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及时的工程设计是解锁更好的人工智能性能、节省成本和提高效率的关键。本文分解了三个领先的平台- Prompts.ai， OpenAI 乐园，以及 LangChain -用于管理和优化大型语言模型 (LLM) 的提示。每个平台都提供独特的工具，用于改进工作流程、降低成本和扩展运营。
这些平台可满足不同的需求，从简单的测试到企业级工作流程，帮助团队简化人工智能操作并取得一致的结果。
前三大即时工程平台的比较：功能、定价和最佳用例
Prompts.ai 充当应用程序代码和大型语言模型 (LLM) API 之间的桥梁，为跟踪和优化交互提供了一个强大的系统。每个请求都记录在案，并富含元数据，为您提供高级跟踪功能。该平台包括可视化的 Prompt CMS，允许团队独立于核心应用程序代码创建、版本和管理提示模板。这种分离确保了提示逻辑保持灵活且易于更新。
内置的 Playground 允许用户直接在仪表板中重放和调试过去的请求，从而进一步增强了可用性。它还支持出于测试目的调用 OpenAI 函数，该功能在 OpenAI 的原生游乐场中不可用。除了 OpenAI 模型外，该系统还支持自定义模型、微调版本和专用 OpenAI 实例，以及超过 35 个领先的 LLM。团队甚至可以对样本数据集批量运行提示，支持对新迭代进行回归测试和回溯测试，以确保部署前的即时可靠性。这些工具有助于简化工作流程并防止生产问题。
Prompts.ai 提供详细的使用情况分析，以帮助团队监控和控制与 LLM 相关的支出。批量评估和回归测试等功能可确保低效的提示不会在实时环境中浪费宝贵的代币。定价结构可满足一系列需求，起始于 0 美元 每月 5,000 个请求，日志保留 7 天。专业版套餐，位于 每位用户每月 50 美元，包括 100,000 个请求和无限日志保留。对于大型组织，可提供自定义企业定价，包括 SOC 2 合规性和专用评估资源。
prompts.ai 专为生产就绪环境而设计，可轻松扩展以满足扩展 AI 工作流程的需求。内置版本控制和元数据标记等功能使回滚变得简单，而高级搜索工具和工作区可促进团队之间的协作。无论你是工程师、内容作者还是法律专业人士，该平台都能确保顺畅的跨职能团队合作，而不会影响应用程序的性能。
Prompts.ai 确保用户可以通过多种方式获得支持，包括专用 Discord 频道、电子邮件和通过 Twitter 获得的更新。企业客户可以获得额外的好处，例如共享的Slack渠道可以直接与支持团队沟通，从而确保提供及时有效的帮助。
OpenAI Playground 提供了一个集中式环境来测试和实验各种模型，包括 GPT-3.5、GPT-4、GPT-5 和 o3 等推理模型。它提供三种不同的模式： 聊天 对于对话式 AI， 助手 用于涉及代码执行的 API 任务，以及 已完成 用于完成旧版文本。
一个突出的特点是 提示身份系统，它允许开发人员在编写草稿时参考最新的生产就绪提示。这种方法最大限度地减少了测试期间变更造成的干扰。为了简化即时开发，该平台包含动态占位符（例如 {{变量}}) 和 优化工具，它会自动修复不一致之处并确保输出格式满足要求。
用户可以并排比较不同提示版本的输出，并利用集成的 Eval 进行手动测试和监控结果。这种模块化设置使团队能够高效和可扩展地处理复杂的工作流程。
选择正确的模型对于成本管理至关重要。推理模型通常比标准 GPT 模型更昂贵，与较小的 “迷你” 或 “纳米” 版本相比，较大的模型通常成本更高。为了削减开支，即时缓存可以将延迟减少多达80％，将运营成本减少多达75％。将常用内容放在提示的开头可以进一步优化性能。
为了获得更好的稳定性和可预测的预算，建议将应用程序固定到特定的模型快照上（例如 gpt-4.1-2025-04-14）而不是依赖最新的动态版本。正如OpenAI所强调的那样，“尽早发现问题比在生产中修复问题便宜得多”。
Playground 在项目层面组织提示，使团队能够通过集中式仪表板共享、管理和重复使用提示资产。具有一键回滚功能的版本历史记录可确保团队在不牺牲稳定性的情况下自信地进行迭代。此外，文件夹结构使工作流程井井有条，并可随着项目的增长轻松进行即时检索。
