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生成式人工智能正在重塑行业，但选择正确的平台可能会让人不知所措。 本指南比较了五家领先供应商，重点介绍了他们的优势、挑战和用例，以帮助您做出决定。
接下来的步骤： 深入了解每个平台的功能、成本和安全性，以实现您的目标。
Prompts.ai 是一个强大的 AI 编排平台，专为希望有效扩展生成式 AI 的企业而设计。通过汇集超过 35 种领先的大型语言模型，例如 GPT-5、Claude、 美洲驼，以及Gemini——在一个无缝的界面中，它为企业提供了管理其人工智能需求的集中式解决方案。
Prompts.ai 的供应商中立方法允许组织通过单一界面管理其所有的人工智能工具。团队可以在不中断现有工作流程的情况下在 GPT-5 等模型之间切换，用于解决复杂的问题，Claude 用于内容创作，或在 Gemini 等模型之间切换，用于数据分析。这种适应性确保了各种任务的最佳性能。
该平台的并排比较功能改变了游戏规则，使用户能够实时评估不同模型的输出。这可以帮助团队做出明智的、以数据为依据的决策，同时避免供应商锁定的限制。通过这种简化的访问方式，自动化变得更加高效和易于访问。
Prompts.ai 将实验性 AI 流程转变为具有完全可审计性的可扩展、可重复的工作流程。通过与广泛使用的业务工具集成，该平台允许团队轻松实现跨部门工作流程的自动化。
由 LoRa 支持的自定义工作流程显著减少了复杂创作任务所需的时间。首席执行官兼创始人史蒂芬·西蒙斯分享了他的经验：
“有了 Prompts.ai 的 LoRA 和工作流程，他现在可以在一天之内完成渲染和提案——无需再等待，也不再为硬件升级而感到压力。”
此外， 节省时间 功能提供可随时部署的预建工作流程，从而更轻松地在销售、营销和运营等领域实施人工智能解决方案。
Prompts.ai 的 “无孤岛扩展” 架构可确保各种规模的组织都能顺利扩展。添加模型、用户或团队只需几分钟，从而消除了运营瓶颈。更高级别的计划包括无限的工作空间、合作者和工作流程创建，以满足成长型企业的需求。
诸如此类的功能 代币池 和 存储池 加强资源共享和管理，使小型团队能够实现企业级效率，同时支持大型组织的复杂需求。
通过将超过 35 种工具整合到一个平台中，Prompts.ai 最多可以减少与人工智能相关的费用 98%。它是 即用即付 由TOKN积分支持的定价模式可确保透明且基于使用量的成本。实时分析仪表板提供详细的支出见解，将固定的人工智能成本转化为可扩展的按需解决方案。
Prompts.ai 将安全性和合规性放在首位，使其特别适合医疗保健和金融等受监管行业。和 企业级安全 并完成审计跟踪，该平台符合 SOC 2 和 GDPR 等关键标准。这确保了组织可以在不影响合规性的情况下维护安全、可互操作的工作流程。
平均用户评分为 4.8/5，Prompts.ai 已被识别出来 Genai.works 作为企业自动化和问题解决的领先平台，突显了其有效应对实际人工智能挑战的能力。
Apache Airflow 作为管理复杂工作流程的开源选项脱颖而出，为集成企业平台提供了灵活的替代方案。Airflow 最初是为协调数据管道和机器学习工作流程而设计的，它在基于 Python 的框架上运行，使开发人员能够使用有向无环图 (DAG) 将工作流程定义为代码。
Airflow 在调度和监控数据管道方面表现出色。它允许开发人员使用 Python 脚本来定义任务依赖关系，从而实现按特定顺序无缝链接多个操作。DAG 中的每项任务都代表一个不同的工作流程步骤，例如数据预处理或模型训练。
该平台具有基于 Web 的界面，团队可以在其中可视化工作流程、监控执行状态和解决故障。如果任务失败，Airflow 会根据预定义的规则自动重试，确保工作流程继续进行，将干扰降至最低。
Airflow 提供多种执行选项以满足不同的需求。为了进行测试，本地执行器可用，而 CeleryExecutor 则在生产环境中处理并行处理。对于大规模操作，KubernetesExecutor 会动态创建 pod 来管理任务，从而确保资源的高效使用和隔离。
