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大型语言模型 (LLM) 功能强大但不可预测，通常会产生不一致或昂贵的输出。为了应对这些挑战，各组织依靠专门的工具进行评估、监控和成本管理。这篇文章介绍了 五个平台 简化了 LLM 输出分析：
每个平台都解决了LLM工作流程的独特方面，从提高准确性到削减成本和确保合规性。
这些平台简化了 LLM 管理，确保了可扩展、可靠且具有成本效益的 AI 运营。
LLM 输出分析平台比较：功能、定价和最佳用例
Prompts.ai 将 35 多个顶级 LLM（包括 GPT‑5、Claude、LLaMa 和 Gemini）汇集到一个专为企业级即时工程和详细输出分析而设计的统一平台中。它通过自动测试管道简化了评估。
Prompts.ai 具有评估管道，能够在提示数据集上运行 20 多项测试。这些方法包括 LLM 断言（使用 AI 对输出进行分级）、通过余弦相似度进行语义相似度检查、精确匹配评估和基于正则表达式的模式匹配等方法。团队还可以通过用户友好的仪表板整合人工在环评估，允许领域专家手动评估输出，这是从人类反馈中强化学习的一部分。
例如，客户支持平台 Gorgias 使用 Prompts.ai 扩展其人工智能服务台，为数百万购物者提供支持。这使自动化程度提高了20倍。他们的 ML 工程师和支持团队每天对回测数据集进行回归测试，以便在部署之前发现潜在问题。
这些严格的测试功能可确保顺利集成到当前的工作流程中。
Prompts.ai 的评估管道与 CI/CD 工作流程无缝集成，支持对历史生产数据进行回溯测试。该平台支持通过外部 HTTP 端点、自定义 Python/JavaScript 脚本和模型上下文协议 (MCP) 操作进行连接。
Speak 是一款语言学习应用程序，它利用这些自动化功能将数月的课程开发压缩为仅一周。这种效率使他们能够同时在10个新市场推出人工智能驱动的功能。
Prompts.ai 还通过提供并排模型比较视图来帮助团队优化成本。这些比较允许用户权衡 API 成本、延迟和质量分数之间的权衡。团队可以汇总输出或使用更小、更快的模型来完成中间任务，以减少代币的使用。为美国60％的学区提供服务的NoreDink使用这些节省成本的功能为超过100万名学生的成绩提供人工智能生成的反馈，同时保持教师水平的质量。
Prompts.ai 通过为所有利益相关者提供完善 LLM 产出的工具来增强协作。无代码可视化编辑器允许非技术用户在不依赖工程师的情况下编辑和测试提示。集中式提示注册表可确保有效的版本管理。
例如，通过让非技术领域专家管理 700 个即时修订，ParentLab 在短短六个月内节省了 400 多个工程时间。
“Prompts.ai 改变了我们的游戏规则。它使我们的内容团队能够快速迭代提示，找到正确的语气并解决边缘案例，所有这些都不会给我们的工程师带来负担。“- 约翰·吉尔摩，ParentLab 运营副总裁
该平台还收集用户评分并将其转化为性能分数，从而形成持续的反馈回路，以提高所有集成模型的输出质量。
Maxim AI 提供深入的测试和监控工具，将机器驱动的评估与人工反馈相结合，支持团队管理复杂的 AI 工作流程。其功能旨在确保全面的评估，这对于保持强劲的LLM性能至关重要。
Maxim AI 使用强大的评估框架，其中包括确定性测试、统计方法和自动判断工具。这个 评估器商店 提供诸如RAGAS之类的预建指标，该指标专为检索增强型发电系统量身定制，到2026年，约有60％的生产AI应用程序中的关键组件。此外， 节点级指标 帮助识别检索和生成过程中的故障。该平台的 代理模拟 引擎支持多回合对话测试和用户角色创建，以进行部署前评估。Clinc和Mindtickle等公司报告说，通过采用这些质量标准，生产时间缩短了75％。
Maxim AI 的评估工具可以毫不费力地与当今的开发环境集成。它支持 Python、TypeScript、Java 和 Go 中的软件开发工具包，同时兼容 LangChain、LangGraph、Crew AI、OpenAI、Anthropic、Mistral 和 AWS Bedrock 等平台。该平台还坚持 打开遥测 分布式跟踪标准，可与Slack和PagerDuty等工具连接以获取实时警报。企业用户受益于包括云和 VPC 内托管在内的部署选项，所有这些都符合 SOC2、HIPAA 和 GDPR 合规性要求。
