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AI 模型编排简化了工作流程、工具和自动化的管理，但成本可能会迅速增加。以下是最多可以省钱的方法 98% 的人工智能软件支出 同时确保可扩展性、合规性和性能。我们已经审查了 七个平台 - Prompts.ai， Flyte，气流， 学长， LangChain， RunPod，以及 Kubeflow -专注于定价、功能和成本节约机制。
关键要点：
快速比较：
结论：
对于 节省成本和简便性， Prompts.ai 凭借其即用即付定价和企业级功能，提供无与伦比的价值。 Flyte 和 Kubeflow 引领开源灵活性，而 RunPod 在经济实惠的 GPU 访问方面表现出色。选择符合您团队专业知识和项目需求的平台。
Prompts.ai 脱颖而出 企业级 AI 编排平台，将超过35种领先的语言模型汇集到一个安全的生态系统中。它旨在通过提供对 GPT-4、Claude、lLaMa 和 Gemini 等模型的统一访问权限，同时遵守严格的企业级安全和治理协议，来解决管理多个 AI 工具的混乱局面。
Prompts.ai 使用 即用即付 TOKN 积分系统，取消了经常性费用，并允许用户仅为他们使用的代币付费。这种方法取代了传统的月度席位许可证，并简化了原本分散在众多 AI 订阅中的成本。
对于个人用户，该平台提供了灵活的选项：
对于企业而言，定价范围以满足团队需求：
与管理多个单独的订阅相比，这种统一的信用体系可以将人工智能软件费用减少多达98％。
Prompts.ai 将超过 35 种领先的语言模型（例如 GPT-5、Grok-4、Claude、LLama、Gemini、Flux Pro 和 Kling）整合到一个平台中。这消除了兼顾多个工具或维护各种模型的单个 API 集成的麻烦。
主要功能包括：
Prompts.ai 提供了一个 基于云的部署 这简化了入职流程，使组织能够在几分钟内整合新的模型、用户和团队。该平台可处理基础设施管理，自动更新模型，并轻松扩展以满足不断增长的需求。
此外，该平台支持 企业集成 通过 API 和 webhook，无需进行重大技术更改即可轻松整合到现有的工作流程和业务系统中。这些部署选项直接有助于节省运营成本。
Prompts.ai 在设计时考虑了效率，提供了多种减少运营开支的方法。它的突出特点之一是它能够 消除工具蔓延。通过将多个人工智能订阅整合到一个平台中，企业可以避免与维护 ChatGPT Plus 或 Claude Pro 等服务相关的成本。
其他节省成本的功能包括：
Prompts.ai 确保 严格遵守 通过 基于角色的访问控制 以及全面的监控工具。管理员可以在保持操作灵活性的同时，分配权限、设置支出上限、限制对特定模型的访问权限以及强制执行使用策略。该治理框架为组织提供了在不影响生产力的前提下负责任地管理人工智能所需的工具。
Flyte 用作 开源工作流程编排平台 专为数据科学、机器学习和 AI 工作负载量量身定制。最初创建者 Lyft 为了应对大规模数据处理挑战，Flyte 使组织能够设计、部署和管理错综复杂的人工智能管道，而不会产生专有软件的成本。
Flyte 的定价结构植根于其 开源的本质。当前的Flyte 1和即将推出的Flyte 2.0均免费提供，为构建可靠的人工智能/机器学习管道提供了经济实惠的解决方案。这种经济实惠性与坚固的设计相辅相成，旨在 可扩展的 AI 工作流程。
Flyte 的系统旨在支持可重复和可扩展的工作流程。每个工作流程都以有向无环图 (DAG) 的形式运行，精心跟踪输入、输出和资源使用情况，这是迭代模型开发的关键要素。
