按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
人工智能正在改变团队的工作方式，但很难在处理多种工具的同时保持低成本、安全且易于扩展。本指南着眼于五个平台——Prompts.ai、Domo、Lindy、VectorShift 和 Gumloop——旨在帮助人工智能在任何规模的团队中顺利工作。以下是您应该了解的内容：
每个平台都各有特色，无论是省钱、显示数据、简化工作还是保证安全。选择适合您团队的需求和专业知识的一种。
要点：如果您正在关注预算并使用许多人工智能工具，Prompts.ai 有很多优惠且易于使用。当您需要数据来做出选择时，Domo 是一流的。对于机器完成的任务，Lindy 和 Gumloop 是定制的，VectorShift 可以保证敏感数据点的安全。
Prompts.ai 是一款强大的工作工具，通过以一种安全、单一的方式查看超过 35 个大词模型，使 AI 工作变得轻松。它可以处理使用许多人工智能工具的艰巨工作，帮助团体减少开支并保持高度安全。这就是 Prompts.ai 的特别之处。
Prompts.ai 非常灵活，可以让团体使用任何大词模型，而不必只局限于一个创建者。从GPT-4、Claude到LLaMA、Gemini，用户可以一站式轻松获取这些模型。这结束了使用许多帐户和方法将事物组合在一起的艰巨工作。该设置还支持可更改的路径，允许对提示进行 A/B 检查，而无需编码或扰乱工作流程。
通过将提示控制置于代码之外，Prompts.ai 可以让不编码的用户无需编码员即可更改谈话模板。团队可以从出现的提示开始，从而轻松为各种工作制定良好的人工智能对话方式。
Prompts.ai 通过内置的使用检查显示了有关人工智能资金使用的非常清晰的信息，可以在成本发生时对其进行监控。该平台的 TOKN Credits 理念让团体可以很好地共享和处理积分，将设定的 AI 成本改为按使用付费计划。这种方式使团体对 AI 的资金需求减少了高达 98%。
每个计划都具有内置的合规性检查、规则工具和共享存储。这些甚至可以帮助小型团队保持高水平的安全性，并在所有人工智能交互上运行强大的数据规则。
Prompts.ai 提供的不仅仅是工具；它提供直接的启动帮助和顶级学习。用户还可以加入活跃的提示专家小组。 The platform's Prompt Engineer Certificate program lets groups grow their own skills, making teams able to craft good prompts and tune their processes by themselves.
Domo 是一款智能工作工具，通过连接数据并充分利用人工智能，帮助团队更好地利用人工智能进行工作。它的关键部分是如何混合多种类型的数据和人工智能设置，使团队可以轻松地处理人工智能任务。让我们深入了解 Domo 的混合搭配技术和定制工具如何促进人工智能就业。
Domo 非常擅长人工智能团队工作，因为它可以让多种人工智能类型同时工作。它使用 OpenAI、Anthropic、watsonx.ai 和 Databricks 的 AI，因此团队可以选择他们喜欢的内容，而不必拘泥于一种选择。
该平台的 Cloud Amplifier 连接了 1,000 多个数据点，例如 Snowflake、AWS、Google BigQuery、Azure、Oracle 和 Salesforce。这种广泛的链接让团队可以从他们已经使用的工具中提取数据并将其放入人工智能工作中，从而消除硬数据移动。
Domo 还可以通过简单的拖放设置轻松使用学习模型。这使得任何人，即使没有技术技能，也可以轻松地将 watsonx.ai 和 Databricks 等地方的模型添加到数据路径中，无需编码即可获得深入的见解。这些混合技能有助于为 Domo 中的自定义工作流程奠定坚实的基础。
借助 MagicETL，团队可以将 AI 模型直接混合到数据更改步骤中。这使得数据专家可以使用 watsonx.ai 和 Databricks 等地方的 AI 工具来训练模型并在其路径中生成新数据。这种平滑的链接提高了系统的自动化程度，并有助于更好地设置数据。
Domo 的机器学习工具还通过引入来自合作伙伴的创意人工智能模型来扩展其功能。这些工具可帮助团队根据他们的需要定制人工智能工具，从制作应用程序到清理和设置数据。通过使用这些部件，团队可以改善工作流程，并找到利用人工智能实现聪明创意的新方法。
Lindy 通过引入能够帮助团队工作的会说话的代理，将人工智能工作提升到了一个新的水平。该人工智能工具允许团体使用特殊的会说话的人工智能代理来设置智能流程。借助 Lindy，团队可以处理许多系统和数据点中的艰巨任务，从而提供了一种与人工智能一起工作的新方式。
Lindy 的简单构建非常适合许多人工智能类型和系统。团队可以根据工作选择不同的单词模型。对于一项任务，可以使用善于思考和排序数据的模型，而对于另一项任务，可以使用一种更像艺术的模型来制作东西。
该工具与 Slack、Google Workspace、Salesforce 和 HubSpot 等工作工具相结合。这使得团队可以构建代理，从这些数据中获取数据，通过人工智能处理数据，然后将信息正确发送回来。通过链接这些工具，Lindy 使流程变得顺畅，并有助于跨地点共享数据。
Lindy 还拥有一个多代理系统，其中专家人工智能代理在流程的各个部分协同工作。例如，一个代理可能会获取用户数据，另一个代理会查看该数据，然后第三个代理会做出合适的答复。这种分开的方式使困难的流程变得容易，并确保步骤正确完成。
Lindy 非常适合制作适合团队需要的流程。通过使用日常用语，该工具可以让用户说出他们想要做的事情，并提供所需的流程。即使您不太了解技术知识，这种谈话设置也很容易使用。
From easy data put-in to big choices, Lindy’s agents do many jobs. The platform uses if-this-then-that logic, letting agents make choices from the info they get. This change makes it easy to run flows that used to need people to check often.
