Captura e inspecciona cada llamada a la API de LLM desde una interfaz web local
Es la valoración de nuestro equipo editorial sobre 5, no una media de opiniones de usuarios. Los puntos de vista de esta página los redacta una IA a partir de lo que sabemos del producto. No son reseñas de clientes.
Según la telemetría de OpenAITools.app verificada el 2026-11-11, ManagePrompt (manageprompt.com) es una plataforma de IA indexada en Herramientas de desarrollo con IA que genera 233 visitas mensuales con una variación de tráfico intermensual de +233 (0 %). Su principal mercado geográfico es Italia (100 % de cuota de tráfico), y opera con un modelo de precios Open Source, Free. Entre las principales alternativas competidoras por volumen mensual se incluyen Ollama (9,42 M visitas/mes), PromptLayer (85,9 mil visitas/mes), Maxim AI (121,35 mil visitas/mes).
Excelente debugger local para llamadas LLM, open source de verdad.
Muy útil para ver tokens y latencia en tiempo real.
Perspectivas sintetizadas por IA a partir de la inspección del sitio, precios y comparativas de categoría; no son testimonios individuales de clientes.
Cada llamada al LLM durante el desarrollo queda registrada con los cuerpos de petición y respuesta, más una vista de flujo visual para seguir la estructura de la conversación de un vistazo.
Se cuentan los tokens de entrada, salida y lectura/escritura de caché de cada llamada, con coste estimado en tiempo real a partir de los precios de models.dev.
Una interfaz basada en WebSocket se actualiza a medida que ocurren las llamadas, así observas la ejecución en lugar de rebuscar en archivos de log después.
Las llamadas en streaming y no streaming se capturan automáticamente, sin cambiar cómo tu aplicación llama al modelo.
Cada directorio de proyecto tiene su propia base de datos SQLite, de modo que las llamadas capturadas quedan aisladas por proyecto y nada sale de tu máquina.
Depurar una función basada en LLM es incómodo porque la parte interesante —el prompt exacto que se envió y la respuesta en bruto que volvió— suele ser invisible. ManagePrompt cubre ese hueco con una pequeña capa de captura local. Añades una o dos líneas a tu aplicación, cada llamada de completado queda registrada y una interfaz web local muestra los cuerpos de petición y respuesta, los recuentos de tokens, el coste estimado y la latencia mientras ocurren.
La integración es deliberadamente mínima. Los proyectos TypeScript y JavaScript pueden envolver su modelo con un middleware de AI SDK, y el código que usa el SDK de OpenAI puede pasar las peticiones por un envoltorio capture(). Por debajo funciona con cualquier proveedor —OpenAI, Anthropic, Google, Mistral y otros— y captura llamadas en streaming y no streaming por igual, así que no pierdes visibilidad en las llamadas más difíciles de inspeccionar.
Todo se ejecuta en local y se guarda en una base de datos SQLite por proyecto, lo que significa que no hay cuenta alojada ni prompts que salgan de tu máquina. El componente de servidor, que sirve la interfaz web, se distribuye por Homebrew y Go, mientras que el paquete de captura se publica en npm. El proyecto tiene licencia MIT y se desarrolla abiertamente.
Envuelve tu modelo en desarrollo y ve el prompt exacto y la respuesta completa de cada llamada, junto con los recuentos de tokens, para diagnosticar un prompt problemático en minutos y no a base de conjeturas.
Observa los tokens de entrada, salida y caché por llamada con estimaciones de coste en tiempo real para encontrar los prompts y bloques de contexto que están inflando tu factura sin que lo notes.
Usa la visualización de flujo para confirmar cómo encadena sus llamadas al modelo un agente de varios pasos y en qué punto se pierde un resultado de herramienta o un mensaje de sistema.
Compara latencia y uso de tokens entre modelos o variantes de prompt directamente en la interfaz local mientras iteras, sin montar instrumentación aparte.
Comparación de telemetría lado a lado de herramientas de IA competidoras en la misma categoría principal
| Posición | Herramienta de IA | Visitas mensuales | Crecimiento intermensual | Cuota de tráfico directo | Precios | Comparativa directa |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | ManagePrompt | 233 | 0 % | 39% directo | Open Source, Free | Actual |
| 1 | Ollama | 9,42 M | +4,3 % | 43% directo | Free, Freemium, Paid | vs Ollama |
| 2 | PromptLayer | 85,9 mil | -4,6 % | 16% directo | Prueba gratuita, Precio a consultar | vs PromptLayer |
| 3 | Maxim AI | 121,35 mil | +10 % | 32% directo | Contact for Pricing, Free Open Source | vs Maxim AI |
| 4 | Weights & Biases (CoreWeave Forge) | 315,62 mil | -80,2 % | 73% directo | Freemium, Precio a consultar, Gratis | vs Weights & Biases (CoreWeave Forge) |
| 5 | Tokenomy.ai | 5,32 mil | +21,6 % | 39% directo | Freemium | vs Tokenomy.ai |
| 6 | Caveman | 171,83 mil | -15,5 % | 37% directo | Freemium, Precio a consultar | vs Caveman |
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