按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
生成式人工智能正在改变美国企业管理工作流程、创建内容和削减成本的方式。然而，分散的人工智能工具正在增加费用并使治理复杂化。初创公司正在通过提供统一人工智能模型、提高合规性和提供实时成本管理的平台来解决这些挑战。
Here’s a quick look at 10 leading generative AI startups tackling these issues:
这些初创公司正在解决离线人工智能工具的低效率问题，帮助企业节省高达 98% 的人工智能成本，同时确保安全性和合规性。美国人工智能市场预计将从 2025 年的 $173.56B 增长到 2034 年的 $851.46B，这些平台正在为可扩展、安全的人工智能采用铺平道路。
Prompts.ai 是一个强大的 AI 编排平台，专为企业使用而设计，将超过 35 个领先的大型语言模型 (LLM)（包括 GPT-5、Claude、LLaMA 和 Gemini）汇集到一个统一、安全的界面中。它专为财富 500 强公司、创意机构和研究实验室而构建，简化了分散的人工智能系统的复杂性。通过将分散的实验转变为结构化、合规的工作流程，Prompts.ai 帮助组织降低成本并简化治理。这些核心优势通过其技术能力得到进一步增强。
Prompts.ai 支持 LLM 提供商之间的无缝转换，提供直接与 CRM、内容管理系统和工作流程工具集成的 API 和连接器。这种灵活性允许团队使用 OpenAI 模型来执行特定任务，切换到 Anthropic 的 Claude 来执行其他任务，或者尝试开源选项 - 所有这些都在一个平台内进行。通过并排性能比较，用户可以实时评估模型的有效性，确保他们为每个任务或工作流程选择最佳的人工智能解决方案。
该平台提供详细的实时分析，按提示、团队和模型细分支出。组织会收到以美元计价的每月使用情况报告，以及可定制的支出警报，以防止预算超支。它的 FinOps 层跟踪使用的每个代币，将人工智能费用直接与业务成果联系起来。即用即付 TOKN 积分系统可确保成本与实际使用情况保持一致，避免每月固定承诺的需要，并更好地控制预算。
Prompts.ai is equipped with robust governance tools, including role-based access controls, detailed audit logs, and data residency options to meet GDPR and CCPA requirements. As of 2025年6月19日, the platform’s SOC 2 Type 2 audit process and continuous Vanta monitoring deliver real-time security insights via its Trust Center. Features like model output monitoring, content filtering, and customizable approval workflows further promote responsible AI usage.
Prompts.ai 专为大规模运营而设计，通过自动扩展的云基础设施和可靠的正常运行时间 SLA，支持大容量 API 请求和多租户部署。它通过 SSO 和 SAML 与身份提供商集成，确保安全高效的访问。团队还可以使用协作提示管理和版本控制来维护具有完整审计跟踪的提示库，确保合规性和简化协作。
随着有关生成人工智能的法规不断收紧，确保合规性比以往任何时候都更加重要。 Kaizen Automation 旨在满足这些需求，提供一系列治理和合规工具，从而提供安全、符合法规要求的框架。
Kaizen Automation 优先考虑数据安全和法规遵守。该平台符合 HIPAA 标准，采用企业级加密技术进行数据传输和存储，并积极致力于实现 SOC 2 合规性。此外，它还确保用户数据永远不会被用来训练其人工智能模型。
AI Automated Solutions 是一家生成式人工智能初创公司，专注于满足企业特定需求。尽管有关其技术能力和集成的详细信息仍然很少，但该公司的出现突显了企业利用生成式人工智能来简化工作流程并最大程度地减少运营挑战的不断增长的趋势。预计未来会有更多关于其战略和产品的见解。
Lindy.ai 是一个旨在将协作人工智能引入业务运营的平台，使多个人工智能代理能够无缝协作。通过专注于复杂的工作流程，它吸引了那些希望将其运营规模扩展到基本自动化之外的企业。
"Lindy allowed us to scale the unscalable." – Scot Westwater, CEO, Pragmatic
"Lindy allowed us to scale the unscalable." – Scot Westwater, CEO, Pragmatic
Lindy.ai stands out with its model-agnostic approach, giving businesses the freedom to use a variety of top AI models without being tied to one provider. It supports hundreds of integrations with widely used business tools, ensuring AI can be embedded into existing workflows without disruption. The platform’s Knowledge Base, which syncs with data from tools like Google Drive and Notion, keeps AI agents informed and up-to-date. This seamless integration forms the backbone of its ability to handle enterprise-level demands efficiently.