该平台通过根据任务需求自动分配资源来简化资源管理。它还支持经济实惠的云选项，包括AWS和谷歌云平台。通过对 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架的原生集成，Flyte 使数据科学家能够将更多精力放在完善模型上，减少对基础设施问题的关注。
Flyte 用途广泛，支持多云和混合部署。它可以在跨AWS、谷歌云平台、微软Azure甚至本地设置的Kubernetes集群上无缝运行。这种灵活性使组织可以选择最实惠的计算资源来满足其工作负载需求。
Flyte 中的每项任务都在自己的隔离容器中执行，从而确保在不同环境下性能一致。Kubernetes 自动扩展通过根据需要动态调整资源使用情况进一步提高了效率。
Flyte采用了多种策略来减少开支。竞价型实例集成允许将低成本的计算资源用于非关键任务，内置机制可通过检查进度和无缝恢复使用替代资源来处理中断。
工作流缓存通过重复使用先前的结果来消除冗余计算，而资源池允许多个团队高效地共享基础架构。此外，该平台的监控工具可帮助团队查明优化机会，确保更好的成本控制和资源管理。
阿帕奇气流 脱颖而出 领先的开源工具，用于协调复杂的人工智能工作流程。开发者 爱彼迎 2014 年，为了满足他们不断增加的数据管道需求，Airflow 已发展成为各行各业广泛信任的解决方案。它能够在强劲的性能与成本效率之间取得平衡，使其成为在预算范围内管理人工智能模型工作流程的组织的首选。
气流是 完全免费且开源，在 Apache 2.0 许可下运行。这意味着唯一涉及的成本是与其运行的基础架构相关的成本，例如云计算资源、存储和网络。对于希望简化开销的组织，托管服务，例如 亚马逊 MWAA 和 谷歌云端作曲家 提供即用即付定价，确保可预测的费用，同时无需直接管理基础架构。
Airflow 将经济实惠性与旨在简化工作流程管理的许多功能相结合。从本质上讲，它允许用户 将工作流程定义为代码 使用 Python。这些工作流程被称为有向无环图 (DAG)，可清晰直观地呈现任务依赖关系和执行路径，这对于浏览复杂的人工智能管道至关重要。
该平台还包括庞大的运算符和挂钩库，可与流行的人工智能工具和云服务无缝集成。内置对TensorFlow、PyTorch和Scikit-Learn等框架以及AWS、谷歌云和Azure等云平台的支持，无需自定义集成编码。
Airflow 日程安排能力 是另一个突出的功能。团队可以自动化模型训练、验证和部署等基本流程。通过自动任务重试、失败通知和依赖关系处理，Airflow 减少了 AI 团队的操作工作量，确保了更顺畅的执行。
在部署方面，Airflow 用途广泛。它可以在单台机器、集群或 Kubernetes 环境中运行。自动扩展和容器化等功能可确保部署既高效又一致。基于云的设置进一步增强了成本管理，允许团队动态调整计算资源，使用竞价型实例执行不太关键的任务，并跨多个区域进行部署以提高性能和可靠性。
该平台的 容器化设计 确保统一的环境，减少因不一致而导致的调试次数。这种方法不仅可以节省时间，还可以减少不必要的资源使用，从而保持较低的成本。
Airflow 提供了多种工具来帮助组织管理和降低成本。 动态任务生成 确保工作流程仅在数据可用或外部条件得到满足时运行，从而避免将资源浪费在不完整的输入上。
它是 泳池和队列管理系统 优化资源分配。例如，团队可以为需要昂贵的 GPU 实例的任务定义特定的池，确保它们仅在必要时使用。同时，较轻的任务可以利用标准计算资源，从而最大限度地提高效率。
气流还提供 详细的监控工具 通过其基于 Web 的用户界面。团队可以跟踪实时任务状态、执行时间和资源使用情况，确定瓶颈和需要优化的领域。池化和并行化等功能通过重复使用数据库连接和同时运行独立任务进一步提高了效率，从而缩短了总执行时间。
