 的核心。用户可以将工作流程另存为模板，确保结果一致，同时减少重复的设置任务。该平台包括一键式工具，用于视频放大、背景移除和场景重现等任务。通过将提示、生成和优化集成到单个工作流程中，RunwayML 消除了对多种工具和手动流程的需求，使团队能够轻松执行复杂的创意项目。这些功能可与其大型语言模型 (LLM) 集成无缝协作。
RunwayML 整合了 LLM 节点来增强创作工作流程。这些节点将简单的提示转换为媒体模型的详细指令，分析图像以生成描述性文本，并确保多个输出中的提示保持一致。输出可以直接路由到媒体模型节点，例如第 4 代和 Flash 2.5。此外，RunwayML支持与Zapier等第三方工具集成，从而支持与ChatGPT等外部LLM的连接。这允许用户完善视频概念，同时通过可自定义的输入节点保持创作控制。
RunwayML 提供免费套餐以及基于使用量的定价结构，为需求和预算不同的用户提供了灵活性。
DataRobot 为管理 AI 工作流程提供了一个综合平台，重点关注治理、合规性和基础设施适应性。它为处理预测性和生成式人工智能项目的组织提供服务，确保严格的审计跟踪和监管要求的遵守。这些功能使其成为优先考虑安全和监管良好的人工智能运营的企业的绝佳选择。
DataRobot 被设计为一个开放平台，可与各种数据系统无缝集成，包括仓库、湖泊、本地数据库和编排工具。它支持 Crewai、LangGraph、Lamaindex、NVIDIA Nemo 和 LangChain 等框架。模型上下文协议 (MCP) 确保服务器和工具之间的顺畅连接，而 工具客户端 课堂来自 datarobot-genai 包管理跨代理框架的工具调用处理。其基础架构中立的设计允许跨托管 SaaS、虚拟私有云和自我管理的本地设置进行部署。
该平台通过其自动化管道简化了部署流程，实现了从模型注册表到生产环境的一键过渡。它会自动设置 API 端点、可观察性工具和合规性文档，从而显著缩短部署时间。正如FordDirect数据战略、分析和商业智能副总裁汤姆·托马斯分享的那样：
“DataRobot 帮助我们在市场上部署人工智能解决方案的时间是以前的一半，并且可以轻松管理整个 AI 之旅。”
DataRobot还提供人工智能加速器，其中包括与Snowflake、GCP、Azure和AWS等合作伙伴一起为API工作流程预先设计的模板，用户无需从头开始创建工作流程。
该平台支持各种各样的LLM和SLM，无论是开源的还是专有的，使用户可以灵活地选择最适合其需求的模型。其 NextGen 接口将 GenAI 实验、笔记本电脑和应用程序整合到一个统一的系统下，确保了对生成式 AI 生命周期的监管。此外，注册表集中了模型性能跟踪并生成模型包以供部署。DataRobot 赢了 Gartner Peer Insights 评分为 4.7/5，与 90% 的客户 说他们会推荐的。
DataRobot还专注于通过与NVIDIA GPU的集成来控制成本，从而加快推理和训练过程。其无服务器环境通过实时监控计算任务进一步提高了效率。动态计算编排和自动资源配置减少了对手动服务器管理的需求，并通过智能工作负载分配最大限度地减少了计算资源的浪费。
在选择 AI 工作流程平台时，必须权衡每个选项的优势和挑战。这种评估可以简化决策，尤其是在考虑互操作性、自动化和成本节省等因素时。下表总结了三个主要平台的主要优势和局限性，简要介绍了它们对运营效率和系统集成的影响。
尽管每个平台都有其独特的优势，但更广泛的人工智能行业仍在努力应对共同的挑战。一个重要问题是缺乏用于理解和调试人工智能决策过程的强大工具——一些专家称之为缺失的 “人工智能思想调试器”。这些可观测性差距使得确定代理失败的原因或追踪其原因变得更加困难，这可能会延迟故障排除和工作流程的微调。
Prompts.ai 旨在通过提供针对您的特定需求量身定制的可扩展且经济实惠的自动化来满足从个人到大型企业的各种用户。
对于个人用户和自由职业者，该平台提供了一个易于访问且直接的界面，可降低复杂性并最大限度地降低前期成本。那些拥有技术专长、喜欢自托管的人可以利用其强大的自动化工具，而不必担心经常性费用。
小型团队和初创公司通常需要将技术开发人员与非技术团队成员联系起来的工具。Prompts.ai 提供无缝协作、高效执行以及随着团队扩展而扩展的能力。无论规模大小，该平台都会与您的团队一起成长。
对于大型组织，Prompts.ai 提供企业级治理、合规性和自动化功能。这些功能允许团队在不牺牲控制的情况下整合 AI 解决方案。此外，即时工程师认证计划和持续的社区支持确保了整个组织顺利采用和有效使用人工智能。
无论您的重点是简单性、节省成本、访问各种模型还是企业级安全，Prompts.ai 都能提供与您的特定工作流程、团队规模和预算相适应的功能。通过结合先进的自动化、互操作性和注重成本的方法，Prompts.ai 为优化 AI 工作流程提供了多合一的解决方案。
Prompts.ai 为企业提供了削减的机会 高达 98% 的人工智能成本 凭借其灵活的 “即用即付” 定价模式。该系统提供超过 35 种人工智能模型的访问权限，包括 GPT-4 和 Claude 等高级选项，同时确保用户只为实际使用的资源付费。
通过消除昂贵的订阅或严格的固定成本计划的负担，Prompts.ai 使公司能够根据需求调整人工智能的使用情况。其实时成本跟踪和内置治理工具进一步帮助组织控制支出并有效地分配资源，从而最大限度地提高投资回报率。这种透明而高效的方法使 Prompts.ai 成为旨在利用人工智能而不产生不必要财务压力的企业的理想选择。
Prompts.ai 通过其满足小型团队和大型企业的需求 可扩展的定价选项。对于初创企业或小型团队，该平台提供了一个经济实惠的切入点 每位用户每月 99 美元，提供模型比较、实时成本监控和企业级安全等关键功能——无需大量初始投资即可创造价值。
对于大型组织来说，Prompts.ai 凭借其脱颖而出 用于互操作性和治理的高级工具，使管理错综复杂的人工智能工作流程变得更加容易。该平台可与超过 35 种顶级 AI 模型顺利集成，实现高效运营、增强协作并大幅降低成本，从而最大限度地减少 AI 开支 98%。这种灵活性确保 Prompts.ai 非常适合任何规模的企业，能够无缝地适应其增长和不断变化的需求。
Prompts.ai 通过高级应用程序连接器、强大的 API 和用户友好的可视化工作流程工具，简化了与企业系统的集成。这些功能使您可以轻松链接各种 SaaS 平台和企业数据源。
重点是 互操作性 而且，Prompts.ai 使企业能够无缝优化其 AI 工作流程，避免中断当前运营，并最大限度地减少对专业技术技能的需求。
