按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
快速工程现已成为有效利用人工智能的一项核心技能。到 2025 年，Prompts.ai、Agenta 和 LangChain 等工具将通过简化工作流程、提供成本透明度并实现安全、大规模的人工智能操作来引领潮流。这些平台可满足不同的需求，包括多模式功能、实时优化和高级合规功能。以下是顶级工具的快速细分：
每个工具都解决了人工智能工作流程中的特定挑战，从管理成本到确保法规遵从性。以下是一个快速比较，可帮助您选择适合您需求的产品。
These tools empower teams to streamline AI workflows, optimize costs, and maintain secure, compliant operations. Choose based on your organization’s size, technical expertise, and specific requirements.
Prompts.ai 是一个企业级 AI 编排平台，旨在在单个安全界面中简化和统一对超过 35 种领先大型语言模型的访问。它解决了管理多个人工智能工具日益复杂的问题，降低了成本，同时保持严格的治理。通过集成 GPT-5、Claude、LLaMA 和 Gemini 等模型，Prompts.ai 消除了处理各种接口的麻烦，使供应商管理变得无缝。
该平台采用一种实用的方法，通过将模型选择、工作流程自动化和成本管理整合到一个简化的流程中来促进工程设计。团队可以专注于创建有效的提示，而无需担心底层技术基础设施。 Prompts.ai 有可能将 AI 软件成本削减高达 98%，对于管理大量 AI 预算的财富 500 强公司来说是一个有吸引力的解决方案。
Prompts.ai 提供对超过 35 种大型语言模型的访问，包括 GPT-5、Grok-4、Claude、LLaMA、Gemini、Flux Pro 和 Kling 等知名名称。这个扩展的库使工程师能够在一个平台上试验各种模型并并排比较它们的性能 - 无需处理多个 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。这种设置允许用户利用不同模型的独特优势——无论是 GPT-5 的高级推理、Claude 对安全性的强调，还是 Gemini 的多模式功能——而不会影响安全性或成本控制。
Prompts.ai 通过其内置的 FinOps 层解决了成本透明度问题，该层跟踪使用的每个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，这一功能变得越来越重要。例如，平均每月人工智能支出从 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 100,000 美元。
该平台引入了即用即付的 TOKN 积分系统，通过使成本与实际使用情况保持一致，消除了经常性订阅费的需要。与行业规范相比，这种方法尤其有价值，其中 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警报和成本优化，加入 90% 使用第三方工具的公司的行列，这些工具报告对其成本跟踪的信心。
Prompts.ai 将企业级治理和审计跟踪纳入其工作流程，解决了经常阻碍大型组织全面采用人工智能工具的安全问题。敏感数据仍处于组织的控制之下，从而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，并为监管目的提供详细记录。此功能对于具有严格数据治理要求的行业尤其重要，其中每个人工智能交互都必须完全可追溯和负责。
Prompts.ai 通过全球社区和专家创建的可共享“节省时间”来促进协作。这一社交组件使其与基本模型聚合服务区分开来，创建了一个生态系统，其中最佳实践自然地在团队和组织中传播。
该平台还提供快速工程师认证计划，为组织配备可以推动人工智能采用策略的内部专家。这确保团队不仅能够使用强大的工具，而且还能够掌握有效使用这些工具的技能。添加新模型、用户或团队只需几分钟，从而使扩展成为一个顺利的过程，而不会出现管理多个人工智能工具的典型混乱。
团队工作区功能进一步增强协作，允许多个用户一起快速开发。通过版本控制和共享选项，知识可以轻松地在团队之间共享，避免孤岛并加速有效提示的创建。这种协作环境可以帮助组织围绕人工智能最佳实践建立机构专业知识。
Next, we’ll explore Agenta's approach to prompt engineering.
Agenta 是一个开源 LLMOps 平台，以代码优先的思维方式设计，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，对于在人工智能工作流程中优先考虑适应性和合规性的组织特别有吸引力。
该平台的关键优势在于其用于大型语言模型（LLM）应用程序的集成开发环境。它使团队能够无缝地构建、测试和部署人工智能解决方案，同时遵守熟悉的开发实践。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，涵盖从即时创建到生产部署的所有内容。
Agenta 与 OpenAI、Anthropic 和 Cohere 等领先的模型提供商合作，确保团队可以自由地为特定任务选择最佳模型，而不受单一供应商的束缚。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个项目的工作流程至关重要。
此外，Agenta 还与 LangChain、LangGraph 和 PydanticAI 等框架无缝集成。这些集成使团队能够最大化现有投资，同时利用 Agenta 强大的评估和管理工具。这些功能共同创造了一致且高效的开发体验。
Agenta 通过将提示视为代码，使版本控制能够跟踪更改并管理多个提示迭代，彻底改变了提示工程。这种方法使通常混乱的过程变得结构化和清晰。
该平台的 Prompt Playground 允许用户同时比较 50 多个 LLM 的输出，从而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性能模型。
借助将自动化指标与人工反馈相结合的预构建模板和系统评估工具，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期限内工作的组织特别有价值。
On 2024年1月15日, Agenta achieved SOC2 Type I certification, underscoring its commitment to rigorous security standards. This certification covers all aspects of the platform, including prompt management, evaluation tools, observability features, and workflow deployments.
