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削减成本、比较模型并更明智地扩展
管理 GPT-5、Claude 3.7 和 lLaMa 4 等多个 LLM 可能既复杂又昂贵。编排平台通过统一工作流程来简化此操作，最多可减少开支 98%，以及加强治理。来自 Prompts.ai的实时成本追踪到 LangChain这些工具详细的审计记录，可帮助企业优化人工智能投资。
选择符合您的工作流程、预算和合规性需求的平台，以简化您的 AI 运营。
LLM 编排平台比较：功能、定价和可扩展性
Prompts.ai 将超过 35 个领先的 LLM 整合到一个企业就绪的编排平台中。通过整合访问权限，它消除了处理多个 API 密钥和计费系统的麻烦。团队可以通过一个平台与所有模型无缝协作，从而无需自定义连接并降低技术复杂性。下面，我们将探讨 Prompts.ai 如何支持集成、可扩展性、成本管理和治理。
Prompts.ai 的设计使得无需重写代码即可轻松地并排比较模型性能。只需一个提示，您就可以同时测试多个模型，实时评估质量、延迟和令牌使用等因素。此功能对于确定预算友好的开源模型（例如 LLaMa）是否可以像 GPT-5 这样的高级模型一样有效地处理客户服务查询等任务，但成本却低得多。
该平台不仅限于简单的集成，还支持可扩展部署，无需自定义编码。它可以自动执行诸如状态管理、即时版本控制和多步骤代理协调等关键任务。这使团队无需修改架构即可从测试过渡到全面生产。此外，凭借其即用即付的TOKN信用体系，组织仅为其使用的代币付费，从而避免了订阅费，并使成本与实际使用量保持一致。
Prompts.ai 旨在使 AI 具有成本效益。使用混合路由，它可以将人工智能开支减少 10—15 倍。常规任务将定向到成本较低的模型，而更复杂的问题仅在必要时使用高级 API。该平台的成本管理工具跟踪所有模型的代币使用情况，提供对成本驱动因素的详细见解，并确定可以节省的领域。一些用户报告说，他们的人工智能软件成本削减了多达98％。
通过集中式编排，Prompts.ai 可确保数据安全性和合规性。它支持 PII 清理，执行数据驻留规则，并记录与模型的每一次交互。组织还可以设置干预检查点，在答复交付给最终用户之前对其进行审查。这些功能对于在严格监管下运营的企业至关重要，可确保敏感数据保持在批准的区域内，并且所有的人工智能决策都可进行全面审计。这种强大的治理框架简化了合规性，同时保持了模型使用的透明度。
LangChain 是一个开源框架，旨在简化与各种大型语言模型 (LLM) 提供商的交互。通过提供标准化接口，它简化了比较 LLM 和分析其性能的过程。开发人员可以依靠统一的抽象层，无需为每个供应商编写独特的代码，从而无需更改核心应用程序逻辑即可轻松测试和切换模型。正如 LangChain 文档中所述：
LangChain 对您与模型的交互方式进行了标准化，这样您就可以无缝交换提供商并避免锁定。
LangChain 的 LangSmith 比较视图 支持对模型进行并行评估，与基线相比，以绿色明确标记改进，用红色标记回归。它评估正确性、延迟、代币使用情况和余弦相似度等指标。例如，在RAG基准测试中，Mistral-7B的平均响应时间为18秒，比GPT-3.5快11秒。该框架还记录每次运行的完整执行跟踪，使开发人员能够检查详细步骤并确定为什么一个模型的性能优于另一个模型。此外，LangChain通过自动集成简化了复杂工作流程的执行。
LangChain 可以无缝协作 LangGrap，它支持多步骤工作流程的持久执行和状态管理。LangSmith 客户端通过并发参数实现并行执行，允许同时对大量数据集进行评估，从而增强了可扩展性。内置速率限制可确保高要求测试期间的平稳运行，避免节流问题。正如 AI Multiple 的哈扎尔·希姆塞克所解释的那样：
LangGraph 的执行速度最快，状态管理效率最高。
该框架还包括自动回归跟踪，无需在实验运行中进行手动比较。这种对可扩展性的关注与增强治理和合规性的功能相辅相成。
LangChain 整合了安全检查工具，例如评估毒性和个人身份信息 (PII)。一个 可追溯 decorator 确保完整的审计跟踪，捕获每次模型交互的输入、输出和中间步骤。注释队列允许进行结构化的人工审查，支持多个审阅者和自定义道德准则。对于具有严格数据驻留需求的组织，LangSmith 提供灵活的部署选项，包括云、混合和自托管设置。此外，格式验证可确保模型输出符合预定义的 JSON 架构，从而降低下游错误的风险。
Amazon Bedrock 作为无服务器平台脱颖而出，它通过提供统一 API 来访问 100 多个基础模型，从而简化了 LLM 比较。这些模型来自顶级提供商，例如Anthropic、Meta、Mistral AI、Cohere、AI21实验室、Stability AI和亚马逊本身。Bedrock 受到全球超过 100,000 个组织的信任，采用即用即付模式，确保用户只为所用资源付费。