这个 提示身份系统 还允许下游工具、API 和 SDK 调用唯一的提示标识符，从而支持编程可扩展性。此设置无需更改集成代码即可实现更新，并使用单个提示模板在多个工作流程中容纳不同的、特定于实例的输入。这些功能使该平台成为有效管理人工智能驱动的工作流程的有效解决方案。
LangChain 提供了 标准化 API 它可以与OpenAI、Anthropic和谷歌等主要提供商无缝连接，使开发人员无需彻底修改代码即可更轻松地在模型之间切换。随着 初始聊天模型 方法，开发人员只需进行最少的调整即可快速初始化并在提供者之间切换。
该框架使用 提示模板 具有动态变量（例如 {{变量名称}}) 以确保查询格式的一致性。这些模板支持 f 字符串和 mustache 等格式。正如 LangChain 的文档中所强调的那样：
“提示的力量来自于在提示中使用变量的能力。您可以使用变量向提示中添加动态内容”。
LangChain 的 连锁店 作为其工作流程系统的支柱，将输入格式化、数据检索和 LLM 调用等自动化操作联系起来。其存储模块可跟踪交互，通过与10多个数据库的集成，既可以对最近的交易所进行基本的回顾，也可以进行更高级的历史分析。对于更复杂的用例，LangChain 支持 检索增强生成 (RAG)，允许 LLM 无需昂贵的再培训即可访问专有或特定领域的数据。
这些功能使LangChain具有多功能性，可满足简单和复杂的运营需求。
LangChain 旨在有效扩展复杂的工作流程。通过 模块化任务分解，它将 AI 任务分解为更小的、可管理的步骤，从而实现更顺畅的执行。对于高级用例，开发人员可以利用 LangGrap，一个低级别的编排框架，支持持久的流程和人机交互，确保可控的延迟和可靠性。
这个 朗·史密斯 平台通过使用提交标签来简化提示管理，例如 :prod 要么 :staging，使团队无需重新部署代码即可更新提示版本。与 webhook 等工具的集成允许自动与 GitHub 存储库同步，或者在进行提示性提交时触发 CI/CD 管道。这种简化的架构减少了部署摩擦，使团队更容易扩展其人工智能能力。谷歌人工智能工作室首席产品洛根·基尔帕特里克解释说：
“Langchain还提供了一个与模型无关的工具集，使公司和开发人员能够探索多种LLM产品并测试最适合其用例的工具”。
作为一个开源项目，LangChain获得了令人印象深刻的吸引力，吹嘘 GitHub 上 51,000 颗星 而且收到的金额超过 每月 1,000,000 次下载。它的核心存储库吸引了1,000名开发者的捐款。
这个 LangChain 中心 充当公共存储库，用于发现和共享社区创建的提示，可通过独特的 Hub 用户名进行访问。像这样的工具 波莉是 Prompt Playground 中的 AI 助手，可帮助用户完善提示、生成工具和设计输出架构。同时， 提示画布 为迭代长提示提供了一个交互式空间，并配有一个用于比较不同版本更改的 “差异” 滑块。
团队受益于 LangSmith 中的协作功能，例如带有提交历史记录的共享工作空间、版本标记和保留的提示记录。LangChain的YouTube频道拥有16.3万名订阅者，提供有关即时工程和相关技术的视频教程。像这样的公司 乐天， 思科，以及 穆迪 依靠 LangChain 来完成关键业务工作流程。
每个平台都有自己的优势和局限性，可根据用例满足不同的需求和偏好。
OpenAI 乐园 使用可简化修订的内置工具简化即时测试。但是，其功能仅与OpenAI生态系统相关联，需要手动评估结果。对于大量投资于 OpenAI 模型的团队来说，这使其成为一个不错的选择，但对于涉及多个提供商的工作流程来说却不那么实用。
LangChain（LangSmith） 凭借其对多个提供商的广泛支持和高级工具集成（例如无缝连接外部系统的模型上下文协议（MCP）），脱颖而出。LangChain Hub 是另一个亮点，它提供了对社区创建的提示库的访问权限，从而为开发人员节省了从头开始的工作量。也就是说，它的多功能性增加了复杂性，并且侧重于SDK驱动的方法。部署选项灵活，可容纳云、混合和自托管设置，这对于具有严格数据驻留政策的企业来说，这是一项必不可少的功能。