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“我们很高兴地宣布 Agenta 已获得 SOC2 Type I 认证，验证了我们通过企业级安全控制保护您的 LLM 开发数据的承诺。” - 马哈茂德·马布鲁克 (Mahmoud Mabrouk)，阿吉塔
Agenta’s security measures include data encryption (both in transit and at rest), access control and authentication, security monitoring, incident response, backup and disaster recovery, and regular security assessments. These controls ensure the platform meets the strict compliance requirements of enterprise teams.
The platform is also working towards SOC2 Type II certification, which will further validate the operational effectiveness of its security measures over time. This ongoing commitment highlights Agenta’s dedication to providing robust data protection throughout every stage of AI development.
LangChain是一个旨在帮助开发者构建功能齐全的人工智能应用程序的框架。它提供了创建可供实际使用的强大的、人工智能驱动的解决方案所需的基本工具和组件。
The framework’s modular setup allows developers to link multiple components together, enabling advanced reasoning, data retrieval, and multi-step workflows. This makes it especially useful for teams transitioning from experimentation to production-ready applications.
LangChain’s model-agnostic approach supports seamless integration with a range of language model providers. Developers can work with models from OpenAI, Anthropic, Google, Cohere, and various open-source options. Additionally, LangChain supports local deployments through tools like Hugging Face Transformers and other inference engines. This flexibility is ideal for organizations prioritizing data privacy or looking to manage API costs effectively.
LangChain通过其链抽象简化了多步骤人工智能工作流程的创建。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。其内存管理确保在交互过程中保留上下文，同时用于 Web 搜索、数据库、API 和文件系统等服务的内置连接器显着增强了其功能。这些功能使从原型设计过渡到完全可运行的系统变得更加容易。
虽然LangChain提供了强大的自动化功能，但它在企业级安全性和可审计性等方面存在不足。例如，该框架缺乏内置的审计工具，给医疗保健和金融等受监管行业的组织带来了挑战。具有严格合规需求的企业通常会选择定制工作流程，而不是仅仅依赖LangChain。此外，其“黑匣子”性质可能会使调试变得复杂，使得跟踪错误、快速恢复以及确保高风险环境中的可靠性变得更加困难。
这些挑战凸显出，虽然浪链是快速原型设计的优秀工具，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提示性能。
该平台建立在这个安全框架的基础上，还促进了顺利、有效的团队协作。
PromptLayer 拥有旨在增强团队合作同时保持合规性的工具，对于在严格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特别有利。
In today’s world, where security and efficiency are non-negotiable, Lilypad stands out by prioritizing security-first principles in prompt engineering. It’s a platform tailored for organizations that manage sensitive data and operate under strict compliance requirements. By adopting an "assume-breach" mindset, Lilypad layers multiple defenses to protect both its infrastructure and customer data.
Lilypad’s security measures address the increasing need for data protection in AI workflows. It enforces two-factor or passkey authentication for external services like Google Workspace and GitHub, ensuring only authorized users gain access. The platform also employs zero-trust tools and Privileged Access Management to tightly control data access.
敏感数据（例如客户端密码）经过加密，并且在所有系统中部署防火墙来过滤传入流量。内部服务和管理访问通过虚拟专用网络 (VPN) 得到进一步保护，为未经授权的用户增加了额外的障碍。
为了在传输过程中保护数据，Lilypad 采用通用 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，DNS 记录使用 DNSSEC 进行身份验证，确保安全的通信环境。
Lilypad’s infrastructure is built for reliability, featuring automatic monitoring, load balancing, and database replication to maintain seamless workflow automation and minimize downtime. Its DDoS protection, powered by providers like Cloudflare and DataPacket, is designed to handle terabit-scale attacks across multiple vectors. This ensures that even during security threats, prompt engineering workflows remain uninterrupted.