组织经常在 Kubernetes 上部署 Airflow，以实现其可扩展性和资源管理功能。此设置允许动态任务分配，但需要高级配置和专业知识。没有专门 DevOps 支持的团队在设置和维护分布式 Airflow 部署方面可能会面临挑战，尤其是与采用更简单、开箱即用解决方案的平台相比。
作为一种开源工具，Airflow 可以免费使用，但生产部署需要额外费用。基础设施费用、维护要求和工程资源都构成总拥有成本。运行Airflow通常涉及专用服务器或基于云的计算资源，成本可能会因工作流程的复杂性及其运行频率而异。
这种成本模型不同于企业平台，后者通常将基础架构和支持捆绑到单一的、可预测的费用中。
Airflow 包括基于角色的访问控制 (RBAC)，用于管理用户权限并限制对敏感工作流程的访问。它还集成了 LDAP 和 OAuth 等企业身份验证系统，提供集中的用户管理。
审计日志记录跟踪工作流程执行和用户操作，这可以帮助组织满足受监管行业的合规标准。但是，保护 Airflow 部署需要仔细配置。敏感数据（例如 API 密钥）存储在平台的元数据数据库中，因此实施高度加密、网络安全和机密管理以防止未经授权的访问至关重要。
Kubeflow 是一个开源平台，旨在简化 Kubernetes 上机器学习工作流程的部署、管理和扩展。通过利用 Kubernetes 的可扩展性，它简化了容器化部署并支持复杂的 ML 管道。Kubeflow 专为数据科学家和机器学习工程师而设计，提供工具来处理从实验和培训到部署和监控的整个机器学习生命周期。
Kubeflow 基于容器的架构允许团队使用 Kubernetes pod 创建可重复的机器学习工作流程。它支持广泛使用的框架，例如 TensorFLOW， PyTorch， XGBoost，以及 MXNet，使组织能够对各种模型类型的机器学习流程进行标准化。其管道功能允许用户定义多步骤工作流程，其中每个阶段（例如数据预处理、模型训练、评估和部署）都在不同的容器中运行。这确保了开发和生产环境中性能的一致性，同时允许与现有企业系统集成。
通过利用 Kubernetes 的动态资源分配，Kubeflow 可以自动扩展计算资源以满足工作负载需求。这种功能允许团队在多个节点上分配训练作业，从而减少处理大型数据集或训练复杂模型所需的时间。但是，运行Kubeflow实际上需要大量的Kubernetes专业知识和持续的基础设施管理。虽然平台本身是免费的，但生产使用涉及云计算资源、存储的成本以及设置和维护所需的工程时间。各组织还应考虑监控工具和实施安全措施的额外费用，以确保平稳安全的运营。
Kubeflow 整合了 Kubernetes 的内置安全功能，例如命名空间隔离、基于角色的访问控制和网络策略，以保护敏感的 ML 工作流程。它支持企业身份验证系统，并包括用于跟踪模型训练和部署等活动的审计日志。凭借其容器原生设计，Kubeflow 为管理机器学习工作流程提供了可靠的解决方案，特别是对于已经利用 Kubernetes 基础架构并正在寻找针对机器学习需求量身定制的专业编排工具的组织而言。
AWS Step Functions 是一种无服务器编排工具，旨在通过可视化工作流程简化分布式应用程序和微服务的管理。它可与 200 多项 AWS 服务无缝集成，特别适合已经利用 AWS 生态系统并希望将生成式 AI 工作流程与其现有云基础设施相结合的组织。
Step Functions 可轻松与 AWS 人工智能和机器学习服务集成，例如 亚马逊基岩 对于基础模型， SageMaker 用于自定义模型开发，以及 亚马逊理解 用于自然语言处理。例如，生成式 AI 工作流程可能涉及通过 Bedrock 调用模型、使用 Lambda 处理结果、将输出存储在 S3 中以及触发其他服务——所有这些都在统一的工作流程中完成。这种设置可确保高效且相互关联的人工智能流程，满足现代企业的自动化需求。