为了提供更多帮助，Lindy 拥有用于检查潜在客户、帮助客户和制作内容等流程模型。团队可以将这些更改为他们需要的。此外，该平台还密切关注流程的运作情况，让团队随着时间的推移进行修复并让他们的代理变得更好。一切都很安全、牢固。
Lindy 将安全放在首位，对移动和坐着的数据进行顶级编码。它符合 SOC 2 Type II 规则，并保留 AI 代理所做操作的详细日志，帮助团队遵守规则。
领导者可以设置角色来规定谁可以创建、更改或使用人工智能代理。这使得工作变得多变但安全。
对于数据需求紧张的团体，Lindy 提供了数据选项位置，以便数据可以保留在某些位置。此外，该工具通过安全的 API 连接与自己的系统配合使用，在使用人工智能帮助的同时提供了一种安全而有效的方式来处理敏感数据。
VectorShift 是一款安全的 AI 工具，专为保存关键数据的小组工作而设置。它专为那些必须保证数据安全和遵守规则的领域而设计。
The tool works well with many AI types and sources while keeping tight rules on data. With set deals (DPAs) with groups like OpenAI, VectorShift makes sure that user data is not used for AI learning. These parts build a strong base for the tool’s top safety steps.
VectorShift 遵循 SOC 2 Type II、HIPAA 和 GDPR 规则，使用 AES-256 锁定不移动的数据，使用 TLS 1.3 锁定数据移动。规定谁可以输入数据（RBAC）的角色提供了更多安全性。该工具具有稳定的安全检查、弱点测试，并具有内置 PII 过滤器和 LLM 防护装置以确保数据安全。对于非常关键的数据，设置更多的锁定层数、严格的录入规则、不间断的检查。该工具还可以保持较低的数据使用量，并有严格的禁止销售规则。
为了帮助安全的 AI 工作，VectorShift 不断提供安全课程。这些帮助团队了解处理人工智能设置中关键数据的最佳方法。
Gumloop 是一款易于使用的 AI 工具，可以帮助不懂代码的人设置自己的 AI 任务。它有一个简单的拖放系统，可以轻松启动和处理这些任务。
Gumloop 的主要功能是它的屏幕，小组可以将来自不同“节点”的“流”组合在一起，例如网页抓取、PDF 阅读或 AI 数据抓取。对于更大的任务，“子流程”可以使事情保持整洁并节省时间。
Marketer Milk 的 Omid G 注意到 Gumloop 通过制作博客文章工具所带来的巨大改变。该工具将关键字流与子流混合在一起，以供 Google 查找并提取结构化数据。
Gumloop 可以做更多事情，包括分支、循环和 if-then 选择。您可以让它开始通过电子邮件、Slack、Webhooks 等执行操作。从发送电子邮件到处理文档，它可以完成很多任务。凭借 100 多个内置节点和附加功能，可以通过多种方式将其与其他应用程序绑定。
一个营销团队尝试了五种工作流程——检查潜在客户、更改旧帖子、搜索引擎优化检查、社交媒体计划和电子邮件分类。他们看到了巨大的成果：会议次数增加了 65%，每周节省了大约 10 个小时的日常工作时间。
"Gumloop has been critical in helping all teams at Instacart - including those without technical skills - adopt AI and automate their workflows, which has greatly improved our operational efficiency." – Fidji Simo, CEO @ Instacart
"Gumloop has been critical in helping all teams at Instacart - including those without technical skills - adopt AI and automate their workflows, which has greatly improved our operational efficiency." – Fidji Simo, CEO @ Instacart
该平台内置了 Categorizer、Ask AI、Summarizer 和 Extractor 等人工智能工具。团队可以更改提示，从 GPT-4、Claude、Cohere、Gemini 和 Deepseek 等顶级模型中进行选择，或者使用自己的 API 密钥进行更多控制。然而，对于需要非常特殊的设置或高端自定义脚本的团队来说，Gumloop 可能无法满足他们的所有需求。
Gumloop 非常注重确保事物安全并遵守规则。它符合顶级安全规则，例如 SOC2 Type II 和 GDPR。它也符合欧盟-美国的要求。数据隐私计划和英国部分由联邦贸易委员会关注。这些步骤确保团体能够很好地处理秘密数据，主要是在有很多规则的区域或当他们处理大量客户信息时。
From the deep checks done above, here is a quick look at what these sites do well and what they don’t. This will help you match what each site can do with what you need for your work and tech needs.
