按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
AI 模型编排平台对于高效管理多个 AI 工具、模型和工作流程至关重要。这些平台简化了集成、自动化了流程并确保了治理，使其成为组织扩展人工智能运营不可或缺的一部分。以下是五个领先平台及其突出功能的快速概述：
Each platform caters to different needs, from developer-focused tools to enterprise-scale solutions. Choose based on your organization’s priorities, such as integration, scalability, or cost efficiency.
这些平台简化了人工智能操作、降低了成本并提高了工作流程效率，使其成为现代企业的关键工具。
AI 模型编排平台比较：功能、定价和性能最佳用例
LangChain 是全球排名第一的下载代理框架，每月下载量超过 9000 万次，GitHub 星数超过 10 万。对于希望快速构建人工智能工作流程而不依赖于单一供应商的开发人员来说，这是一个值得信赖的选择。
LangChain 通过统一的 API 简化了模型集成，标准化了提供商之间的交互。无论您使用 OpenAI、Anthropic 还是 Google 的 Gemini，它们之间的切换都是无缝的。开发人员可以连接到领先的提供商，并用短短 10 行代码创建功能代理。该平台支持 1,000 多种集成，涵盖数据源、云服务和专用工具。对于那些从事检索增强生成（RAG）工作的人来说，LangChain 提供了与矢量数据库和文档加载器的平滑集成，使模型能够处理专有或实时数据，而无需重新训练。这种广泛的连接性是LangChain可扩展性的基石。
LangChain旨在通过水平扩展来处理企业规模的操作，并由优化的任务队列支持。其基础设施可容纳可能持续数小时甚至数天的长时间运行的代理工作流程，并具有针对此类需求量身定制的自动扩展功能。正如浪链所解释的：
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标准基础设施无法处理需要人工协作的长时间运行的代理工作负载。使用管理内存、自动扩展和企业安全性的 API 进行部署。
该平台由 LangGraph 提供支持，可确保持久执行并允许自定义检查点以维护复杂流程中的状态。
LangChain提供灵活的定价以满足不同的需求。开发者计划是免费的，包括每月 1 个席位和 5,000 个基本轨迹。 Plus 计划每个席位每月花费 39 美元，提供 10,000 个基本跟踪、免费开发部署以及每次运行 0.005 美元的额外代理运行。对于生产部署，正常运行时间的价格为每分钟 0.0036 美元。团队可以通过使用基本跟踪（14 天保留，每 1,000 条跟踪 0.50 美元）进行大批量调试，并保留扩展跟踪（400 天保留，每 1,000 条跟踪 5.00 美元）来进一步降低成本，以用于模型微调中使用的有价值的反馈数据。除了成本效率之外，浪链还确保稳健的治理和安全性。
LangSmith 是 LangChain 的可观察性和部署系统，遵循 HIPAA、SOC 2 Type 2 和 GDPR 合规标准，通过执行跟踪、状态转换和运行时指标提供对代理行为的详细洞察。 LangGraph 还支持人机交互工作流程，支持对敏感任务进行手动干预和批准。企业客户拥有部署灵活性，可以选择基于云、混合（SaaS 控制平面与自托管数据平面）或在自己的 VPC 内完全自托管设置。
Amazon Bedrock 为超过 100,000 个组织支持生成式 AI，提供完全托管的无服务器平台，无需管理基础设施。这使得用户可以根据需要无缝扩展人工智能应用程序。
Amazon Bedrock 提供了三种不同的方法来集成 AI 工作流程：
Bedrock 的模型上下文协议 (MCP) 通过将现有 API 和 Lambda 函数转换为 MCP 兼容工具，进一步增强了集成。这使得代理能够以最少的编码工作与 Salesforce、Slack 和 JIRA 等企业系统进行交互。这些集成选项为各种人工智能应用提供了灵活性和适应性。
2024 年，Robinhood 在短短六个月内将其人工智能业务从每天 5 亿个代币增加到 50 亿个代币，展示了 Bedrock 的可扩展性。 Bedrock 上托管的蒸馏模型的运行速度比原始模型快五倍，成本降低高达 75%。此外，智能提示路由可以将成本削减多达 30%，同时保持输出质量。 Bedrock 基于消费的定价模型进一步支持了这种可扩展性。
Bedrock 采用按需付费模式，这意味着用户根据资源使用情况付费。例如，在基岩流中，成本与调用的特定资源相关，例如提示节点中使用的泰坦模型。具有大量工作负载的组织可以选择预配置吞吐量，以折扣价获得专用容量。 Robinhood 利用 Bedrock 的基础设施将 AI 成本降低了 80%，并将开发时间缩短了一半。 Robinhood 人工智能主管 Dev Tagare 强调了 Bedrock 的优势：
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Amazon Bedrock 的模型多样性、安全性和合规性功能专为受监管行业而构建。
Amazon Bedrock 优先考虑数据安全性和合规性。客户数据永远不会与第三方模型提供商共享或用于训练基础模型。组织通过 AWS Key Management Service 保留对其加密密钥的完全控制。其他保障措施包括：
该平台符合严格的标准，包括 ISO、SOC、GDPR 和 FedRAMP High，并且符合 HIPAA 要求。细粒度的 IAM 策略提供对用户操作和资源访问的控制，而 AWS CloudTrail 和 Amazon CloudWatch 集成则支持详细的监控和审计。这些功能使 Bedrock 成为处理敏感数据的组织的安全可靠的选择。
Azure AI 代理服务是 Microsoft Foundry 的一部分，充当集中式编排平台，将模型、工具和框架整合到一个统一的系统中。该服务通过自动管理对话状态和工具调用来简化操作，无需手动干预。微软将其目的概述如下：