Prefect 为工作流程编排提供了两个选项： Prefect Core，一种开源和免费产品，以及 Prefect Cloud，一种商业的云托管解决方案。这种设置既可以为个人开发人员提供服务，也可以为协作团队提供服务。
虽然 Prefect Core 是免费的，但它不包括面向团队的高级功能，例如用户管理或审核日志。Prefect Cloud 提供多个定价等级，首先是支持 Hobby 的免费套餐 最多 2 个用户 和 1 个工作区。付费计划包括初级、团队、专业版和企业级，可满足各种组织需求。就背景而言，一些组织每年为5-10名用户花费约30,000美元，因此团队必须权衡托管服务的收益与成本。
LangChain 提供了可观测性和工作流程编排的独特组合，为管理 AI 模型提供了简化的解决方案。使用诸如此类的工具 朗·史密斯 用于可观察性和 LangGrap 对于工作流程编排，它专注于为人工智能工作流程提供具有成本效益的解决方案。
LangChain 采用分层定价结构来满足不同的用户需求：
这些选项为开发人员和组织提供了灵活性，使LangChain能够适应各种项目规模和预算。
LangChain的平台将开发工具与运营监督相结合，以创建全面的解决方案：
通过将可观察性与工作流程管理相结合，LangChain 为团队提供了一个无缝的环境，使他们能够高效地开发、测试和部署 AI 模型。
LangChain 的定价结构旨在最大限度地降低成本，同时最大限度地提高灵活性：
LangChain的方法确保个人和组织都可以在不超支的情况下访问强大的工具，这与其提供高效且可扩展的人工智能解决方案的目标一致。
RunPod 提供基于云的 GPU 平台，其定价模式简单明了，即用即付。这种设置允许用户根据自己的需求扩展资源，确保他们只按实际使用的资源付费。通过取消长期承诺的要求，RunPod 成为处理密集型 AI 工作负载的经济实惠的解决方案。其定价结构和灵活性使其成为人工智能编排领域的有力竞争者，为与 Kubeflow 进行更深入的比较以评估编排功能和成本管理铺平了道路。
Kubeflow 是一个开源平台，旨在管理机器学习 (ML) 工作流程，同时控制成本。它最初由谷歌开发，为协调人工智能工作流程提供了强大的工具，利用灵活的部署模式和资源节约型功能来最大限度地减少运营开支。
Kubeflow 在完全开源的框架下运行，这意味着没有许可费。相反，成本与底层基础设施挂钩。在谷歌云平台、亚马逊网络服务或微软Azure等云平台上部署时，费用取决于集群大小和资源使用等因素。对于拥有现有 Kubernetes 基础设施的组织，本地部署可以进一步降低成本，从而限制硬件和维护费用。
与按用户或按模型收费的模型不同，Kubeflow 的成本结构仅与基础设施的使用挂钩，使其成为许多组织可扩展且预算友好的选择。
Kubeflow 使用 Kubeflow Pipelines、Jupyter notebook、Katib 和 KFServing 等工具简化了机器学习工作流程的编排。
该平台对于管理涉及多个阶段的复杂工作流程特别有效，例如数据预处理、模型训练和部署。其管道版本控制可确保实验的可追踪和可重复，而监控工具可深入了解整个 ML 生命周期中的资源使用情况和模型性能。
Kubeflow 提供灵活的部署选项以满足各种需求。它与谷歌 Kubernetes 引擎、亚马逊 EKS 和 Azure Kubernetes 服务等托管服务无缝集成。对于偏爱本地解决方案的组织，Kubeflow 支持使用 kubeadm 等工具或红帽 OpenShift 等企业平台进行部署。
对于探索该平台的团队来说，像miniKF这样的轻量级选项可用于本地开发和测试。这些较小规模的部署允许数据科学家在过渡到全面生产之前对 Kubeflow 进行试验，从而最大限度地降低初始风险和投资。