Lindy.ai 专为大规模使用而构建，提供诸如用于跨部门安全协作的团队帐户和可以管理专门任务的多代理系统等功能。正如 VC CFO 首席执行官 Ken Aseme 所描述的：
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“这就像雇佣一个 24/7 全天候运营的队友，他绝不会错过最后期限。”
该平台还包括循环功能，允许人工智能代理重复处理大型数据集，并支持 50 多种语言的操作，适合全球企业。
Lindy.ai 配备了全面的合规工具，以满足特定行业的法规。它遵循 SOC 2 标准，重点关注安全性、可用性、处理完整性、机密性和隐私。此外，它还符合 GDPR、HIPAA 和 PIPEDA，确保跨欧洲、医疗保健和加拿大框架的数据保护。通过对静态和传输中的数据进行 AES-256 加密，安全性得到进一步增强。为了展示其对透明度的承诺，Lindy.ai 提供了一个专门的信任中心，强调其安全和合规措施。
Gumloop 以其用户友好的拖放界面重新定义了人工智能自动化，甚至允许非技术团队设计和管理复杂的工作流程。 Instacart 首席执行官 Fidji Simo 强调了它在大型企业中日益受欢迎，他分享道：
"Gumloop has been critical in helping all teams at Instacart - including those without technical skills - adopt AI and automate their workflows, which has greatly improved our operational efficiency." – Fidji Simo, CEO, Instacart
"Gumloop has been critical in helping all teams at Instacart - including those without technical skills - adopt AI and automate their workflows, which has greatly improved our operational efficiency." – Fidji Simo, CEO, Instacart
Gumloop 的简单性与其集成人工智能模型的高级功能相匹配。该平台支持多种领先的人工智能模型，例如OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude、Google的Gemini、Perplexity、LLaMA 3、Grok和DeepSeek。其 AI Router 功能通过自动为每项任务选择最佳模型来确保最佳性能。
除了模型支持之外，Gumloop 还为各种应用程序提供了 110 多个本机节点，并允许用户创建针对特定数据库定制的自定义节点。组织可以通过 API 密钥集成现有的人工智能订阅、减少信贷费用并简化计费管理，进一步简化运营。
Gumloop 在公开发布后的短短一天内就融入了新的人工智能模型，从而保持了领先地位。
Gumloop 专为企业而设计，将可扩展性与强大的治理功能相结合。其人工智能模型访问控制和自定义代理路由可确保大规模部署的安全且合规的集成。
To complement its streamlined integration library, Gumloop introduces "Gummie", an AI assistant capable of creating custom integrations on demand. This feature enhances the platform’s flexibility, catering to unique business needs with ease.
Relevance AI 通过提供旨在简化工作流程和提高企业生产力的解决方案，在生成式 AI 领域掀起波澜。该平台专注于开发能够管理复杂业务运营的智能人工智能代理，包括客户服务自动化、数据分析和内容创建。通过优先考虑可带来可衡量回报的现实世界应用程序，Relevance AI 已成为那些希望在不需要广泛技术专业知识的情况下采用人工智能的组织的值得信赖的盟友。
Relevance AI 与广泛使用的业务工具和平台无缝集成，使公司能够将 AI 直接嵌入到现有系统中。该平台支持多种人工智能模型，提供可连接到 CRM、数据库和通信工具的适应性 API。这种集成确保企业可以利用人工智能的潜力，而无需彻底改变当前流程，同时还提供可扩展性，以随着不断变化的运营需求而增长。
Relevance AI 因其能够打造先进的自动化工作流程而脱颖而出，能够以最少的人工参与管理多步骤任务。其基于代理的框架使企业能够部署专门的人工智能代理来执行潜在客户资格、客户支持、文档处理和数据提取等任务。这些人工智能代理全天候运行，提供一致的性能并保持高质量标准，确保所有交互的可靠性。
凭借这些功能，Relevance AI 继续巩固其在不断发展的生成人工智能领域的领导者地位。
VectorShift 迅速在生成式 AI 领域占据了重要地位，提供以企业为中心的解决方案，优先考虑安全性、合规性和可扩展性。该平台专为大规模部署而设计，使组织能够利用生成式人工智能功能，而无需牺牲监管遵守或数据保护标准。
VectorShift 凭借符合顶级行业标准的强大合规框架而脱颖而出。该平台经过 SOC 2 Type II 认证，符合 HIPAA 和 GDPR 标准，体现了其对保护企业数据的承诺。用户数据永远不会用于模型训练，这一政策通过正式的数据协议得到强化。为了确保最大程度的安全性，该平台采用 AES-256 加密和 TLS 1.3，同时严格的访问控制仅允许授权人员访问敏感数据。其他措施，包括定期审计、渗透测试、事件响应协议和安全培训，进一步增强了其主动的数据保护方法。
Beyond its stringent security measures, VectorShift is built to scale effortlessly for enterprise operations. It incorporates LLM guardrails that enforce content policies and regulatory compliance, ensuring generative AI applications remain aligned with organizational and legal standards. The platform’s built-in PII protection automatically filters out sensitive personal information, preserving user privacy. Role-based access controls allow businesses to define and manage user permissions with precision.