Prompts.ai 拥有超过 35 种 AI 类型，可以实时跟踪成本并将 AI 成本降低高达 98%，拥有顶级的安全性、简单的启动步骤以及忙碌的提示工程师团队。
Domo 擅长将人工智能信息融入到易于理解的数据图片和报告中，使其成为基于数据的选择的首选。
Lindy 让您可以通过正常的谈话轻松执行日常工作，从而使简单的任务（特别是帮助客户）变得更好。
VectorShift 致力于将矢量数据与意义搜索相结合，使其最适合举办大型文档存储和技术中心。
Gumloop 可以让没有技术技能的用户通过简单的拖放操作来执行 AI 工作步骤。
请查看下表，快速了解每个网站的主要关注点及其关键的酷炫功能：
选择平台时，请考虑您的团队熟悉什么以及您需要做什么。如果您想要一种获得多种人工智能模型和明确成本计划的方法，Promots.ai 是不错的选择。如果您需要专注于显示数据或保存文档等事情，其他一些平台可能更适合。
许多人使用大平台是因为他们可以信任安全性，例如 SOC2 检查和 GDPR。此外，良好的学习和启动帮助是正确使用它的关键。仔细研究每个平台如何处理这些部分，看看它是否符合您的团队的需求和目标。
最好的人工智能工作流程工具取决于您的团队的需求和愿望。每个人都有自己的长处；他们以不同的方式处理诸如易用性、成本控制和安全性等问题。
Prompts.ai 作为管理 AI 工作流程的完整软件包而大放异彩。它为您提供超过 35 个 AI 模型和实时成本监控，可将 AI 成本降低高达 98%，非常适合关注预算和需要顶级安全性的团体。它拥有一大批反应迅速的工程师和简单的启动过程。这使得它成为刚刚开始使用人工智能或混合使用多种工具的公司的不错选择。研究团队从模型比较和深入的成本细节中获益，让他们的钱走得更远。
其他平台可以满足更多的需求。 Domo 专为团队打造，将数据转化为有用的数据，并为领导者提供清晰的看板。 Lindy 专注于使用文字工具简化客户服务，适合小型商店。 VectorShift 是通过智能搜索对大量论文进行排序的首选，而 Gumloop 适合不懂技术的人，让他们轻松构建 AI 工作流程。
Prompts.ai 通过其即用即付 TOKN 系统让团队降低 AI 成本，该系统可将成本降低高达 98%。它将超过 35 种领先的语言模型集中在一处，无需处理许多供应商子程序，从而使工作更轻松并削减额外成本。
该网站还拥有强大的成本控制工具，例如 FinOps，它可以显示在人工智能上花费了多少钱。这些工具帮助团队密切关注他们的资金并做出明智的选择，确保现金得到良好使用，并保持对人工智能工作的财务控制。
VectorShift 非常重视数据安全，遵守 SOC 2、GDPR 和 HIPAA 等规则。他们确保所有数据都通过加密隐藏起来，防止其他人看到这些数据。他们经常检查其安全性，以便在任何薄弱点成为问题之前找到并修复它们。
该公司还确保与模型提供商达成强有力的协议，确保他们永远不会使用客户数据进行培训。这些步骤有助于构建强大而可靠的系统，以在所有团队合作过程中保证重要数据的安全。
