7 天免费试用；无需信用卡
AI 即时测试是解锁可靠、高效且具有成本效益的工作流程的关键。 随着人工智能塑造行业并影响多达80％的美国就业机会，企业需要能够提供一致、合规和具有成本效益的产出的工具。输入 Prompts.ai，一个编排平台，汇集了 35 多种顶级语言模型，可通过以下方式简化测试并降低 AI 成本 高达 98%。
使用标准化提示的组织请参阅 一致性提高 3.2 倍 和 投资回报率提高40％。无论您从事销售、财务还是内容创作，Prompts.ai 等工具都能节省时间、削减成本并提高准确性。
快速对比:
Prompts.ai 可简化工作流程、减少效率低下并确保合规性——使其成为认真对待 AI 的团队的必备工具。
Prompts.ai 是一个 AI 编排平台将 35 种领先的大型语言模型整合到一个安全的界面中。通过将工具整合到一个集中式中心，它消除了兼顾多个工具的麻烦 人工智能平台 并提供坚固耐用的 测试能力 现代企业需要。这种简化的方法不仅可以简化操作，还可以将人工智能软件成本降低多达98％。
Prompts.ai 的一个突出特点是它的 并排比较工具，这允许团队同时在多个模型上测试相同的提示并实时比较输出。通过访问超过 35 个顶级模型，团队无需切换平台即可无缝整合新兴的人工智能功能。
该平台包括 内置 FinOps 层 用于跟踪所有模型和提示中的代币使用情况。这种实时监控解决了人工智能采用中的一个常见痛点：提示效率低下造成的意外成本。例如，成本为0.025美元、耗时4秒的25个代币的提示可以简化为仅7个代币，从而将成本降低到0.007美元，时间减少到2秒。
Prompts.ai 不仅限于跟踪，还提供了减少代币使用量的切实可行的技巧。通过鼓励简明扼要的提示（例如使用缩写、删除不必要的词语和整理信息），团队可以在保持高质量产出的同时节省成本。
这个 即时版本控制系统 通过记录每一次更改来简化迭代。团队可以比较版本，跟踪快速演变，并在需要时恢复到较早的迭代。该功能具有测试变体的分支功能，可在不中断生产的情况下确保工作流程顺畅和持续改进。
Prompts.ai 通过共享工作空间和提示库实现团队合作。团队成员可以实时协作处理提示，跟踪所有更改并将其归因于特定用户。共享测试环境允许产品团队、研究人员和作者共同完善提示，使用相同的数据和界面以保持一致性。
该平台的设计是 企业级治理和可审计性 是其核心。组织可以监控每一次即时执行，包括时间戳和输出，确保完全透明并符合严格的安全标准。敏感数据仍完全隔离在组织的控制范围内，基于角色的访问控制允许管理员为模型、提示和功能设置权限。这些安全措施支持可扩展的审批工作流程，使 Prompts.ai 适用于从初创企业到全球企业的任何规模的团队。这些强大的合规性功能在比较替代测试平台时设定了很高的标准。
与专业平台不同，这些替代方案侧重于一般测试和质量保证（QA），通常忽略了针对特定提示需求量身定制的功能。它们主要是为更广泛的软件测试而设计的，而不是针对即时评估的细微要求而设计的。
许多替代平台优先考虑自动测试用例生成和一般质量保证，而不是语言模型的并行比较。像这样的工具 Testim， 功能化，以及 Mabl 旨在确保 AI 驱动的应用程序平稳运行，但它们缺乏评估不同模型提示所需的专业功能。代币成本跟踪或即时测试特有的合规性等功能通常不存在，这在应对即时工程的独特挑战方面留下了空白。
随着对人工智能相关成本的可见性的需求不断增加，代币成本跟踪工具引起了人们的关注。Elastic 2024 可观测性报告强调，69% 的组织在管理人工智能系统产生的大量数据方面存在困难，这使得成本可观测性至关重要。诸如此类的工具 新遗物 通过跟踪代币使用情况和启用自定义警报来帮助监控和管理成本，同时 Datadog的云成本管理提供了对代币消费的详细见解。如中所述 Datadog的文档：
“CCM 现在可以让你将实际的（不是估计的）OpenAI 支出从项目或组织层面细分到单个模型及其代币消费。”
格拉法纳云的自适应指标已帮助各公司将指标成本降低了多达35％。但是，这些工具是为一般成本管理而设计的，缺乏优化即时支出所需的精度。
这些平台上的协作工具通常依赖于传统的项目管理和文档系统，而不是为即时工程量身定制的工作流程。 麦肯锡 报告称，虽然78％的企业在至少一个领域使用人工智能，但只有1％的企业实现了完全的人工智能成熟度。团队经常使用 Google Docs 或 Notion 等工具进行头脑风暴和编写文档，但这些工具缺乏专为迭代即时开发而设计的功能。
根据Allwork的数据，尽管在使用人工智能协作工具的公司中，有72％的公司在2024年提高了工作效率，但大部分改善源于工作流程自动化，而不是专门为完善和迭代提示而构建的工具。