A notable example of VectorShift’s capabilities occurred in March 2025, when a financial institution leveraged the platform to streamline its Know Your Customer (KYC) processes. Using an automated workflow, a Gmail trigger initiated document processing, nodes extracted and summarized customer data into JSON format, and an API node updated databases. This approach significantly reduced both costs and errors, demonstrating the platform’s practical impact.
Relay.app stands out in the realm of generative AI automation by combining advanced AI capabilities with human oversight to ensure quality and compliance. It addresses the challenges of enterprise automation by maintaining high standards of quality control and regulatory adherence. Below, we explore how Relay.app’s integration, compliance, and scalability features empower enterprise workflows.
Relay.app 简化了将各种人工智能模型连接到基本业务工具的过程。该平台具有用于摘要、翻译和数据提取等任务的内置功能，还允许用户根据定制需求制作自定义提示。 Relay.app 支持 100 多个应用程序集成（包括 OpenAI），可实现 AI 模型与 Google Sheets、Notion、Salesforce 和 Slack 等广泛使用的工具之间的无缝协作。
该平台的灵活性延伸到了复杂的人工智能代理的设计。路径和迭代器等功能允许用户将多个集成链接到有凝聚力的多步骤工作流程中。
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“我想将简讯从 Outlook 发送到 Notion，这太简单了，我几乎哭了 - 在挣扎并放弃使用 Make 等其他工具之后。” - 萨拉马，@SalamaErgossum
A practical example of this integration is Lucas Grey’s automation of his company’s waitlist collection and response process. By using GPT to parse email replies and automatically save the data into a Notion database, Lucas streamlined what was once a time-consuming task. Relay.app enables businesses to unify diverse AI tools into efficient, enterprise-grade workflows.
Relay.app 优先考虑企业安全性和合规性，提供 SOC 2 认证和明确的信息安全协议，包括对 Google API 使用情况的透明披露。该平台集成了审批步骤、手动任务和数据输入等检查点，以确保人工智能生成的输出经过人工审核，满足严格的监管标准。
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“Relay 的‘人在循环’模型对团队来说非常有效。这不仅是市场上设计最好的自动化构建 UI，而且他们真正考虑到并非所有事情都可以自动化。对于构建可操作的 SOP 非常有用。” - 本杰明·博罗夫斯基，@typeoneerror
这种对治理的关注确保企业可以自信地部署人工智能解决方案，而不会影响合规性或监督。
Relay.app’s design supports effortless scalability, making it a valuable tool for large teams and enterprise-level operations. The platform allows businesses to build robust AI-powered teams while maintaining quality control and adherence to established Standard Operating Procedures (SOPs).
其广泛的集成生态系统可确保跨企业系统的数据流畅流动，而先进的工作流程功能可处理大规模自动化的复杂性。与迫使企业调整流程的工具不同，Relay.app 与现有工作流程保持一致，提供灵活性且易于采用。
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“Relay 是我们使用过的唯一符合我们流程的工具，而不必调整流程以符合该工具。它确实是我们使用过的唯一一种对于人机交互工作流程来说毫无摩擦的工具。” - 哈桑·拉扎 (Hassaan Raza)，联合创始人兼创始人塔乌斯首席执行官
Relay.app’s ability to integrate seamlessly, maintain compliance, and scale effectively makes it a trusted choice for enterprises seeking streamlined AI solutions.
Domo 的商业智能平台利用生成式人工智能来简化和增强数据管理和分析。它汇集来自多个来源的数据，提供用于转换该数据的工具，并确保集中监督以维持安全和可扩展的操作。通过集成生成式人工智能，Domo 不仅增强了企业处理分析的方式，还增强了人工智能驱动的无缝工作流程。该策略为开发更先进的平台来编排工作流程奠定了基础。
Workato 是集中式 AI 工作流程管理领域的领导者，为企业提供强大的平台来轻松实现流程自动化。通过集成生成式人工智能，Workato 连接应用程序、数据和流程，简化复杂的工作流程并使所有业务用户都能实现自动化。
Workato 支持 1,000 多个应用程序，包括 Salesforce、ServiceNow 和 Microsoft Office 365 等流行工具。通过其预构建连接器和配方开发套件的自定义集成，该平台允许企业根据其独特需求定制解决方案。这对于使用专有人工智能模型或需要专门数据处理的行业特定应用程序的公司尤其有利。
The platform’s ability to integrate with cloud-based AI services ensures smooth operations while adhering to strict data security and compliance standards. This connectivity forms a strong foundation for governance and control.
