Pay As You Go7 天免费试用；无需信用卡
即时工程 现在是有效利用人工智能的核心技能。在 2025 年，诸如此类的工具 Prompts.ai， Agenta，以及 LangChain 通过简化工作流程、提供成本透明度以及实现安全的大规模 AI 运营，引领潮流。这些平台可满足各种需求，包括多模式功能、实时优化和高级合规功能。以下是热门工具的简要分类：
每种工具都解决了人工智能工作流程中的特定挑战，从管理成本到确保合规性。以下是一个 快速对比 帮助您根据自己的需求选择合适的产品。
这些工具使团队能够简化 AI 工作流程、优化成本并维持安全、合规的运营。根据贵组织的规模、技术专长和特定要求进行选择。
Prompts.ai 是一个 企业级 AI 编排平台 旨在在一个安全的界面中简化和统一对超过 35 种领先的大型语言模型的访问。它解决了管理多个 AI 工具日益复杂的问题，在保持严格治理的同时降低了成本。通过整合模型，例如 GPT-5、Claude、lLaMa 和 Gemini，Prompts.ai 消除了处理各种接口的麻烦，使供应商管理变得无缝。
该平台采用实用的方法通过组合来快速完成工程 模型选择、工作流程自动化和成本管理 整合到一个简化的流程中。团队可以专注于创建有效的提示，而不必担心底层的技术基础架构。Prompts.ai 有可能将人工智能软件成本削减多达 98%，对于管理大量人工智能预算的财富 500 强公司来说，这是一个有吸引力的解决方案。
Prompts.ai 提供访问权限 超过 35 种大型语言模型，包括 GPT-5、Grok-4、Claude、LLaMa、Gemini、Flux Pro 和 Kling 等知名品牌。这个庞大的库使工程师能够在单个平台上对各种模型进行实验并并排比较其性能，而无需兼顾多个 API 密钥或平台。
该平台不仅仅是简单的 API 集成。每个模型都保留了其全部功能，同时受益于 Prompts.ai 的治理和成本跟踪功能。这种设置允许用户在不影响安全或成本控制的情况下利用不同模型的独特优势——无论是 GPT-5 的高级推理、克劳德对安全的强调还是 Gemini 的多模式能力。
Prompts.ai 用它来解决成本透明度问题 内置 FinOps 层，它跟踪使用的每种代币，并将支出直接与结果联系起来。随着人工智能预算的增长，这一功能越来越重要；例如，人工智能月均支出从2024年的63,000美元跃升至2025年的85,500美元，近一半的组织每月在人工智能基础设施或服务上的支出超过10万美元。
该平台引入了 即用即付 TOKN 积分系统，通过使成本与实际使用量保持一致，无需支付定期订阅费。与行业规范相比，这种方法尤其有价值，在行业规范中，有15％的公司缺乏正式的人工智能成本跟踪，57％的公司依赖手动方法。借助 Prompts.ai，组织可以受益于自动预算提醒和成本优化，与 90% 的公司一起使用第三方工具，这些工具报告了对成本跟踪的信心。
Prompts.ai 包含了 企业级治理和审计跟踪 融入其工作流程，解决通常阻碍大型组织完全采用人工智能工具的安全问题。敏感数据仍处于该组织的控制之下，可提供受监管行业和《财富》500强公司所需的安全级别。
该平台通过记录所有人工智能交互来确保合规性，从而为监管目的保留详细记录。此功能对于具有严格数据治理要求的行业尤其重要，在这些行业中，每次 AI 交互都必须完全可追溯和可问责。
Prompts.ai 通过全球社区和可共享的、由专家创建的 “节省时间” 来促进协作。该社交组件使其与基本的模型聚合服务区分开来，从而创建了一个生态系统，最佳实践可以自然地跨团队和组织传播。