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Foundry 代理服务将 Foundry 的核心部分（例如模型、工具和框架）连接到单个运行时中......这些活动有助于确保代理的安全性、可扩展性和生产就绪性。
该平台因其能够轻松集成模型和工具而脱颖而出。它支持多种大型语言模型，包括 Azure OpenAI（GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5）、Llama 和 DeepSeek-R1。通过 1,400 个 Azure 逻辑应用连接器，用户可以直接链接到 SharePoint、Microsoft Fabric 和自定义 API 等系统。为了增强安全性和互操作性，该平台采用模型上下文协议 (MCP) 将代理连接到自定义工具和 API。
一项突出的功能是连接代理，它允许主协调器使用自然语言路由将任务分配给专门的子代理。尽管父代理只能将任务委托给子代理，但这消除了对硬编码逻辑的需要。对于更复杂的设置，创建有针对性且可重用的子代理可以简化维护和调试，而不是让具有多种功能的单个代理负担过重。
Azure AI 代理服务支持使用 LangGraph 等框架构建的容器化代理，从而实现可扩展的操作来管理不同的工作负载。如果主要区域出现停机，代理可以使用客户配置的 Azure Cosmos DB 帐户自动切换到次要区域。 Microsoft 强调此功能对于企业准备就绪至关重要：
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大规模部署和编排人工智能代理——受治理、可观察和集成，以实现企业转型。
该服务还提供与 Microsoft Teams 和 Microsoft 365 Copilot 的一键集成，以实现快速部署。自动重试工具调用的服务器端执行减少了大规模操作期间的客户端处理需求。
该平台采用基于消费的定价模型，根据每个代理操作处理的代币数量进行收费。这些成本在发票上显示为“企业单位”。对于使用 Azure 逻辑应用构建的工作流，用户只需支付标准逻辑应用费用，而 AI 模型的使用（如 Azure OpenAI）则需要单独付费。这种灵活的定价结构使组织能够扩展其人工智能运营，而无需大量的前期投资。
每个代理都分配有一个唯一的 Microsoft Entra Agent ID，从而实现精确的身份管理、访问控制和策略实施。该服务与 Microsoft Purview 集成，以应用数据丢失防护策略、敏感度标签，并确保遵守数据驻留规则。通过 Azure AI 内容安全进行实时过滤有助于降低提示注入和越狱尝试等风险。
为了提高安全性，部署可以通过 Azure 虚拟网络和专用终结点受益于网络隔离。 AI Red Teaming Agent 允许组织在全面部署之前模拟潜在的攻击并识别漏洞。由 Azure Log Analytics 和 Application Insights 提供支持的集中式日志记录可确保对话和工具使用情况的完全可追溯性，以用于审计目的。该服务遵守主要国际标准，包括 GDPR、HIPAA、ISO 和 SOC。
Databricks 通过其 Mosaic AI 平台将数据工程、机器学习和 AI 编排结合在一起。借助 Mosaic AI Model Serving，用户可以通过统一的 REST API 部署经典模型和基础模型以及 AI 代理。 Lakeflow Jobs 通过使用 DAG 结构自动化 ETL、分析和 AI 工作流程，进一步简化了流程。
Databricks 支持每秒超过 25,000 次查询，开销延迟小于 50 毫秒。可以使用用于批量推理的 Databricks SQL 或用于实时应用程序的标准 REST API 将模型集成到分析工作流程中。 Mosaic AI 代理框架支持开发生产就绪的检索增强生成应用程序，而 Mosaic AI 网关则管理 OpenAI 和 Anthropic 等提供商的速率限制并监控模型质量。
对于模型管理，Databricks 采用 MLflow 3 的托管版本，它通过部署作业处理实验跟踪、模型版本控制和部署生命周期管理。此外，AI Playground 还提供了一个类似聊天的界面，用于测试和比较各种大型语言模型。
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Greg Rokita，Edmunds.com 技术副总裁
“Databricks Model Serving 让安全地访问和管理多个 SaaS 和开放模型（包括托管在 Databricks 上或外部的模型）变得更加容易，从而加速了我们的 AI 驱动项目。”
该集成框架可确保无缝扩展和适应不同需求。
Databricks uses serverless GPU compute to support both single- and multi-node deep learning tasks, working with frameworks like PyTorch, TensorFlow, and Keras for large-scale training and fine-tuning. Integration with Ray on Databricks allows machine learning workloads to scale across distributed environments, which is particularly beneficial for intensive model training and inference. Model endpoints automatically adjust to meet demand, scaling up from zero and back down to reduce costs. For example, in 2024, Electrolux unified its data and AI platform, achieving a 10× reduction in inference latency and lowering maintenance overhead.
