Promptic

Freemium

面向 AI 应用团队的生成式 AI 优化平台：评估模型、改进提示词与智能体，并依据业务指标选择配置。

什么是 Promptic？

Promptic 帮助团队使用具有代表性的数据、预期输出和业务指标来评估和改进 AI 应用。它涵盖模型比较、提示词调优、智能体评估、信息提取以及工具选择工作流。

用户可以针对质量、成本和延迟对候选配置进行基准测试，通过 OpenTelemetry 跟踪检查生产环境中的运行情况，并从应用工作流中获取或部署经过验证的配置。

根据标注示例、评估器和业务指标优化提示词。Promptic 支持多变量提示词和结构化聊天消息模板，使实验能够匹配应用中使用的格式。

在同一任务上对不同基础模型进行基准测试，并比较质量、推理成本和延迟，以确定符合项目优先级的配置。

评估完整的智能体，并比较其输出、产物、轨迹和架构，包括使用路由、检索或工具的工作流。

通过与提供商无关的 span 捕获 LLM 调用、工具调用和工作流步骤。跟踪信息可以包含请求和响应负载、令牌数量、成本及延迟，用于调试和优化。

仅对重要的输出字段进行评分，并支持按字段设置纳入范围、权重和必填字段处理，覆盖策略设置，以及可配置的 LLM 评判行为。

使用 Python SDK、REST API、CLI 或有文档说明的控制台工作流来为应用添加埋点、管理实验，以及获取优化后的提示词或配置。SDK 支持对 OpenAI、Anthropic、Google、LangChain 和 Cohere 的一流跟踪。

在候选模型上运行同一评估数据集，并在选择部署方案前权衡输出质量、推理成本和延迟。

比较完整的智能体架构，检查失败的跟踪和 span，并在发布修订后的实现前，针对固定案例进行验证。

为文档或其他结构化任务优化提示词，然后分别评估重要的输出字段，使可选字段或噪声字段不会掩盖有意义的回归。

评估模型从 MCP 服务器选择工具的可靠性，并利用跟踪证据调查错误路由、重试或其他工具使用失败。

Promptic 可以优化什么？

Promptic 可以优化提示词、比较模型、评估智能体架构、改进信息提取工作流，并优化模型的工具选择。文档还介绍了对多变量提示词、聊天消息提示词和结构化输出评估的支持。

优化工作流如何运作？

用户提供具有代表性的输入和预期输出，定义重要指标，并使用同一数据集对候选提示词、模型或架构进行基准测试。Promptic 会展示结果差异，并帮助根据所选权衡因素选择配置。

跟踪如何运作？

Promptic 使用基于 OpenTelemetry 的埋点来捕获 LLM 调用、工具调用和工作流步骤。跟踪数据可以包含负载、令牌数量、成本和延迟，随后可用于调试、创建数据集和优化。

Promptic 可以集成到现有应用中吗？

可以。Promptic 提供 Python SDK、REST API、CLI 工作流和基于控制台的工作流文档。Python SDK 可通过即插即用的初始化方式启用跟踪，并支持 OpenAI、Anthropic、Google、LangChain 和 Cohere 集成。

模型使用是否包含在订阅中？

定价页面区分了 Promptic Credits 与模型或令牌使用量。用户可以自带模型密钥；在适用的套餐中，托管模型使用量为可选项并单独计费，企业条款则可定制。

流量数据仅供参考。