该服务还为处理模型调用提供了灵活性，无论是即时还是延迟。这对于生成式 AI 任务特别有用，在这些任务中，推理时间可能会有很大差异。可以将工作流配置为等待模型响应、重试失败的请求或同时处理来自多个模型的输出。这种适应性使组织能够建立弹性的人工智能管道，能够管理可变的响应时间并有效地处理服务中断。
Step Functions 使用亚马逊国家语言（一种基于 JSON 的格式）来定义工作流程。它的可视化设计器简化了复杂的编排，自动处理错误，并整合了重试机制。工作流程中的每个状态都代表特定的操作，例如调用模型、转换数据、做出决策或管理错误。
如果生成式 AI 模型遇到错误或超时，Step Functions 可以在增加等待时间的情况下重试该操作，将工作流程重定向到其他路径或激活通知系统。工作流程甚至可以包括人工批准步骤，在审查和批准人工智能生成的内容之前暂停执行。这种协调级别可确保工作流程保持可靠、可扩展并能适应高需求场景。
Step Functions 可自动扩展以满足需求，无论是每天处理少量请求还是每秒处理数千个请求，无需手动调整基础架构。每个工作流程的执行独立运行，允许在需求增加期间进行并行处理。
该服务提供两种针对不同需求量身定制的工作流程类型。标准工作流程可以运行长达一年，非常适合长时间运行的批处理任务，而 Express Workflows 专为快速执行而设计，可在五分钟内完成，每秒最多支持 100,000 次执行。这种可扩展性与按使用量付费的定价模式相结合，可确保组织能够使成本与实际使用量保持一致，同时保持不同工作负载的灵活性。
AWS 对 Step Functions 的定价基于标准工作流程的状态转换以及快速工作流的请求持续时间和内存使用情况。但是，运行生成式 AI 工作流程的总成本还包括集成服务的费用，例如通过 Amazon Bedrock 进行模型推理、S3 存储、Lambda 执行和服务间数据传输。
为了有效地管理开支，组织应使用 AWS Cost Explorer 来监控其支出模式。按使用付费模式为工作负载的波动提供了灵活性，但是高容量应用程序需要仔细的成本监督，以避免意外收费。
Step Functions 采用了强大的安全措施，包括与 IAM 集成以实现精细的访问控制、使用 KMS 加密执行数据，以及支持 VPC 终端节点以实现私有资源访问。通过CloudWatch和CloudTrail进行的详细日志记录可确保工作流程可审计并满足监管要求。团队可以通过限制对特定状态机的访问或限制工作流程可以调用的 AWS 服务来执行最小权限原则，从而确保生成式 AI 工作流程保持安全和合规。
Prefect 是一个基于 Python 构建的工作流编排平台，使团队能够直接在代码中设计和管理复杂的工作流程。通过允许用户使用标准 Python 定义工作流程，它简化了自动化并简化了数据管道的维护。
与某些平台不同，Prefect 不包括生成式 AI 的专用集成。取而代之的是，它专注于提供强大的工作流程管理能力，使其成为重视可靠自动化而不是人工智能特定功能的组织的理想选择。这种方法凸显了供应商在将生成式人工智能整合到编排工具时采用的不同策略。
在选择企业 AI 平台时，必须根据模型访问权限、自动化能力、可扩展性、定价和安全性来评估供应商。每个平台应对人工智能挑战的方式各不相同，因此了解这些区别可以帮助组织将需求与正确的解决方案保持一致。这种比较建立在前面讨论的功能基础上。
平台之间的一个关键差异化因素是 模型集成。Prompts.ai 可无缝访问超过 35 个领先的人工智能模型，包括 GPT-5、Claude、lLaMa、Gemini 和 Flux P -通过单一界面，省去了管理多个供应商的麻烦。相比之下，Apache Airflow 需要进行自定义开发才能关联生成式 AI 功能。Kubeflow 提供适度的集成，重点是 Kubernetes 原生机器学习模型。AWS Step Functions 优先考虑 AWS 托管的模型，使其成为以 AWS 为中心的运营的理想之选。Prefect 虽然提供灵活的时间安排，但缺乏与生成式 AI 平台的深度预建连接。