Workato 通过将强大的治理和合规性措施嵌入到其工作流程中，超越了集成。该平台提供详细的审计跟踪和基于角色的访问控制，使团队能够安全地协作，同时保护敏感数据和工作流程免遭未经授权的访问。
其合规框架符合 GDPR、HIPAA 和 SOX 等主要法规。此外，Workato 还拥有 SOC 2 Type II 和 ISO 27001 等认证，让企业有信心安全地处理关键流程和客户数据。
Workato 基于云原生架构构建，每天可以处理数百万笔交易，自动扩展资源以满足高峰期的需求。这可确保一致的性能，无需手动调整。
Workato’s enterprise readiness goes beyond technology. The platform offers extensive support services, including dedicated customer success teams, comprehensive documentation, and training programs. These resources empower organizations to make the most of their automation efforts, accelerating their return on investment and achieving faster results.
统一编排在评估生成式人工智能初创公司方面发挥着至关重要的作用。下表概述了模型互操作性、成本管理、治理、可扩展性和社区参与等关键运营方面。虽然 Prompts.ai 和 VectorShift 提供了详细信息，但其他平台尚未披露其指标。使用此概述作为评估这些平台的起点。
For a deeper understanding of each platform’s capabilities, it’s recommended to reach out to providers directly. This approach ensures that organizations can gather specific details tailored to their enterprise needs and priorities.
生成式人工智能初创公司正在重塑美国企业内容创作和简化工作流程的方式。这些公司正在超越基本的人工智能工具，提供旨在解决现实世界业务需求的综合平台。
这一领域的佼佼者是 Prompts.ai，它制定了新标准，其功能包括统一访问领先的 AI 模型、先进的安全协议和实时成本控制 - 帮助企业削减高达 98% 的 AI 费用。
美国人工智能市场预计将从 2025 年的 1735.6 亿美元增长到 2034 年的惊人的 8514.6 亿美元，反映出这些创新的巨大潜力。这种增长与对安全且合规的人工智能解决方案日益增长的需求相一致，这是当今企业的关键要求。
治理和合规性仍然是这些平台成功的核心。例如，Arthur AI 推出的首款 LLM 防火墙展示了初创公司如何解决对人工智能安全和监管合规性的担忧。对负责任的人工智能实践的重视正在加速采用，特别是在管理敏感数据的行业中。
Generative AI platforms are also delivering measurable results, cutting workflow production times by as much as 70% and operational costs by 40% through intelligent automation and flexible pricing models. Solutions like Prompts.ai’s TOKN credit system exemplify this approach, allowing businesses to pay based on actual usage rather than committing to rigid subscriptions. This not only reduces costs but also aligns spending directly with business outcomes.
随着这些平台的不断发展，它们使企业能够在几分钟而不是几个月的时间内部署安全、可扩展的人工智能解决方案。通过将统一的模型访问、透明的定价和强大的安全措施相结合，美国企业有能力引领全球人工智能革命，同时满足客户期望的高标准治理和合规性。
未来属于拥抱生成式人工智能，同时优先考虑安全性、合规性和成本效益的组织。这些初创公司正在将这一愿景变为现实，使美国各地的企业能够在人工智能驱动的时代进行创新和蓬勃发展。
生成式人工智能初创公司正在通过削减成本和简化工作流程来重塑企业的运营方式。他们通过自动化重复任务、减少对大型技术团队的依赖以及优化流程来实现这一目标。结果呢？简化运营、提高效率并显着节省成本。
除了提高生产力之外，这些初创公司还非常重视安全性和合规性。他们的解决方案配备了内置保护功能，可保护敏感数据并遵守行业特定法规。对安全性的关注确保企业可以自信地采用人工智能技术，而不会损害信任或合规标准。
Fragmented AI tools often create hurdles for businesses, especially when they don’t integrate well with existing workflows. This lack of cohesion can slow down projects and limit the potential benefits of AI, making it difficult to streamline operations or tap into the full power of these technologies.
为了解决这些问题，初创公司正在采取旨在应对特定挑战的定制解决方案。通过专注于与当前工作流程的兼容性并提供直观、易于使用的工具，它们使企业能够消除效率低下的问题，并充分利用人工智能投资。
模型互操作性在使生成式 AI 平台能够轻松地与企业依赖的各种工具、系统和工作流程配合使用方面发挥着关键作用。此功能使组织能够利用各种人工智能模型和技术，而无需依赖于单一供应商，从而提供更大的灵活性和增长空间。
对于企业而言，互操作性简化了跨不同应用程序的人工智能解决方案的实施 - 无论是创建内容还是自动化日常任务。它还通过促进更顺畅的数据共享和系统兼容性来帮助削减开支并提高效率。从本质上讲，它确保生成式人工智能平台能够适应不断变化的业务需求，同时提供最佳价值。