Kubeflow 包含多项旨在优化成本的功能：
这些策略与平台的合规功能相结合，可帮助组织最大限度地提高投资回报率。
Kubeflow 通过利用 Kubernetes 的内置安全功能来满足企业合规性要求。它支持基于角色的访问控制 (RBAC) 来管理权限，并通过 OIDC 身份验证与企业身份提供商集成。
审计日志跟踪平台活动，帮助遵守GDPR和HIPAA等法规。此外，资源配额和政策可确保在团队和项目之间公平分配资源，这使得 Kubeflow 成为受监管行业组织的绝佳选择。
每个平台都有自己的一系列优势和挑战。了解这些权衡对确保您的选择符合您的预算、技术需求和运营目标至关重要。
Prompts.ai 因其对成本效率和企业级治理的关注而脱颖而出。通过统一访问多个模型和实时FinOps功能，它可以节省大量成本，同时保持对部署的严格控制。但是，对于规模较小或处于早期阶段的项目，其丰富的企业功能可能会显得过分。
Flyte 擅长管理复杂的、数据密集的工作流程，优先考虑可重复性和效率。它的缓存和资源优化对重复性任务特别有益。也就是说，没有强大 Python 专业知识的团队可能会在学习曲线上苦苦挣扎，其基础设施需求可以是亲身实践的。
气流 受益于完善的生态系统和广泛的集成。其灵活的架构允许无缝连接各种工具和服务。不利的一面是，维护 Airflow 集群和管理依赖关系通常需要专用 DevOps 资源，这可能会增加操作的复杂性。
学长 凭借其直观的 Python 原生设计和混合执行模型，采用了对开发人员友好的方法。它因其工作流程管理和错误处理能力而特别吸引人。但是，与更成熟的平台相比，其相对较新的生态系统意味着更少的第三方集成。
LangChain 为创建自定义 AI 应用程序提供无与伦比的灵活性，支持各种模型集成和创意工作流程。尽管这种适应性鼓励了实验，但框架的持续演变有时会导致稳定性问题。生产部署可能还需要额外的工具来进行监控和治理。
RunPod 以具有竞争力的价格简化 GPU 访问，使其成为计算密集型训练任务的理想之选。其简单设置避免了管理基础设施的复杂性。但是，它缺乏内置的编排功能，因此不太适合管理复杂的人工智能管道。
Kubeflow 提供企业级机器学习工作流程管理，利用 Kubernetes 进行有效的扩展和容器化环境集成。它的免费许可模式是一个主要优势。尽管如此，充分利用 Kubeflow 需要深厚的 Kubernetes 专业知识，其全面的功能对于更简单的工作流程来说可能有些过分了。这些因素使平台的复杂性与您的特定需求保持一致至关重要。
下表快速比较了每个平台的主要优势和劣势：
这些平台的成本结构差异很大。 Prompts.ai 和 Kubeflow 凭借其经济优势脱颖而出——Prompts.ai 通过其成本优化和统一模型接入，Kubeflow 通过其免费许可证模式脱颖而出。 RunPod 为繁重的计算需求提供了巨大的价值，而 气流 和 学长 需要仔细规划才能有效地管理运营开支。
安全措施因平台而异。 Prompts.ai 集成了企业级治理和审计跟踪，同时 Kubeflow 受益于 Kubernetes 的内置安全功能。另一方面， LangChain 和 RunPod 可能需要额外的安全层才能满足企业要求。对于 气流，安全性在很大程度上取决于平台的实施和配置方式。
在扩展方面，基于 Kubernetes 的平台例如 Kubeflow 而且配置良好 气流 尽管设置需要技术专业知识才能实现最佳性能，但它们可以处理大规模部署。 Prompts.ai 通过抽象出大部分复杂性来简化扩展，而 学长 提供灵活的扩展选项，无需完全拥有基础架构。