就以下方面而言 工作流程编排，每个供应商都采用不同的方法。Prompts.ai 提供了一个统一的平台，旨在实现跨部门流程的自动化，通过集成诸如以下工具的功能，将临时任务转换为可扩展的工作流程 Slack， Gmail的，以及 Trello。Apache Airflow 采用基于 DAG（定向无环图）的编排，这种编排非常强大，但可能需要自定义插件才能完成特定于 AI 的任务。尽管对于不熟悉 Kubernetes 的团队来说，Kubeflow 的设置可能令人望而生畏，但在编排复杂的机器学习管道方面大放异彩。AWS Step Functions 提供具有高度可扩展性的事件驱动编排，特别适用于以 AWS 为中心的用例。Prefect 为不同的工作流程提供适应性强的日程安排，但缺少专业平台中特定于 AI 的功能。
可扩展性 是另一个关键因素。Prompts.ai 支持从小型团队向企业级运营的发展，在其业务计划中提供无限的工作空间和合作者。Apache Airflow 和 Prefect 都能有效地处理批处理和计划的工作流程，从而确保可扩展性。Kubeflow 和 AWS Step Functions 擅长扩展海量工作负载，利用容器编排和云基础设施来支持全球运营。
当涉及到 成本透明度，差异显而易见。Prompts.ai 以美元提供直接的分层定价，使用 TOKN 积分来消除经常性费用并使成本与实际使用量保持一致。该平台声称通过统一对多个模型的访问将人工智能成本降低多达98％。Apache Airflow 作为开源软件，其许可成本最低，但部署、维护和基础设施费用可能会增加。Kubeflow、AWS Step Functions和Prefect根据与云基础设施和部署配置相关的基于使用量的定价进行运营。
安全性与合规性 需求因行业而异。Prompts.ai 符合 SOC 2 II 类、HIPAA 和 GDPR 标准，确保企业级安全，标志其 SOC 2 II 类审计流程自 2025 年 6 月 19 日起生效。AWS Step Functions 受益于 AWS 强大的合规框架，使其成为金融等监管行业的绝佳选择。Kubeflow 依赖于 Kubernetes 的原生安全控制，而 Prefect 则提供适度的安全性，通常需要额外的配置才能严格合规。Apache Airflow 的开源性质意味着安全性在很大程度上取决于组织如何实施和维护它。
这些区别凸显了在构建可扩展的人工智能工作流程时互操作性和透明定价的重要性。例如，美国营销机构使用 Prompts.ai 简化运营，通过统一的工作流程缩短周转时间。医疗保健提供商依赖 Kubeflow 来实现可扩展、合规的机器学习管道，而金融机构则使用 AWS Step Functions 来执行事件驱动的任务，例如欺诈检测和文档处理。尽管需要自定义集成，但媒体公司还是利用 Apache Airflow 来批量调度人工智能生成的内容。初创公司经常选择 Prefect，因为其用户友好的界面和适应性强的日程安排，非常适合协调人工智能驱动的产品功能。
每个平台也有其缺点。Prompts.ai 在简化复杂任务的同时，可能会为非技术用户带来学习曲线。Apache Airflow 需要对人工智能集成进行大量定制，这需要技术专业知识。对于没有容器编排经验的团队来说，Kubeflow 对 Kubernetes 的依赖可能具有挑战性。AWS Step Functions 最适合以 AWS 为重点的组织，但多云灵活性有限。Prefect 的中等安全功能可能需要额外的工具才能满足监管严格的行业的企业级合规性。
展望未来，供应商正在不断发展以满足新兴需求。Prompts.ai 正在扩展对多模式模型和实时协作的支持。Kubeflow 正在增强机器学习生命周期管理工具，而 AWS Step Functions 正在改进事件驱动的 AI 自动化和合规性功能。Prefect 正在努力改善监控和混合云编排。在选择平台时，组织应评估其特定需求、当前基础设施和长期人工智能战略，在眼前需求与未来的可扩展性和合规性目标之间取得平衡。
