Pay As You Go7 天免费试用；无需信用卡
生成式人工智能正在重塑企业，但选择正确的平台至关重要。 本指南回顾了五个领先平台，可帮助您找到最适合您的 AI 工作流程的平台。无论您是想削减成本、改善治理还是扩大运营规模，都需要了解以下内容：
快速外卖: Prompts.ai 成为寻求成本效益和简化工作流程的企业的首选，而 IBM watsonx Orchestrate 则在监管密集型环境中表现出色。在开源灵活性方面，Apache Airflow脱颖而出。
探索这些平台如何在集成、治理、可扩展性和成本管理方面发挥作用。
Prompts.ai 是一个企业人工智能编排平台，汇集了超过35种领先的大型语言模型（LLM），包括GPT-5， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -进入一个安全和统一的接口。它通过简化模型集成、确保治理和降低成本来解决人工智能工具分散的常见问题。
借助 Prompts.ai，组织可以通过 API 和连接器集成多个 LLM，从而实现模型之间的平稳过渡，例如 OpenAI GPT、谷歌 Gemini 和 Anthropic Claude 以满足特定需求。例如，美国一家大型医疗保健提供商利用 Prompts.ai 为具有多个 LLM 的面向患者的聊天机器人提供支持，在各种患者场景中提供一致而可靠的互动。
该平台的开放API设计还允许与广泛使用的工作流程自动化工具、企业数据仓库和云存储系统集成。这种兼容性确保了人工智能功能可以不受干扰地嵌入到现有的技术基础架构中，为可衡量的成本效益铺平道路。
Prompts.ai 通过详细的使用情况分析、实时 FinOps 工具和自动预算跟踪帮助组织控制成本。使用该平台的公司已将与即时相关的运营成本削减了多达30％，其中一些公司在人工智能软件费用上节省了多达98％。即用即付的TOKN积分系统将成本与使用量直接挂钩，为美国企业提供可预测的月度预算和更高的财务透明度。这种对成本控制的关注与增强运营一致性的治理功能相辅相成。
治理是 Prompts.ai 的基石，它提供基于角色的访问控制、审计日志、可自定义策略以及带有 A/B 测试的内置版本控制等工具。这些功能可帮助组织满足HIPAA和CCPA等监管要求，同时还可以通过迭代改进将即时输出质量提高多达20％。该平台的可扩展架构可确保即使需求增长也能保持性能稳定。
Prompts.ai 建立在云原生基础上，支持水平扩展以处理高吞吐量 API 请求和同步即时执行。托管在美国主要云提供商上，例如 AWS， 天蓝色，以及 谷歌云，其自动扩展和负载平衡功能可在使用峰值期间保持稳定的性能。企业部署实现了 99.9% 的正常运行时间，即时执行时间不到一秒。此外，协作工作空间使团队可以轻松地在成长过程中添加新模型和用户，从而巩固了 Prompts.ai 作为简化生成式 AI 工作流程的首选解决方案的地位。
目前尚无对Vellum AI在模型集成、治理或可扩展性等领域的能力的验证。因此，本分析未对这些方面进行评估。接下来，我们将研究 IBM watsonx Orchestrate。
IBM watsonx Orchestrate是一个基于IBM混合云设计的企业人工智能平台，旨在简化业务自动化和生成式人工智能工作流程。它将先进的技术功能与集成治理相结合，帮助组织高效部署大规模的人工智能解决方案。与更有限的Vellum AI不同，watsonx Orchestrate提供了针对企业需求量身定制的全面解决方案。
该平台支持各种大型语言模型，包括 BERT、Meta Llama 3、GPT-3、GPT-4 和 Megatron-LM。这种多样化的模型集成允许无缝运营，同时为其治理能力奠定基础。
治理是 watsonx Orchestrate 的核心功能，合规、安全和道德的人工智能实践直接嵌入到其基础架构中。通过从一开始就整合这些措施，该平台可确保可靠和安全的运营，使技术绩效与组织标准保持一致。
watsonx Orchestrate 专为大型企业项目而构建，在不影响治理的情况下利用 IBM 的混合云来支持增长。即使需求增加，其扩展能力也能确保稳定的绩效，同时始终保持严格的治理标准。
Apache Airflow 作为专为工作流程协调而设计的强大开源平台脱颖而出，为专有解决方案提供了具有成本效益的替代方案。最初开发者 爱彼迎，它使用有向非循环图支持可扩展且高效的生成式 AI 管道。与与企业许可费用挂钩的平台不同，Airflow在不增加费用的情况下提供了灵活性。