PromptLayer 通过用户友好的可视化仪表板和强大的调试工具，优先考虑跨职能协作。但是，用户必须在 LLM 提供商处维护外部帐户。根据其文档，PromptLayer被描述为 “最受欢迎的即时管理、协作和评估平台”。它还通过其活跃的Discord社区提供快速支持，从而促进实时故障排除。
在定价方面，每个平台都采用不同的方法：OpenAI采用基于使用量的代币定价，LangSmith提供分层部署计划，PromptLayer提供分析和管理支出的工具。这些定价结构不仅影响成本，还影响用户参与和支持每个平台的方式。
社区参与度也各不相同：PromptLayer 通过 Discord 促进实时互动，OpenAI 受益于其庞大的生态系统，包括 OpenAI 食谱，LangChain 强调通过 GitHub 和 LangChain Hub 进行协作开发。
让我们总结一下所讨论的平台。
Prompts.ai 作为企业的强大解决方案脱颖而出，提供超过 35 种模型的编排、集成的FinOps工具以及对LLM互动的高级跟踪。其可视化 Prompt CMS 使管理提示变得简单，让团队无需触摸应用程序代码即可版本和更新模板。通过集中工作流程，该平台促进了团队之间的协作，同时让开发人员可以通过其 SDK 进行控制。对于需要详细监督和成本管理的企业， Prompts.ai 是一个可供生产的选项。
另一方面， OpenAI 乐园 在以个人测试和快速原型设计为重点的场景中大放异彩。它的简单性和可访问性使其成为以最少的设置探索模型功能的理想之选。
LangChain 与 LangSmith 合作 提供强大的多步骤工作流程和详细的可观察性。它采用 HIPAA、SOC 2 Type 2 和 GDPR 等合规标准，专为企业级生产需求而构建，可跨框架无缝运行。
同样， Prompts.ai 通过用户友好的可视化仪表板简化即时管理，使非技术团队可以轻松协作。同时，其SDK确保开发人员保留对流程的控制权。
选择正确的平台取决于您的团队的技术专长、安全需求，以及您的重点是单一模型实验还是协调多个提供商。
即时工程设计涉及创建和微调文本指令，或 提示，它指导大型语言模型（LLM）生成准确和相关的回应。精心设计的提示通过提供清晰的上下文、详细的说明和具体的示例来奠定基础，使人工智能能够更好地理解手头的任务并提供更精确的结果。
该过程在提高 AI 性能方面起着至关重要的作用，因为它会影响模型输出的质量、效率和一致性。精心设计的提示可以最大限度地减少错误，确保结果与预期目标一致，并提高代币使用效率——最终降低成本并缩短响应时间。通过磨练即时工程技能，用户可以将人工智能系统的全部功能用于各种应用，包括内容创作、自动化和决策。
Prompts.ai 通过自动将任务定向到最具成本效益的模型，显著降低了 AI 开支。其智能模型选择引擎可在适当时从 GPT-4 等高端选项无缝过渡到更经济实惠的替代方案，从而帮助企业将人工智能相关成本削减多达 98%。实时成本仪表板可以清晰地查看代币使用情况，以美元（例如12,345.67美元）显示，并使管理员能够设置支出限额，确保财务控制并防止意外超支。
除了节省成本外，Prompts.ai 还通过支持以下内容的统一平台简化了 AI 工作流程 35+ 大型语言模型。它提供预建模板、协调工具和集中管理功能，用于即时创建、版本跟踪和合规性监控。通过消除对自定义集成的需求，该平台加快了开发速度，同时确保所有提示符都符合企业级标准。
LangChain 是一个开源框架，旨在简化高级 AI 工作流程的开发。它使用模块化组件运行，例如 代理人 用于决策， 工具 用于执行特定任务，以及 记忆 用于在整个互动过程中保留上下文。这些元素使开发人员能够设计灵活和动态的管道，从而无需使用严格的硬编码脚本。
LangChain 的一个关键亮点是 LangGrap，它引入了分支、循环和条件逻辑等功能。这使工作流程能够超越基本的线性序列，处理更复杂和细微的任务。与此相辅相成的是 朗·史密斯，一个集成平台，专为监控、调试和管理数据集而设计，可确保 AI 系统的高效开发和微调。这些功能共同使 LangChain 成为将简单提示转换为可扩展的高性能人工智能应用程序的强大解决方案。