在选择生成式 AI 供应商时，必须使他们的产品与您的目标、基础设施和预算保持一致。生成式人工智能市场呈爆炸式增长，从2022年的1.91亿美元跃升至2024年的256亿美元以上。实际上，75％的美国企业计划在未来两年内采用生成式人工智能技术。
成本效率是一个关键考虑因素。 专注于管理开支的团队可以从 Prompts.ai 可预测的、即用即付的代币积分中受益，这可以将人工智能成本降低多达 98%。尽管 Apache Airflow 作为开源软件提供最低的许可成本，但部署和维护费用可能会增加。对于管理不同工作流程的初创企业或小型团队，Prefect提供基于使用量的定价和灵活的计划选项。
用于大规模运营，像 Kubeflow 和 AWS Step Functions 这样的平台更适合处理高容量计算需求和复杂的编排。Kubeflow 在 Kubernetes 原生环境中蓬勃发展，为复杂的机器学习管道提供了强大的可扩展性。另一方面，AWS Step Functions 在 AWS 内提供无缝的事件驱动编排，使其成为金融（例如欺诈检测）或医疗保健（例如处理大量文档）等行业的理想之选。这两个平台都受益于对人工智能基础设施的重大投资。
受监管的行业，例如医疗保健、金融和政府，需要供应商具有强大的安全性和合规能力。Prompts.ai 符合 SOC 2 Type II、HIPAA 和 GDPR 的要求，可以满足这些需求。AWS Step Functions利用了AWS广泛的合规框架，而Kubeflow则通过Kubernetes控制措施确保安全性——尽管实施它可能需要专业的专业知识。Apache Airflow 和 Prefect 可能需要额外的配置才能满足严格的监管标准。
该行业正在向集成平台转移，将合规性和安全性与功能放在首位。各组织越来越多地采用统一的编排平台，以简化其技术堆栈，降低复杂性和运营开销。Prompts.ai 等通过单一界面整合了对超过 35 个模型的访问权限的解决方案，与需要大量自定义集成的平台相比，越来越受欢迎。
在评估供应商时，既要考虑眼前的需求，也要考虑长期战略。无论您的重点是统一工作流程、可扩展的机器学习管道、事件驱动的自动化还是灵活的日程安排，都可以选择与您的目标相一致的解决方案。
尽管预计人工智能价格将随着时间的推移而下降，但企业成本目前呈上升趋势。尽管如此，仍有95％的企业表示对其人工智能投资回报率感到满意，到2028年，人工智能系统的支出预计将达到2230亿美元。通过强调互操作性、成本效率和合规性，您可以选择与您的工作流程和基础设施相适应的供应商，让您的组织能够在快速变化的人工智能环境中蓬勃发展。
选择生成式 AI 供应商时，优先考虑 信任 和 可靠性 确保您的数据保持安全和结果可靠。看看他们的 数据治理政策 以验证他们是否遵守隐私法并有效保护敏感信息。
评估供应商是否可以 规模 通过整合最新的人工智能技术，满足贵组织不断变化的需求及其保持领先地位的决心。此外，评估他们如何应对 技能差距 -无论是通过直观的工具还是增强团队能力的培训计划。最后，确认他们可以提供可衡量的数据 投资回报率，展示与您的业务目标相一致的成果。
Prompts.ai 的 FinOps 层提供了 实时见解 涉及 AI 的使用、支出和投资回报率，为企业提供微调运营的工具。和 清晰的成本跟踪 而且可操作的数据触手可及，它确保您只为必要的事情付费，从而减少浪费性支出。
该系统允许组织简化其人工智能工作流程，改善预算管理，取得持久成果，同时保持一流绩效。
Prompts.ai 采用严格的安全和合规协议构建，旨在满足医疗保健和金融等高度监管行业的特定需求。它符合 SOC 2 类型 II， 你好，以及 GDPR 标准，为数据保护和隐私提供强有力的保障。
这些框架确保 Prompts.ai 提供安全的平台，使组织能够在不影响工作流程效率的情况下满足严格的监管要求。对于将保护敏感数据作为重中之重的行业来说，这是一个可靠的选择。