这个 Bifrost LLM 网关 使用语义缓存来减少开支，同时监控代币使用情况和 API 成本，以识别和解决昂贵的工作流程。这可确保在生产规模扩大时高效运营。
Maxim AI 无代码用户界面 使产品经理和设计人员能够尝试提示并独立进行评估。Rise Science产品主管凯莉·马洛尼分享说：
“我们真正喜欢的一件事是，Maxim如何帮助我们实现提示符编写过程的民主化。因此，它使我们的产品（我所扮演的角色）和我们的设计团队能够真正掌控流程。因此，它确实加快了我们的迭代速度和输出质量。”
该平台还包括用于人工审阅的注释队列、具有版本控制的集中式 Prompt CMS 和支持 SAML/SSO 的 RBAC。利用这些协作工具的团队已将交付速度提高了五倍，简化了迭代并加快了生产部署。
Braintrust 将线下实验与在线评分相结合，让团队全面了解 LLM 从开发到部署的表现。
Braintrust 提供了多种方法来评估输出质量，范围从 0 到 1。团队可以使用自动评分器来完成事实性和相似性检查等任务，依靠 LLM-as-a-Judge 评估，或者实现根据其特定需求量身定制的自定义代码逻辑。该平台包括 时间轴视图 使用甘特图来识别瓶颈， 话题视图 用于调试多回合对话，以及以沙盒化 React 组件形式显示的自然语言驱动的跟踪可视化。它还支持对每个输入进行多次试验，帮助团队衡量差异并保持一致性。
Braintrust 可与领先的 AI 框架顺利集成，提供原生支持 9 个以上的主要框架，例如 OpenTelemetry、Vercel AI SDK、OpenAI 代理 SDK、讲师、LangChain、LangGraph、谷歌 ADK、Mastra 和 Pydantic AI。它使用 “包装” 方法进行集成——示例包括 WrapaisDK 适用于 Vercel AI SDK（涵盖版本 v3 至 v6 测试版）和 wrap_openai 供讲师使用。该平台坚持 OpenTelemetry GenAI 语义约定，自动将代币使用情况和模型标识符等详细信息映射到 Braintrust 字段。它与包括OpenAI、Anthropic和谷歌双子座在内的主要法学硕士提供商无缝合作。开发人员还可以使用 评估 () 函数或带有 CLI --观看 标记用于在开发期间更新文件时自动重新运行评估。
Braintrust 不仅限于评估，还通过内置工具促进团队协作。它是 双向同步 确保产品经理和工程师可以在代码和用户界面之间交替处理提示。这个 游乐场 提供了一个无代码空间，团队可以在其中测试提示、并排比较模型以及共享配置以实现快速迭代。专用的注释工具允许团队提供人为回路反馈，直接为轨迹和模型输出添加标签或更正。可以邀请外部注释者评估不同模型版本的质量，而共享评估待办事项则集中了数据集和评分规则，无需手动跟踪电子表格。
Arize AI 的 Phoenix 是一个开源平台，旨在让团队全面控制大型语言模型 (LLM) 的评估。Phoenix 以 OpenTelemetry 为核心，下载量超过 250 万次，GitHub 明星超过 8,500 名，引起了人们的关注。它提供了详细的跟踪，可以跟踪LLM工作流程的每个步骤，从而更容易确定问题出现的地方。
菲尼克斯雇用了 LLM-asa-Judge 方法，使用来自OpenAI、Anthropic和Gemini的基础模型来评估其他LLM应用程序的相关性、毒性和整体性能等因素。它带有预建的评估器，用于执行检索增强生成 (RAG) 和函数调用等常见任务。它的一个突出特点是 解释能力，其中评估模型为其分数提供了明确的理由，帮助开发人员理解每项评估背后的逻辑。其他工具包括基于代码的确定性检查、直接在界面内进行人工注释以及 数据集聚类 它使用嵌入对语义相似的问题和答案进行可视化分组。这种聚类有助于隔离模型表现不佳的区域。
“菲尼克斯通过可视化复杂的 LLM 决策并标记模型失败、出错、反应不佳或错误概括的时间和地点来瞄准 [幻觉]。”-VentureBeat 的 Shubham Sharma
这些评估工具与平台更广泛的开发生态系统无缝集成。
Phoenix 支持对 Llamaindex、LangChain、dSpy、Mastra 和 Vercel AI SDK 等流行框架进行自动检测。它可以与Python、TypeScript和Java一起使用，其OpenTelemetry原生设计可确保与现有可观测性工具的兼容性，而不会将用户锁定在特定的供应商范围内。团队还可以整合来自第三方库（例如Ragas、Deepeval或Cleanlab）的评估，从而为其工作流程提供灵活性。