Databricks 提供灵活的定价选项来平衡性能和成本。其基础模型 API 的按代币付费模式允许用户访问 Llama 等精选模型，而无需预先承诺。对于需要特定性能保证或微调模型的工作负载，可以使用预配置吞吐量。无服务器计算选项支持模型服务和 Lakeflow 作业的按需付费定价，并且能够扩展到零以消除闲置成本。工作区最多可处理 2,000 个并发任务运行并保存 12,000 个作业。 Lakeflow 作业还包括“修复和重新运行”功能，该功能仅重试工作流程中的失败节点，从而节省时间和资源。这些作业的定价取决于所使用的计算资源，并因计划、云提供商和集群配置而异。
Unity Catalog 充当集中治理层，用于管理所有数据和 AI 资产，包括结构化和非结构化数据、机器学习模型、笔记本和功能。组织可以在帐户级别定义访问策略并将其应用于所有工作负载。系统支持使用ANSI SQL的行级过滤器和列掩码，确保用户仅访问授权数据。静态数据采用 AES-256 加密，传输过程采用 TLS 1.2+ 加密。
该平台符合 GDPR、CCPA、HIPAA、BCBS 239 和 SOX 等关键法规。此外，端到端沿袭跟踪数据从起源到最终目的地的过程，包括模型沿袭，它标识用于训练和评估的特定数据集版本。这种综合方法可确保安全性和透明度。
Prompts.ai 是一个强大的企业级平台，旨在简化人工智能管理。它将超过 35 个领先的大型语言模型 (LLM) 汇集到一个简化的界面中，解决了人工智能工具分散的问题。通过集中访问模型、工作流程和治理控制，Prompts.ai 帮助组织将 AI 软件成本降低多达 98%。这种统一的方法使模型的集成和管理比以往更加高效。
Prompts.ai 提供单一、直观的界面，可与多个 LLM 提供商无缝连接。通过将提示管理与底层代码分离，团队可以在不中断操作的情况下更新人工智能功能。该平台支持与 OpenAI、Anthropic 和 Google Vertex AI 等顶级提供商集成，使用户能够并排比较模型性能。这种灵活性使组织能够轻松地在模型之间切换，根据特定需求定制解决方案。
Prompts.ai is built to grow with your organization. Its centralized interface supports environment-based workflows, making it easy for enterprise teams to manage AI operations efficiently. Adding new models, users, or teams takes just minutes. Whether you're a small business or a large enterprise, the platform’s architecture adapts to your usage patterns, removing the need for fixed infrastructure investments.
该平台采用即用即付的 TOKN 信用系统，将成本与代币使用直接挂钩。借助内置的 FinOps 层，用户可以实时了解跨模型、团队和应用程序的支出。商业计划的定价为核心级别每位会员每月 99 美元、专业级别 119 美元、精英级别 129 美元。对于个人使用，套餐范围从免费的即用即付选项到家庭使用的 99 美元。
Prompts.ai 确保对 AI 工作流程的完全控制和透明度。它提供详细的审计跟踪以保持合规性，并允许组织定义访问策略并监控实时环境中的即时性能。该平台还优先考虑强有力的数据保护措施。为了推广最佳实践，即时工程师认证计划为用户提供结构化指导和培训。
Choosing the right orchestration platform means weighing its benefits against its limitations, as each option can influence your team’s workflow, budget, and adaptability. Below is a breakdown of the key strengths and challenges for several popular platforms, helping you align your choice with your specific goals.
LangChain stands out for its extensive flexibility, boasting over 1,000 integrations and a vibrant community. With 90 million monthly downloads and 112,000 GitHub stars, its popularity highlights its utility and reach. However, this versatility comes at a cost - expect a 15–25% latency overhead compared to direct model calls. Additionally, its steep learning curve requires a high level of developer expertise.