在合规性方面，这些平台侧重于确保应用程序级别遵守法规，而不是为即时工程提供详细的监管。诸如此类的工具 Virtuoso QA 和 特里森蒂斯·托斯卡 能够有效维持监管合规性和应用程序性能，但在提供跟踪个别提示或其随时间推移的演变所需的精细审计跟踪和治理控制方面存在不足。这为需要全面记录即时开发过程的团队留下了空白。
选择正确的平台进行即时测试需要权衡生产率的提高与成本，同时了解每个选项的利弊权衡。不同的平台可以满足不同的需求，其功能可以显著影响长期业绩。以下是两种关键平台类型的优势和局限性的详细分类。
Prompts.ai 作为专为快速工程团队量身定制的解决方案，脱颖而出。它能够并排比较模型并实时跟踪代币成本，为微调和优化提供了切实可行的见解。该平台还通过共享测试环境促进协作，尽管它无法幸免于语言模型固有的不可预测性。偶尔出现的偏见或意想不到的应对措施尽管有优势，但这些挑战依然存在。
替代平台另一方面，优先考虑一般质量保证和自动生成测试用例。但是，它们通常缺乏专门的功能，例如多模型比较或详细的代币成本跟踪。在需要细微的背景理解的领域，这种差距变得更加明显。如前所述，“在需要情境理解的领域，例如解释讽刺或俚语，人工智能测试可能会失败”。这些平台往往无法提供有效的即时评估所需的细微见解。
虽然这些功能突显了每个平台的优势，但重要的是要认识到影响两者的更广泛局限性。例如，代币的局限性和掌握细微差别语言的困难仍然是普遍的挑战。要弥合这些差距，往往需要人工监督。
偏差检测是另一个共同的障碍。人工智能模型可以从其训练数据中继承偏差，因此很难完全消除偏差。Prompts.ai 的比较工具可以帮助识别此类偏见，但它们无法完全解决问题。
最后，数据隐私是两个平台的关键问题，尤其是在处理敏感信息时。强有力的安全措施对于降低该领域的风险至关重要。
Prompts.ai 提供了一种改变游戏规则的即时工程方法，彻底改变了各行业和用例的工作流程。
对于企业来说， prompts.ai 提供强大的治理工具，可将监管合规性直接集成到 AI 工作流程中。这对于金融和医疗保健等行业尤其重要，在这些行业中，严格合规是不可谈判的。正如 VerityAI 创始人兼首席执行官 Sotiris Spyrou 所解释的那样：
“系统提示代表了人工智能系统架构中的关键控制点，允许组织在不修改底层人工智能模型的情况下实施全面的治理框架”。
这种治理水平可确保精度，同时保持各学科的成本可控性。
对于研究人员和数据科学家而言，该平台提供并排模型比较和实时代币成本跟踪，从而更容易有效地测试和完善模型。协作工具和无缝数据集成进一步简化了流程，使团队能够轻松迭代和优化工作流程。
作者受益于即时版本控制和上下文管理等功能，这些功能可确保输出的一致性。共享测试环境还可以增强协作，帮助团队更准确地制作高质量的内容。
这个 即用即付 TOKN 积分系统 是另一个突出的功能，可将人工智能软件成本降低多达98％。这种灵活的定价结构使支出与实际使用量保持一致，使其成为人工智能需求波动的团队的绝佳选择。
prompts.ai 专为满足您的需求而构建，支持从基本的人工智能测试到大型企业要求的严格标准的所有内容。其统一平台管理着超过35种领先的语言模型，同时提供治理工具和协作功能，使其成为严肃的即时工程的终极解决方案。
选择 prompts.ai 可获得透明的成本、企业级安全性以及旨在提升 AI 工作流程的工具。
Prompts.ai 将 AI 软件成本削减多达 98% 通过微调提示设计来减少代币的使用，同时提高模型的有效性。这种方法可以用更少的资源提供更好的结果，从而节省大量资金。
借助实时预览和精确的提示调整等工具，Prompts.ai 可确保您在不影响质量的情况下实现峰值效率。它非常适合旨在管理开支同时提供高质量结果的团队和个人。
当你使用多模型测试时，你可以直接比较各种 AI 模型对同一个提示的反应。这有助于查明哪种模型可提供最准确、最有效的结果。通过使用多个模型，您不仅可以更好地了解上下文，还可以微调提示以提高性能。
这种方法还使测试过程更快、更高效，在减少错误的同时减少了时间和费用。这是在人工智能驱动的项目中实现一致和可靠结果的有力方式。
Prompts.ai 非常重视企业数据安全性和合规性，在其平台中嵌入了高级保护措施。通过使用安全的即时工程技术，它可以最大限度地减少意外行为的风险，同时保护敏感信息。
该平台旨在与关键监管框架保持一致，包括 欧盟人工智能法案，通过提供在不牺牲绩效的情况下帮助企业达到法律标准的工具。此外，Prompts.ai 集成了安全的工作流程以维护数据隐私，确保企业可以信任其信息的管理方式。