OpenPrompt 是一个基于 Python 的开源库，专为提示工程而设计，为开发人员提供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 的突出功能之一是支持多种大型语言模型。它毫不费力地与 Hugging Face 模型集成，允许访问数千个社区驱动的预训练模型。此外，它还通过 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同一提示测试多个模型，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快速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。其先进的模板系统包括动态变量、条件逻辑和预构建模板，所有这些都可以加快开发速度并改进上下文管理。这可确保准确有效地解释提示。
OpenPrompt 包括一个内置的评估框架，可以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微调提示，该库有助于降低计算成本并减少持续的运营费用。这不仅缩短了开发周期，还确保了资源的更有效利用。
LangSmith 建立在 OpenPrompt 的基础之上，提供了一套专门为增强 LLM 申请工作流程而设计的工具。它结合了先进的开发功能、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其端到端的可观察性和调试工具，使团队能够监督其 LLM 应用程序从开发到生产的整个过程。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 轻松与 OpenAI、Anthropic 和 Google 等领先的 LLM 提供商集成，同时还通过灵活的 API 设置支持自定义模型。其工作流程自动化以实时跟踪和评估为中心，使开发人员能够监控应用程序的每个阶段并快速解决任何问题。
通过提示版本控制和 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、文档更改，并自信地为各种模型和用例部署最有效的提示。
LangSmith 提供详细的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。通过识别成本高昂的操作，该平台提出了优化流程和减少计算费用的方法。
在安全性方面，LangSmith 包括审核日志记录和访问控制，以确保所有活动可追溯并符合企业治理标准。这些功能为受监管的环境提供必要的监督，同时保护数据隐私。
协作是一个重点，共享工作区和注释工具等功能允许团队成员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，使团队更轻松地采用先进的即时工程实践，而无需中断其流程。
LangSmith 为旨在建立结构化且可扩展的即时工程工作流程，同时保持对其人工智能运营的全面监督的组织提供了全面的解决方案。它融合了强大的功能和用户友好的工具，使其成为寻求优化其 LLM 申请的团队的理想选择。
Every tool comes with its own set of strengths and challenges, which can significantly impact workflow efficiency and costs. Recognizing these trade-offs is crucial to making decisions that align with your team’s needs and organizational goals. Below, we provide a clear comparison of the key benefits and limitations of each tool.
Prompts.ai 因其广泛的人工智能编排功能而脱颖而出，提供超过 35 个法学硕士、实时 FinOps 和企业级安全性。这些功能使其成为大规模运营的强大选择，但其复杂性对于较小的团队或更简单的用例来说可能是难以承受的。
Agenta 以其易于使用的界面和快速部署而闻名，这使其成为寻求直接管理方法的团队的绝佳选择。然而，其可扩展性和集成选项可能无法满足具有更复杂需求的大型企业的需求。
由于其开源特性，LangChain 提供了无与伦比的灵活性和深度定制。虽然这使其具有很强的适应性，但它也需要大量的技术专业知识，这可能会延长开发时间。
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。它对数据驱动的洞察力的关注是一个强大的优势，但其范围较窄，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 凭借其简化的工作流程和强大的集成选项，为特定用例提供了卓越的性能。虽然其简单性对于目标应用程序来说是一个好处，但它可能无法提供复杂企业场景所需的高级功能。
OpenPrompt 以合理的价格提供可靠的基础功能和广泛的模型兼容性。这使得它成为寻求基本功能而不增加复杂性的团队的实用选择。然而，它缺乏先进的企业能力和强大的成本管理工具。
LangSmith 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。虽然它在这些领域表现出色，但它与 LangChain 生态系统的紧密集成可能会限制寻求更广泛兼容性的团队的灵活性。
These differences also extend to pricing models, security features, and team collaboration capabilities. While subscription-based pricing can lead to higher ongoing costs, usage-based models often provide more predictable and scalable expenses. Security and compliance features vary widely, with enterprise-focused tools typically offering stronger audit trails and governance. Collaboration features range from basic sharing to fully integrated workspace management, with the ideal choice depending on your team’s size and workflow complexity. Evaluating these factors carefully will help ensure your tool selection aligns with your AI project’s goals and requirements.
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快速工程工具。对于管理大规模人工智能运营的企业来说，Prompts.ai 是一款脱颖而出的多功能解决方案。它结合了集成治理、透明成本管理以及对超过 35 种高级语言模型的访问。借助实时 FinOps 跟踪和即用即付 TOKN 系统，它可以将 AI 软件成本降低高达 98%，提供一种简化的方式来监督 AI 工作流程。虽然需要初始培训，但集中控制和成本清晰的长期优势使其成为一项值得的投资。
Carefully assess pricing models to ensure they align with your operational demands. Prompts.ai’s usage-based model adjusts costs to actual consumption, making it an ideal choice for scalability. Additionally, its robust security and compliance features are particularly valuable for organizations in regulated industries.
To implement effectively, consider starting with a pilot project. This allows you to evaluate performance, team adoption, and system integration within your existing environment. By transitioning from one-off experiments to structured, compliant processes, you can create a tailored AI strategy that meets your organization’s unique needs.
Prompts.ai 将在 2025 年掀起波澜，将超过 35 个人工智能模型（包括 GPT-4 和 Claude 等重量级模型）整合到一个统一的平台中。这种方法可将成本削减高达 98%，同时还通过实时自动化和无缝模型兼容性简化了最复杂的 AI 工作流程。
Prompts.ai 的设计考虑到了可扩展性和效率，使企业能够优化运营、更智能地利用资源，并充分利用人工智能计划的力量。
Prompts.ai 通过其 TOKN 积分系统提供完全清晰的成本，这是一种简单的即用即付方式，消除了经常性费用的负担。通过这种模型，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内容付费。
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，团队可以专注于完善人工智能工作流程，而无需承受意外费用的压力。
Prompts.ai 非常重视安全性和合规性，提供专为具有严格监管需求的行业设计的强大保障措施。这些措施包括详细的审计日志、结构良好的治理框架以及严格遵守 GDPR、NIST、HIPAA 和 PCI DSS 等关键标准。
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。