Phoenix 专为提高效率和交付而设计 评估运行速度最多可提高 20 倍 通过并发和批处理。它的 Prompt Playground 提供了一个测试环境，团队可以在部署前完善提示并并排比较模型变体，从而降低代价高昂的生产错误的风险。
作为一个完全开源和可自托管的平台，Phoenix 确保团队完全控制他们的数据。诸如此类的功能 人类注释队列 允许将实况标签直接添加到痕迹中，从而促进更好的协作。这个 提示中心 管理跨环境的即时版本控制、存储和部署，而 跨度聊天 该工具使团队能够评估和讨论特定的工作流程部分，以发现性能问题。Slack 社区拥有超过 7,000 名成员，用户可以访问网络进行故障排除和分享见解。
“Phoenix 集成到我们团队现有的数据科学工作流程中，支持对非结构化文本数据的探索，以确定用户意外输入、LLM 响应问题以及我们知识库中存在差距的根本原因。”-Yuki Waka，应用程序开发人员，Klick
LangSmith 是一个多功能平台，无论是否使用 LangChain，都能无缝运行，使其能够适应任何 LLM 堆栈。它可以轻松地与OpenAI、Anthropic、CreWAI、Vercel AI SDK和Pydantic AI等工具连接，为已经在使用特定框架的团队提供了灵活性。该平台符合 HIPAA、SOC 2 Type 2 和 GDPR 等合规标准，并使用异步流程发送跟踪，确保不会增加最终用户延迟。
LangSmith 优惠 两种评估模式 满足不同的需求：离线评估用于在开发期间测试精选数据集，在线评估用于监控实时制作流量。它支持四种类型的评估器：
该平台包括高级分析工具，例如 差异视图，其中重点介绍了模型输出和参考文本之间的差异，以及性能基准的并排比较。它还提供 元数据分组，允许按主题领域或用户类型等类别分析准确性或成本等指标。LangSmith 与开源集成 openevals 软件包，提供预建的评估器，用于评估正确性和简洁性。
这些功能使您可以轻松地将 LangSmith 集成到现有的工作流程和开发工具中。
LangSmith 使用以下方法简化追踪 @traceable 自动捕获输入和输出的装饰器或客户端包装器。它支持与 Python 和 TypeScript/JavaScript SDK、REST API 以及 pytest、Vitest 和 Jest 等测试框架集成，从而可以轻松地将评估嵌入到 CI/CD 管道中。此外，OpenTelemetry集成允许团队将来自现有可观测性管道的跟踪直接发送到LangSmith。
LangSmith 通过直观的反馈和注释工具增强团队协作。 注释队列 启用自动将特定跑步路由给主题专家，以便根据自定义标准进行人工审核和评分。这个 提示中心 为团队提供迭代、版本和共享提示的集中空间，并具有变更跟踪和回滚功能，可在整个开发过程中保持一致性。在线注释功能使团队成员可以标记问题或提供有关响应质量的有针对性的反馈，从而提高评估准确性和工作流程效率。
该平台还提供详细的用户管理和工作负载隔离，确保团队之间的顺畅协作。用户可以在smith.langchain.com上免费注册——无需信用卡。在生产用途方面，LangSmith以即用即付的方式运行，企业计划可在AWS、GCP或Azure上的Kubernetes集群上自托管。
在评估LLM评估平台时，必须考虑技术兼容性、成本和评估方法。以下是对这些选项的详细介绍：
Prompts.ai 在一个安全接口下汇集了35多种领先模型，提供FinOps控制，可将人工智能软件成本降低多达98％。 大脑信任 使用零配置 AI 代理简化设置，通过单个基本 URL 捕获日志。它包括100万次免费追踪跨度，付费套餐起价为249美元/月。 Maxim AI 与现有的可观测性堆栈无缝集成，侧重于质量评分而不是完整跟踪。它提供每月最多可容纳10,000条日志的免费套餐，付费套餐起价为每席位每月29美元。 阿里兹菲尼克斯 支持自托管以保护数据隐私，与RAGAS和Giskard等工具集成以进行更深入的指标分析。 朗·史密斯 专为 LangChain 用户量身定制，提供高级的可观察性，尽管企业支持定价各不相同。值得注意的是，Notion通过Braintrust将其开发速度提高了十倍，从每天解决3个问题增加到30个。