该平台还提供了 即时工程师认证计划，为组织配备可以推动 AI 采用策略的内部专家。这确保了团队不仅可以访问强大的工具，还可以获得有效使用这些工具的技能。添加新模型、用户或团队仅需几分钟，从而使扩展过程顺利进行，不会出现管理多个 AI 工具的典型混乱局面。
团队工作空间功能进一步增强了协作，允许多个用户协作进行快速开发。借助版本控制和共享选项，知识可以轻松地在团队之间共享，从而避免孤立并加快有效提示的创建。这种协作环境可帮助组织围绕 AI 最佳实践建立机构专业知识。
接下来，我们将探讨 Agenta 的即时工程方法。
Agenta 是一个 开源 LLMOPS 平台 以代码为先的思维进行设计，将软件工程原理带入即时工程世界。这种方法将强大的评估工具与企业级安全性相结合，使其特别适合在人工智能工作流程中优先考虑适应性和合规性的组织。
该平台的关键优势在于 集成开发环境 适用于大型语言模型 (LLM) 应用程序。它使团队能够无缝构建、测试和部署 AI 解决方案，同时遵循熟悉的开发实践。通过提供统一的工作空间，Agenta 简化了管理多个 AI 工具的复杂流程，涵盖了从即时创建到生产部署的所有内容。
与 Agenta 合作 领先的模型提供商，例如 OpenAI， 人类，以及 Cohere，确保团队可以自由地为特定任务选择最佳模型，而无需受制于单一供应商。这种灵活性使组织能够根据成本、性能或独特的项目要求调整其人工智能策略。
该平台的 OpenTelemetry 原生和供应商中立设计 使团队可以轻松地在 LLM 提供商之间切换或同时向多个后端发送跟踪。这种适应性对于优化各种项目的工作流程至关重要。
此外，Agenta 还能与以下框架无缝集成 LangChain、LangGraph 和 PydanticAI。这些集成使团队能够最大限度地利用其现有投资，同时利用Agenta强大的评估和管理工具。这些功能共同创造了紧密而高效的开发体验。
Agenta 通过以下方式彻底改变了即时工程设计 将提示视为代码，使版本控制能够跟踪更改并管理多个提示迭代。这种方法为通常是混乱的过程带来了结构和清晰度。
该平台的 即时游乐场 允许用户同时比较 50 多个 LLM 的输出，无需进行繁琐的手动测试。此功能可加速优化，帮助团队快速确定特定任务的最佳绩效模型。
借助预建的模板和将自动化指标与人工反馈相结合的系统评估工具，团队可以在短短几分钟内部署LLM应用程序。这种简化的流程对于在紧迫的最后期限下工作的组织尤其有价值。
2024 年 1 月 15 日，Agenta 实现了 SOC2 I 类认证，这突显了其对严格安全标准的承诺。该认证涵盖了平台的各个方面，包括即时管理、评估工具、可观察性功能和工作流程部署。
“我们很高兴地宣布，Agenta已获得SOC2 I类认证，这证实了我们对通过企业级安全控制措施保护您的LLM开发数据的承诺。”-Agenta的Mahmoud Mabrouk
Agenta 的安全措施包括 数据加密（传输和静态数据加密）、访问控制和身份验证、安全监控、事件响应、备份和灾难恢复以及定期安全评估。这些控制措施确保平台满足企业团队严格的合规要求。
该平台也在努力 SOC2 II 类认证, 这将进一步验证其安全措施在一段时间内的行动效力.这一持续承诺凸显了Agenta致力于在人工智能开发的每个阶段提供强大的数据保护的决心。
LangChain 是一个框架，旨在帮助开发人员构建功能齐全的人工智能应用程序。它提供了创建可供实际使用的强大、人工智能驱动的解决方案所需的基本工具和组件。
该框架的模块化设置允许开发人员将多个组件链接在一起，从而实现高级推理、数据检索和多步工作流程。这对于团队从实验过渡到生产就绪应用程序特别有用。