选择正确的平台取决于您组织的规模、预算和技术专长。根据我们的分析，我们确定了针对不同运营需求量身定制的明确选项，从企业级成本效益到专为敏捷开发团队设计的工具，应有尽有。
适用于注重成本控制的企业， Prompts.ai 脱颖而出，是最有效的选择。它将大幅节省成本与统一访问多个 AI 模型和实时 FinOps 功能相结合。其即用即付的TOKN信用系统可确保您仅按使用量付费，这使其成为旨在在不牺牲功能的情况下管理人工智能支出的组织的理想之选。此外，Prompts.ai 的企业级治理和安全功能使其成为受监管的大型行业的有力竞争者。
拥有扎实 Kubernetes 专业知识的组织可能会发现 Kubeflow 吸引人的。作为开源平台，它无需许可费即可提供企业级功能。但是，它需要强大的Kubernetes基础架构和技术专业知识，因此更适合已经熟悉Kubernetes的大型团队。
对于需要经济实惠地访问 GPU 以完成计算密集型训练工作负载的团队， RunPod 提供了一个实用的解决方案。尽管它缺乏高级编排功能，但其具有竞争力的价格和简单的设置使其成为模型训练的不错选择。
如果您的首要任务是便于开发和试验， 学长 提供了一种许多开发人员都会喜欢的 Python 原生方法。但是，各组织应注意其业务成本。同样， LangChain 尽管Prefect和LangChain通常都需要额外的工具来运行生产环境，但在实验和创造性工作流程中表现出色。
对于已建立 DevOps 基础架构的组织， 气流 仍然是一个可靠的选择。但是，它的复杂性和维护要求可能会使其对小型团队或没有专门技术支持的团队的吸引力降低。
最终， Prompts.ai 为大多数组织提供最佳的整体价值，尤其是那些管理多个 AI 项目的组织。它能够降低成本、提供统一的模型访问以及维持严格的安全和合规标准，这使其对大型企业和受监管的行业特别有利。
对于较小的团队，选择取决于您的特定需求。 RunPod 非常适合计算密集型项目， Kubeflow 如果你有 Kubernetes 的专业知识，那么效果很好，而且 学长 适合以 Python 为中心的工作流程。也就是说，即使是规模较小的组织也可能希望以每月仅29美元的价格探索 Prompts.ai 的创作者计划。与维持多个个人订阅相比，该计划以更低的综合成本提供对高级模型的统一访问权限。
信息基于 Prompts.ai 的官方平台概述。
这个 TOKN 即用即付系统 来自 Prompts.ai 的人工智能软件支出削减了多达 98%，这要归功于其智能功能，例如 动态路由， 实时成本跟踪，以及 基于使用量的计费。使用此系统，您只需按实际使用量计费，这有助于减少代币浪费，同时提高人工智能工作流程的效率。
通过微调即时使用情况并避开不必要的成本，TOKN系统提供了一种经济高效的方法来管理人工智能运营——在不花很多钱的情况下提供性能和可扩展性。
Prompts.ai 提供多功能部署解决方案，可让您访问超过 35 个 AI 模型，包括 GPT-4， 克劳德，以及 美洲驼，全部都在一个直观的平台上。它是 即用即付定价 确保成本控制，同时实现轻松的模型集成和实时性能比较。
该平台通过支持流行的工具来简化集成，例如 Slack， Gmail的，以及 Trello，简化自动化并改善团队协作。通过最大限度地减少工具过载并支持可扩展的工作流程，Prompts.ai 是企业的理想选择，在不必要的复杂性的情况下提供合规性和治理。
Prompts.ai 消除了合规和治理方面的猜测，为企业配备了简化风险管理、加强问责制和有效扩展 AI 工作流程的工具。具有诸如此类的功能 实时使用情况跟踪， 详细的审计记录，以及 成本控制，组织可以满足监管标准，同时将运营成本削减多达 98%。
这些工具使企业能够维护透明度、道德和问责制等核心价值观，同时优化成本并确保其人工智能运营可以无缝增长。