借助 Bedrock 的统一 API，管理不同提供商的多个集成已成为过去。其内置的 “LLM-as-a-Judge” 功能利用高性能模型根据正确性、完整性和危害性等因素评估响应。基岩护栏可阻挡高达 88% 的有害内容，同时以 99% 的准确率识别正确的响应，从而增强安全性。此外，组织可以将其专有模型导入生态系统，从而可以通过单一界面与基础模型进行直接比较。
这种简化的集成不仅简化了操作，而且还支持有效扩展复杂的工作流程。
Amazon Bedrock 使用分布式地图和 AWS Step Functions 来处理大规模工作流程。这种方法允许通过协调多个模型之间的并行 API 调用来并行处理大量数据集。AWS Step Functions 可以管理来自 200 多种服务的 9,000 多个 API 操作，使其成为复杂的人工智能工作流程的理想之选。例如，Robinhood与Bedrock合作，在短短六个月内将其生成人工智能业务从每天5亿个代币扩展到50亿个。Robinhood 人工智能主管 Dev Tagare 强调说：
Amazon Bedrock 的模型多样性、安全性和合规性功能是专为受监管行业打造的。
Bedrock 通过智能提示路由 (IPR) 等功能解决成本管理问题，智能提示路由 (IPR) 根据预测的质量和成本将请求动态定向到家庭中最合适的模型。这种方法可以在不影响性能的情况下将开支减少多达30％。在一项使用检索增强代数据集的测试中，IPR通过将87％的提示路由到Claude 3.5 Haiku，节省了63.6％的成本。
Bedrock 还采用模型蒸馏技术，创建更小、更快的模型，在保持准确性的同时，运行效率最多可提高 500%，成本最多可降低 75%。Robinhood的人工智能成本降低了80％，并在实施后将开发时间缩短了50％。此外，提示缓存通过存储常用的提示段，减少冗余的令牌处理，进一步将成本降至最低。
亚马逊基岩符合ISO、SOC、GDPR、FedRAMP High和HIPAA资格等关键标准，确保其满足受监管行业的需求。该平台从不存储或使用客户数据来训练其基础模型，从而优先考虑隐私。自动评估工作通过确定最具成本效益的模型和针对特定任务的即时组合，进一步增强了治理，从而提供了一种系统的优化方法。
CreWai通过将大型语言模型（LLM）作为一个专业代理团队进行协调，为比较它们提供了一种独特的方法。通过 LitelLM 集成，它通过一个简化的界面与100多家LLM提供商建立了联系，例如OpenAI、Anthropic、谷歌、Azure和AWS Bedrock。这种设置允许开发人员在同一个工作流程中为特定的代理分配不同的模型，从而可以轻松确定哪个 LLM 在研究、编码或内容审查等任务中表现出色。下面，我们将探讨Crewai在模型集成、可扩展性、成本管理和合规性方面的优势。
Crewai's 特定代理的 LLM 任务 允许用户在单个工作流程中组合多个模型。例如，您可以将 GPT-4 分配给一个代理，而另一个代理使用 Claude，所有这些都通过标准化标识符进行管理。该平台通过标准化温度、最大代币和罚款设置等参数来确保公平比较。此外，CreWAI 通过 Ollama 集成支持本地模型，使您能够在自己的基础设施上运行 Llama 3.2 等模型，并将其直接与基于云的替代方案进行比较。
CrewAI 专为大规模基准测试而构建，具有以下工具 每个人的开球，它使用不同的输入自动对同一个乘员结构进行多次运行。它的异步执行减少了高容量操作期间的延迟，尽管自主代理的审议可能会在执行工具调用之前引入轻微的延迟。这些功能得到了企业控制台的支持，该控制台为管理环境、安全地重新部署工作流程和监控实时运行提供了强大的工具，是生产级基准测试管道的理想之选。
CreWai采用灵活的分层定价模式，首先是免费计划，然后是付费选项：99美元/月（基本），500美元/月（标准），1,000美元/月（专业版），以及企业用户的自定义定价。通过将更简单的任务委托给更实惠的模型以及为复杂的推理保留高级模型，CreWAI 有助于优化成本。其与提供商无关的设计可防止供应商锁定，允许在 API 提供商之间无缝切换，以管理速率限制并利用性能最佳的模型。
CrewAI 将内置护栏的安全性和合规性放在首位 Human-in-the-Loop (HITL) 功能，允许在任务完成之前的关键阶段进行人工监督和批准。企业版增加了高级功能，例如基于角色的访问控制 (RBAC)，用于管理团队权限和安全的生产环境。实时跟踪可以捕捉代理推理的每一个步骤，生成对合规性监控至关重要的详细审计记录。Crewai还集成了Datadog、MLFlow和Arize Phoenix等工具，以跟踪管道性能并识别潜在问题。
根据之前提供的详细评估，以下概述了与每个协调平台相关的优势和挑战。