Airflow 专为处理大型项目而设计，采用分布式执行架构。它支持多个执行器，例如 CeleryExecutor 和 KubernetesExecutor，以实现跨工作节点的水平扩展。例如，KubernetesExecutor 将每项任务分配给一个单独的 pod，从而允许根据计算需求进行动态资源分配。这种架构确保平台能够适应不同的工作负载，同时保持高效运营。
对于企业而言，Airflow 整合了满足合规性、安全性和透明度的功能。这些包括 审计日志， 基于角色的访问控制 (RBAC)，以及 数据谱系跟踪。这些工具共同保护了工作流程，增强了监督，并为人工智能驱动的流程提供了清晰的可见性，使其成为优先考虑治理的组织的可靠选择。
SuperAGI 是一个为自主人工智能代理量身定制的新兴框架，专门旨在增强生成式 AI 工作流程。尽管它前景光明，但有关其架构、集成能力、可扩展性和成本管理策略的公开信息有限。要获得最准确和最新的见解，请直接参阅 SuperAGI 的官方文档。
根据我们的详细平台评测，以下是每种解决方案的主要优势和局限性的简要总结。每个平台都有自己的一系列优势和挑战，这些优势和挑战是由模型集成、成本管理、治理和可扩展性等因素决定的。
Prompts.ai 是企业的绝佳选择，可提供超过 35 种领先的大型语言模型的无缝编排。它在简化工作流程和减少工具蔓延方面大放异彩。其实时FinOps功能可以将人工智能成本降低多达98％。但是，它专注于以提示为中心的工作流程，可能无法完全满足寻求更广泛的工作流程平台中常见的高级编排功能的用户的需求。
Vellum AI 专门从事即时管理，提供版本控制和协作工具。它与主要的LLM提供商很好地集成在一起，使其成为处理复杂生成式人工智能项目的团队的可靠选择。不利的一面是，它可能面临可扩展性问题，并且缺乏与非 LLM 模型或外部数据源的集成。
IBM watsonx 管弦乐团 在高度监管的行业中表现出色，提供强大的治理和合规功能。它支持混合云部署，并与 IBM 的 AI 生态系统无缝集成。但是，其更高的成本和复杂性可能会给小型团队带来挑战，尤其是那些没有现有 IBM 基础架构的团队。
阿帕奇气流 作为开源工作流程管理系统，提供了无与伦比的灵活性。它广泛用于协调大规模机器学习模型训练和部署管道的技术。其可扩展架构支持分布式执行和基于 Python 的模型集成。但是，它的学习曲线很陡峭，需要技术专业知识，并且需要实现自定义治理。
超级灵巧 专为模块化、自主的多代理编排而设计，使其成为自适应工作流程的理想之选。研究实验室经常将其用于涉及自主多代理系统和工作流程自动化的实验。尽管其开源性质使成本保持在较低水平，但它需要大量的定制和技术资源。此外，与企业级平台相比，其治理功能较不发达。
以下是这些平台在关键评估标准下的表现的并排比较：
这种比较有助于确定最符合特定运营目标的平台。对于需要严格治理的行业， IBM watsonx 管弦乐团 是一个可靠的选择。寻求深度定制的团队可能会倾向于 阿帕奇气流。 超级灵巧 吸引那些优先考虑开源灵活性和实验工作流程的人。同时， Prompts.ai 是以提示为中心的工作流程的强大选择，将成本效益与企业级功能相结合。
为生成式 AI 选择合适的可互操作的 AI 工作流程平台取决于贵组织的独特需求、技术专业知识和长期目标。以下是每个平台带来的简要回顾：
每个平台都有其优势，了解您的优先事项将指导您找到最佳解决方案。
Prompts.ai 引入了一个 FinOps 层 它可以密切关注每一次互动，提供有关使用情况、支出和投资回报率的实时见解。此功能使您可以密切关注支出并精确地管理成本。
通过取代对超过35种独立人工智能工具的需求，该平台整合了工作流程，最多可以降低成本 95%。它是 即用即付 该模型由灵活的 TOKN 积分提供支持，可确保您仅按实际用量付费，使其成为扩展 AI 计划的适应性强且经济实惠的选择。
Prompts.ai 整合了强大的治理工具，帮助组织遵守关键法规，包括 HIPAA、CCPA 和 GDPR。这些工具具有严格的数据保护措施、高级访问控制和安全的数据管理措施。
通过遵守 SOC 2 Type II 等既定行业标准，Prompts.ai 为处理敏感信息提供了安全的环境。这使企业能够自信地利用生成式人工智能解决方案，同时确保履行监管义务。
Prompts.ai 专为扩展而构建，可确保您的组织能够顺利管理大量的 API 流量和多次即时执行。其强大的基础设施和简化的工作流程使其能够轻松应对扩展生成式 AI 项目不断增长的需求。
无论你是每秒处理数千个请求，还是协调错综复杂的人工智能工作流程，Prompts.ai 都能让一切顺利运行。其可扩展框架可确保稳定的速度、可靠性和效率，帮助企业在不减速运营的情况下应对高需求场景。