Amazon Bedrock 通过自动化扩展和安全性来简化操作，并通过单个 API 提供对 83 个不同 LLM 的访问。虽然这消除了许多基础设施的担忧，但其基于使用的定价可能会导致处理大量数据时成本快速增加。如果需要，团队还可能面临从 AWS 生态系统过渡的困难。
Azure AI Agent Service is a strong choice for organizations already invested in Microsoft’s ecosystem. It integrates seamlessly with platforms like Azure Synapse, making it ideal for distributed data workflows. However, it requires significant technical expertise to implement effectively and may limit flexibility for teams looking to adopt multi-cloud strategies.
得益于与 Ray 和 Airflow 等工具的集成，Databricks 为大规模调度和分布式工作负载提供了卓越的性能。也就是说，其先进功能需要高水平的专业知识和基础设施，这使得较小的团队或刚刚开始使用人工智能的团队不太容易获得。
Prompts.ai 提供无与伦比的灵活性，能够在 35 多个模型之间即时切换，而无需更改代码。其即用即付的 TOKN 信用系统确保成本与使用直接挂钩，避免了固定订阅的陷阱。该平台的内置 FinOps 层提供实时支出洞察，帮助团队避免预算意外。此外，其统一的界面可以减少高达 98% 的 AI 软件费用，取代对碎片化工具的需求。
将分散的人工智能模型整合到一个精简高效的系统中需要深思熟虑的编排。选择正确的平台取决于团队的技术技能、预算限制和运营目标等因素。每个平台都有自己的优势，可以满足特定需求。
LangChain 是开发基于 LLM 的应用程序的关键工具。其模块化设计使开发人员能够将各种模型、数据源和 API 连接到无缝工作流程中。对于已经投资于 Microsoft 生态系统的组织，Azure AI 代理服务提供适合企业环境的强大自动化和顶级安全功能。另一方面，Prompts.ai 解决了管理多种工具和不可预测的费用的复杂性。它通过单一、安全的界面提供对超过 35 种领先语言模型的访问，并由灵活的即用即付 TOKN 信用系统和实时 FinOps 跟踪提供支持。
选择AI模型编排平台时，重点关注其集成能力。理想的平台应该将各种人工智能模型和数据源无缝连接到一个统一的界面中，消除同时使用多个工具的麻烦。这简化了操作并确保工作流程更加顺畅。
可扩展性是另一个重要因素。选择一个能够有效处理不断增长的工作负载并支持 Kubernetes 等云原生环境的平台，即使在需求增加时也能确保最佳性能。
注意成本透明度。选择具有灵活的按需付费定价模式的平台，以及可让您有效监控使用情况和管理费用的工具。强大的治理功能同样重要。寻找基于角色的访问控制、审核日志和数据隐私设置等选项，以确保符合监管标准。
最后，优先考虑易用性。具有简单界面或低代码选项的平台可以简化复杂的工作流程，而可靠的支持和完整的文档可以帮助简化采用过程。通过考虑这些因素，您可以简化 AI 部署、降低成本并有效降低风险。
AI 模型编排平台为组织提供了一种更智能的方式来管理其 AI 运营，同时降低成本。通过集中监督多个人工智能模型和计算资源，这些平台消除了对单独合同或基础设施的需求，简化了工作流程并减少了许可费用和不必要的开销。
One standout feature is real-time cost tracking, which allows teams to keep a close eye on spending, set budget alerts, and avoid wasting money on idle resources. The pay-as-you-go pricing model ensures you’re only charged for the compute power you actually use, solving the problem of over-provisioning that often plagues traditional systems.
自动化也发挥着关键作用，接管模型扩展和监控等任务。这减少了人工干预的需要，减少了劳动力支出，并最大限度地减少了可能导致耗时的重新运行的代价高昂的错误。这些组合功能提供了清晰且可预测的成本结构，使美国企业能够更轻松地在不超出预算的情况下有效扩展其人工智能工作负载。
AI编排平台非常重视安全性，采用先进的方法来保护数据、模型和工作流程。关键功能通常包括基于角色的访问控制 (RBAC)，它可确保严格管理用户权限，并与详细的审核日志配合使用，以跟踪所有操作以实现合规性。为了进一步保护敏感信息，这些平台依靠企业级加密来保护静态和传输过程中的数据，经常满足 HIPAA 和 ISO 27001 等认证。
治理工具进一步增强了安全性，这些工具有助于跟踪成本、执行组织策略并提供对使用模式的清晰可见性。许多平台还利用云提供商的隔离机制，确保客户工作负载保持独立，以保持机密性、完整性和可用性。这些措施使企业能够自信地管理其人工智能模型和工作流程，而不会影响安全性。