Prompts.ai 通过单个安全的界面提供对超过 35 个顶级 LLM 的访问。其FinOps层可实时跟踪代币使用情况，最多可降低98％的成本。此外，它通过并排模型比较提供即时性能见解，使其成为注重成本透明度和管理LLM工作流程治理的企业的绝佳选择。
LangChain 凭借其广泛的生态系统和广泛的集成能力大放异彩。LangSmith 的加入带来了强大的可观察性功能，例如结构化跟踪和回归测试，非常适合需要详细审计跟踪的团队。但是，与直接模型调用相比，其抽象层可能导致延迟增加15-25％，并且频繁的更新有时会导致生产管道中断。
亚马逊基岩 专为企业级安全性和合规性而设计，支持 HIPAA 和 GDPR 等标准。其基于代币的即用即付定价模式允许灵活扩展。但是，它对AWS基础设施的依赖可能会给需要高度自定义或自托管模型部署的组织带来挑战。
CrewAI 凭借其轻量级 8kB 内核和异步操作，专注于低延迟边缘部署。其基于角色的多代理协调对于专业工作流程特别有效。不利的一面是，与LangChain相比，它的连接器库较小，并且依赖外部系统来实现详细的可观察性。
下表对这些平台的主要功能进行了简要比较：
该细分强调了每个平台的独特优势和局限性，帮助用户确定哪个选项最适合他们的特定需求。
选择平台时，请考虑部署速度以及工作流程需要多少自定义。对于优先考虑治理、透明成本和即时访问超过 35 种模型的企业团队， Prompts.ai 提供统一界面，并结合实时 FinOps 跟踪。如果你的重点是详细跟踪和访问各种插件， LangChain 凭借其每月超过7000万次的下载量和可管理的15-25％的延迟开销，是一个不错的选择。
对于已经集成到 AWS 的组织， 亚马逊基岩 是一个有力的竞争者，特别是对于那些需要大规模遵守HIPAA和GDPR的人来说。但是，其托管基础设施可能会限制需要自定义部署的团队的灵活性。同时， CrewAI 在处理特定角色的工作流程和协调多代理任务方面大放异彩，尽管您可能需要其他工具来增强其可观察性。
成本考虑与功能集一样重要。对于人工智能基础设施有限的团队，可预测的定价模型，例如 Prompts.ai 的 每位用户每月$0—$129可以帮助避免意外开支。另一方面，管理 Kubernetes 集群的技术熟练的团队可以通过采用混合路由来显著削减成本。例如，可以将例行任务发送到模型，例如 寒冷西北风 每百万个输入代币0.40美元，同时保留高级模型，例如 Claude 3.7 十四行诗 每百万个输入代币3.00美元，支出可能减少10-15倍。
对于需要严格的 SLA 和企业级性能的工作流程， 亚马逊基岩 提供满足高要求所需的可靠性和支持。但是，初创企业和研究实验室可能会受益于免费套餐 LangChain 要么 CrewAI，这为在承诺付费计划之前测试和验证用例提供了充足的资源。合适的人工智能平台可以简化复杂的任务，将模型比较转化为切实可行的见解。
“到2028年，基于代理的协调可以产生数万亿美元的经济价值。”
选择正确的编排工具是实现无缝和可扩展的人工智能工作流程的战略举措。
编排平台可以削减 AI 成本，有时最多可以削减 98% -通过使用更智能的资源分配、自动化工作流程和采用先进的路由技术。这些系统简化了模型的部署和管理方式，减少了效率低下并减少了不必要的开支。
一个关键优势是他们依赖 即用即付定价模式 同时可以集中访问多个 LLM，因此您只需为实际使用的资源付费。最重要的是，智能工作负载路由和扩展系统有助于平衡性能、成本和延迟等因素。通过减少 GPU 使用量和其他资源需求，这些平台使组织可以在不超支的情况下更轻松地扩展 AI 工作。
在选择管理和比较大型语言模型 (LLM) 的平台时，关注几个关键方面可以在满足您的要求方面发挥重要作用。从 模型兼容性 -验证该平台是否支持您当前使用的 LLM，并能灵活地整合其他的 LLM。这样可以确保您的设置可以随着需求的变化而进行调整。
可扩展性 同样重要，尤其是在您的工作流程涉及复杂流程或大型数据集时。可以随您的需求增长的平台将防止瓶颈并保持平稳运营。
调查一下 成本管理 和 实时监控 工具。这些功能可帮助您控制开支，同时在潜在问题（例如性能下降或不准确之处）升级之前识别出来。最后，不要忽视 安全性与合规性。该平台应遵守行业标准，尤其是在监管领域工作时，以保护敏感数据并满足法律要求。
通过仔细权衡这些因素，您可以选择一个能够提高效率并确保人工智能工作流程取得可靠结果的平台。
编排平台，例如 Prompts.ai 在确保遵守法规方面发挥关键作用，例如 GDPR 和 你好 通过整合严格的安全协议。这些措施通常包括 数据加密， 访问控制，以及 审计日志，所有这些都旨在有效保护敏感信息。此外，许多平台采用按设计保护隐私的原则，将数据保护嵌入到其工作流程的每个阶段。
为了加强合规工作，这些平台通常提供认证和文件，以验证是否符合监管要求。通过专注于安全性、透明度和强大的数据管理实践，它们使组织能够在遵守法律标准和道德责任的同时处理多个 LLM。