LangChain 的模型无关方法支持与一系列语言模型提供商的无缝集成。开发人员可以使用来自OpenAI、Anthropic、谷歌、Cohere和各种开源选项的模型。此外，LangChain 支持通过以下工具进行本地部署 拥抱的脸 变形金刚和其他推理引擎。这种灵活性非常适合优先考虑数据隐私或希望有效管理 API 成本的组织。
LangChain 通过其链抽象简化了多步 AI 工作流程的创建。开发人员可以将提示模板、模型调用、数据处理步骤和外部工具链接在一起。它的内存管理可确保在交互中保留上下文，而网络搜索、数据库、API 和文件系统等服务的内置连接器则显著增强了其功能。这些功能使从原型设计过渡到完全可操作的系统变得更加容易。
尽管LangChain提供了强大的自动化功能，但在企业级安全性和可审计性等领域却存在不足。例如，该框架缺乏内置的审计工具，这给医疗保健和金融等监管领域的组织带来了挑战。具有严格合规需求的企业通常会选择自定义工作流程，而不是仅依赖 LangChain。此外，它的 “黑匣子” 性质会使调试复杂化，使其更难跟踪错误、快速恢复和确保高风险环境中的可靠性。
这些挑战突出表明，尽管LangChain是快速原型设计的绝佳工具，但具有严格合规要求的组织可能需要实施额外的治理措施来满足其要求。
PromptLayer 因其对安全性和合规性的关注而脱颖而出，使其成为处理敏感数据的绝佳选择。通过记录每个 API 请求和响应，它可以创建全面的审计跟踪，从而实现详细的使用情况分析并提高即时性能。
该平台建立在这个安全框架之上，还促进了顺畅有效的团队协作。
PromptLayer的工具旨在增强团队合作，同时保持合规性，对于在严格的监管要求下运营或在人工智能工作流程中优先考虑数据透明度的组织而言，PromptLayer尤其具有优势。
在当今世界，安全性和效率是不可谈判的，Lilypad 通过优先考虑脱颖而出 安全第一原则 在即时工程中。它是为管理敏感数据并在严格合规要求下运营的组织量身定制的平台。通过采取 “假设漏洞” 的思维方式，Lilypad采取了多重防御措施来保护其基础设施和客户数据。
Lilypad 的安全措施满足了日益增长的需求 数据保护 在 AI 工作流程中。它对谷歌工作空间和GitHub等外部服务强制执行双因素身份验证或密钥身份验证，确保只有授权用户才能获得访问权限。该平台还采用零信任工具和特权访问管理来严格控制数据访问。
敏感数据（例如客户端密码）经过加密，并在所有系统上部署了防火墙以过滤传入流量。通过虚拟专用网络 (VPN) 进一步保护内部服务和管理访问权限，为未经授权的用户增加了额外的屏障。
为了保护传输过程中的数据，Lilypad使用了通用的TLS/SSL证书，包括用于Cloudflare通信的ECC TLS，并在所有域中强制执行HSTS。此外，使用 DNSSEC 对 DNSSEC 记录进行身份验证，从而确保了安全的通信环境。
Lilypad 的基础架构专为提高可靠性而构建，具有自动监控、负载平衡和数据库复制功能，可保持无缝的工作流程自动化并最大限度地减少停机时间。其DDoS保护由Cloudflare和DataPacket等提供商提供支持，旨在处理跨多个载体的太比特级攻击。这样可以确保即使在安全威胁期间，及时的工程工作流程也能保持不间断。
OpenPrompt 是一个基于 Python 的开源库，专为即时工程而设计，为开发人员提供了高度的灵活性和控制力。它允许用户在熟悉的 Python 环境中构建强大的工作流程，使其自然适合开发人员，同时补充企业级策略。