每个平台的独特方法可根据您的特定评估需求简化决策。以下是他们在评估方法、集成和部署方面的比较：
集成的复杂性也起着关键作用。Braintrust 基于代理的设置非常简单——只需更新你的 API 基础网址即可。Maxim AI 可与现有的可观测性工具集成，而 LangSmith 的 LangChain 紧密集成可满足专业的可观测性需求。Arize Phoenix提供自托管的开源解决方案，在优先考虑数据主权的组织中脱颖而出。同时，Prompts.ai 为安全运营提供企业级治理控制和完整的审计跟踪。
“Braintrust 通过结合监测、评估和实验来消除上下文切换。一个平台意味着更少的时间集成工具。”-Braintrust 团队
为了快速获得见解，基于代理的部署和深度集成可以简化流程。LangChain用户会发现LangSmith很合适，而管理敏感数据的组织可能会倾向于使用像Arize Phoenix或Prompts.ai 这样的开源解决方案，以获得强大的治理和审计能力。
根据提供的评估，每个平台都为完善LLM输出分析提供了独特的优势。 Prompts.ai 为企业提供对领先模型的集中访问权限，再加上FinOps控制措施，可将人工智能成本降低多达98％，同时确保强大的治理和审计能力。 大脑信任 专为快节奏的工程团队量身定制，像Notion这样的公司报告说，开发速度提高了10倍——将问题解决率从每天3次提高到30次。同样，Stripe和Airtable的团队观察到，在采用该平台后的几周内，准确性提高了30％以上。
对于那些深度融入 LangChain 生态系统的人来说， 朗·史密斯 提供轻松集成和快速原型设计选项。 Maxim AI 迎合了专注于管理错综复杂的多代理系统的团队，提供精确的评分工具和低延迟网关，以每秒 5,000 个请求的数量仅引入 11 微秒的开销。同时， 阿里兹菲尼克斯 非常适合优先考虑数据主权、提供可无缝融入现有可观测系统的自托管开源解决方案。
每个平台都解决了LLM性能和成本管理中的关键挑战。由于企业面临潜在的损失 每年 19 亿美元 由于生产中未被发现的 LLM 故障，需要从主观评估转向可衡量、数据驱动的指标对于确保可靠性和效率至关重要。
这些工具将 LLM 开发提升为一门结构化工程学科。无论您的重点是每月处理数万亿个事件、简化团队之间的协作，还是保持对自托管基础设施的控制，选择正确的平台都能确保您的LLM工作流程达到实现目标所需的可靠性、质量和成本效益。
这些平台旨在通过提供监控和微调大型语言模型 (LLM) 使用的工具来帮助组织削减人工智能开支。例如，像 Prompts.ai 这样的解决方案允许用户实时跟踪代币的使用情况，从而更容易发现和减少不必要的代币消费。这有助于避免在过多的API调用上超支，从而改善成本管理。
除了成本控制外，这些平台还为绩效和产出质量提供了宝贵的见解。它们可以帮助检测和预防幻觉或错误等问题，否则这些问题可能会导致昂贵的返工。通过分析使用趋势和查明效率低下之处，组织可以简化工作流程，降低运营成本，并确保一致的高质量结果。所有这些都支持更明智的、数据驱动的决策，以有效管理人工智能预算。
LLM 平台提供了多种与工具和工作流程无缝连接的方式，可满足不同的需求。许多平台支持通过 Python 和 JavaScript 等 SDK 以及 LangChain 和 LangServe 等框架进行原生集成。这使得将 LLM 嵌入到自定义应用程序中变得简单而高效。在监控方面，平台通常支持 OpenTelemetry 等开放标准，从而确保与现有基础设施的兼容性。
一些平台还集成了 CI/CD 工具，例如 GitHub Actions 和 Jenkins，从而简化了测试和部署流程。对于优先控制其环境的组织，可以使用自托管选项，允许在保持数据安全的同时进行自定义。这些集成功能使用户能够提高效率，有效地监控性能，并在其运营中安全地实施LLM。
对于那些非常看重的人 数据隐私和控制， onprem.llm 提供了出色的解决方案。该平台专为隐私敏感型任务而设计，允许大型语言模型 (LLM) 在离线设置中安全地处理机密或受限数据。通过启用完全本地执行，它可以显著减少数据泄露的机会，同时在必要时还为混合设置提供可选的云集成。
凭借其直观的无代码界面，OnPrem.llm确保没有技术专业知识的用户可以访问，同时保持对数据管理的全面监督。这使其成为监管或敏感行业中将保护信息作为重中之重的组织的理想选择。