OpenPrompt 的突出功能之一是它支持各种大型语言模型。它可以毫不费力地与 Hugging Face 模型集成，允许访问数千个由社区驱动的预训练模型。此外，它通过 OpenAI 的 API 支持 GPT-3 和 GPT-4。这种兼容性使开发人员可以轻松地针对相同的提示测试多个模型，从而简化了评估性能和成本效率的过程。
该库的模块化设计为开发人员提供了对即时工程工作流程的精确控制，从而可以创建结构化、可扩展的流程。其高级模板系统包括动态变量、条件逻辑和预建模板，所有这些都加快了开发速度并改善了上下文管理。这样可以确保提示得到准确、有效的解释。
OpenPrompt 包括一个内置的评估框架，可简化测试和完善提示的过程。通过使开发人员能够在部署前对提示进行微调，该库有助于降低计算成本并减少持续运营开支。这不仅可以缩短开发周期，还可以确保更有效地使用资源。
LangSmith 建立在 OpenPrompt 设定的基础上，提供了一套 专为增强 LLM 应用程序工作流程而设计的工具。它结合了高级开发功能、实时性能监控和协作工具，以简化和加强人工智能对话管理。
LangSmith 的与众不同之处在于它的 端到端的可观察性和调试工具，这允许团队从开发到生产监督他们的 LLM 应用程序。这种透明度对于理解模型行为和确保一致可靠的输出至关重要。
LangSmith 可轻松集成 领先的 LLM 提供商，如 OpenAI、Anthropic 和谷歌，同时还通过灵活的 API 设置支持自定义模型。它的工作流程自动化围绕以下几个方面 实时跟踪和评估，使开发人员能够监控其应用程序的每个阶段并快速解决任何问题。
和 即时版本控制和 A/B 测试，团队可以系统地完善他们的提示。此功能允许开发人员比较性能指标、记录变更，并自信地为各种模型和用例部署最有效的提示。
LangSmith 优惠详情 使用情况分析和成本跟踪 工具，帮助组织就其人工智能支出做出更明智的决策。通过识别昂贵的操作，该平台建议了优化流程和减少计算费用的方法。
在安全性方面，LangSmith 包括 审计记录和访问控制 确保所有活动均可追溯并符合企业治理标准。这些功能为监管环境提供了必要的监督，同时保护了数据隐私。
协作是重点，其功能包括 共享工作区和注释工具 这使团队成员能够集体审查和增强提示。与广泛使用的开发工具集成可确保 LangSmith 无缝融入现有工作流程，使团队更容易在不中断流程的情况下采用先进的即时工程实践。
LangSmith 为组织提供全面的解决方案，这些组织旨在建立结构化和可扩展的即时工程工作流程，同时保持对其 AI 运营的全面监督。它融合了强大的功能和用户友好的工具，使其成为希望优化其LLM应用程序的团队的理想选择。
每种工具都有自己的一系列优势和挑战，这可能会显著影响工作流程的效率和成本。认识到这些权衡对做出符合团队需求和组织目标的决策至关重要。下面，我们对每种工具的主要优点和局限性进行了清晰的比较。
Prompts.ai 以其广泛的人工智能编排功能脱颖而出，可访问超过 35 个 LLM、实时 FinOps 和企业级安全。这些功能使其成为大规模运营的强大选择，但对于较小的团队或更简单的用例来说，其复杂性可能会让人不知所措。
Agenta 以其易于使用的界面和快速的部署而闻名，使其成为寻求直接即时管理方法的团队的绝佳选择。但是，其可扩展性和集成选项可能不足以满足需求更复杂的大型企业。
LangChain 由于其开源性质，提供了无与伦比的灵活性和深度定制。尽管这使其具有很强的适应性，但它还需要大量的技术专业知识，这可以延长开发时间。
PromptLayer 擅长提供详细的日志记录和分析，使团队能够有效地优化和调试提示。它专注于数据驱动的见解是一个强大的优势，但范围较窄可能需要额外的工具来管理更广泛的人工智能工作流程。
Lilypad 得益于其简化的工作流程和强大的集成选项，可为特定用例提供卓越的性能。虽然它的简单性对目标应用程序有好处，但它可能无法提供复杂企业场景所需的高级功能。
打开提示符 以合理的价格提供可靠的基础功能和广泛的模型兼容性。对于在不增加复杂性的情况下寻求基本功能的团队来说，这使其成为一个实用的选择。但是，它缺乏先进的企业功能和强大的成本管理工具。
朗·史密斯 专为优先考虑透明度和监控的团队量身定制，具有端到端可观察性、协作工具和 A/B 测试等功能。尽管它在这些领域表现出色，但它与LangChain生态系统的紧密整合可能会限制寻求更广泛兼容性的团队的灵活性。
这些差异还延伸到定价模式、安全功能和团队协作能力。虽然基于订阅的定价可能会导致更高的持续成本，但基于使用量的模式通常会提供更可预测和可扩展的费用。安全性和合规性功能差异很大，以企业为中心的工具通常提供更强的审计跟踪和治理。协作功能范围从基本共享到完全集成的工作空间管理，理想的选择取决于团队的规模和工作流程的复杂性。仔细评估这些因素将有助于确保您的工具选择符合您的 AI 项目的目标和要求。
为了使您的选择与组织的目标保持一致，请根据前面讨论的比较考虑以下建议。
选择符合您的特定需求、团队规模和技术要求的即时工程工具。对于管理大规模 AI 运营的企业来说， Prompts.ai 作为一种多功能解决方案脱颖而出。它结合了综合治理、透明的成本管理以及对超过35种高级语言模型的访问权限。借助实时的FinOps跟踪和即用即付的TOKN系统，它最多可以将人工智能软件成本降低多达 98%，为监督 AI 工作流程提供了一种简化的方式。虽然需要初步培训，但集中控制和成本清晰度的长期优势使其成为一项值得的投资。
仔细评估定价模型，确保它们符合您的运营需求。Prompts.ai 的基于使用量的模型根据实际消耗量调整成本，使其成为可扩展性的理想选择。此外，其强大的安全性和合规性功能对于受监管行业的组织尤其有价值。
为了有效实施，可以考虑从试点项目开始。这使您可以评估现有环境中的绩效、团队采用率和系统集成。通过从一次性实验过渡到结构化、合规的流程，您可以创建满足组织独特需求的量身定制的人工智能策略。
Prompts.ai 汇集了超过 2025 年的内容，从而引起了轰动 35 个 AI 模型，包括像这样的重量级人物 GPT-4 和 克劳德，整合到一个统一的平台中。这种方法最多可削减成本 98% 同时还通过实时自动化和无缝模型兼容性来简化即使是最复杂的人工智能工作流程。
Prompts.ai 在设计时考虑了可扩展性和效率，使企业能够完善运营，更明智地使用资源，并充分利用其 AI 计划的力量。
Prompts.ai 优惠 完全明确成本 通过它的 代币积分系统，这是一种简单的即用即付方法，可消除经常性费用的负担。通过这种模式，用户可以详细监控代币的使用情况，确保他们只为实际使用的代币付费。
该系统有可能将人工智能相关成本降低多达98％，为管理预算提供有效的解决方案。通过简化费用跟踪，它使团队能够集中精力完善其人工智能工作流程，而不必承受意外收费的压力。
Prompts.ai 非常重视安全性和合规性，提供 强有力的保障措施 专为具有严格监管需求的行业而设计。这些措施包括详细的审计日志、结构合理的治理框架以及严格遵守关键标准，例如 GDPR， NIST， 你好，以及 PCI DSS。
通过遵守这些既定法规，Prompts.ai 不仅可以保护敏感数据，还可以帮助组织轻松保持合规性。这使其成为医疗保健、金融和其他管理关键信息领域的可靠解决方案。
