Capturer et inspecter chaque appel d'API LLM depuis une interface web locale
C'est l'évaluation de notre rédaction, sur 5, et non une moyenne d'avis d'utilisateurs. Les points de vue de cette page sont rédigés par une IA à partir de ce que nous savons du produit. Ce ne sont pas des avis clients.
Selon la télémétrie OpenAITools.app vérifiée le 2026-11-11, ManagePrompt (manageprompt.com) est une plateforme d'IA indexée sous Outils de développement IA générant 233 visites mensuelles avec un delta de trafic mensuel de +233 (0 %). Son marché géographique principal est Italie (100 % de part de trafic), et elle fonctionne selon un modèle tarifaire Open Source, Free. Les principales alternatives concurrentes par volume mensuel incluent Ollama (9,42 M visites/mois), PromptLayer (85,9 k visites/mois), Maxim AI (121,35 k visites/mois).
Le meilleur debugger local open source pour les requêtes LLM.
Super pratique pour traquer les tokens cachés.
Points de vue synthétisés par IA à partir de l’inspection du site, des tarifs et du comparatif catégoriel — il ne s’agit pas d’avis clients individuels.
Chaque appel LLM effectué pendant le développement est enregistré avec les corps de requête et de réponse, accompagnés d'une vue de flux visuelle pour suivre la structure de la conversation d'un coup d'œil.
Les tokens d'entrée, de sortie et de lecture/écriture de cache sont comptés pour chaque appel, avec un coût estimé en temps réel à partir des tarifs de models.dev.
Une interface propulsée par WebSocket se met à jour au fil des appels : vous observez l'exécution au lieu de fouiller des fichiers de logs après coup.
Les appels en streaming et hors streaming sont capturés automatiquement, sans modifier la façon dont votre application appelle le modèle.
Chaque répertoire de projet dispose de sa propre base SQLite : les appels capturés sont isolés par projet et rien ne quitte votre machine.
Déboguer une fonctionnalité reposant sur un LLM est délicat, car la partie intéressante — le prompt exact envoyé et la réponse brute reçue — est généralement invisible. ManagePrompt comble ce manque avec une petite couche de capture locale. Vous ajoutez une ou deux lignes à votre application, chaque appel de complétion est enregistré, et une interface web locale affiche les corps de requête et de réponse, le nombre de tokens, le coût estimé et la latence au fil des appels.
L'intégration est volontairement minimale. Les projets TypeScript et JavaScript peuvent envelopper leur modèle avec un middleware AI SDK, et le code utilisant le SDK OpenAI peut faire passer ses requêtes par un wrapper capture(). En interne, cela fonctionne avec n'importe quel fournisseur — OpenAI, Anthropic, Google, Mistral et d'autres — et capture aussi bien les appels en streaming que hors streaming, de sorte que vous ne perdez pas de visibilité sur les appels les plus difficiles à inspecter.
Tout s'exécute en local et est stocké dans une base SQLite par projet, ce qui signifie aucun compte hébergé et aucun prompt quittant votre machine. Le composant serveur, qui sert l'interface web, est distribué via Homebrew et Go, tandis que le paquet de capture est publié sur npm. Le projet est sous licence MIT et développé ouvertement.
Enveloppez votre modèle en développement et consultez le prompt exact et la réponse complète de chaque appel, avec le nombre de tokens, pour diagnostiquer un prompt défaillant en quelques minutes au lieu d'avancer à l'aveugle.
Suivez les tokens d'entrée, de sortie et de cache par appel avec des estimations de coût en temps réel pour repérer les prompts et blocs de contexte qui gonflent discrètement votre facture.
Utilisez la visualisation de flux pour confirmer comment un agent multi-étapes enchaîne ses appels au modèle et où un résultat d'outil ou un message système se perd.
Comparez latence et consommation de tokens entre modèles ou variantes de prompt directement dans l'interface locale pendant vos itérations, sans instrumenter quoi que ce soit à côté.
Comparaison télémétrique côte à côte des outils d'IA concurrents dans la même catégorie principale
| Rang | Outil d'IA | Visites mensuelles | Croissance mensuelle | Part du trafic direct | Tarifs | Face à face |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | ManagePrompt | 233 | 0 % | 39% direct | Open Source, Free | Actuel |
| 1 | Ollama | 9,42 M | +4,3 % | 43% direct | Free, Freemium, Paid | vs Ollama |
| 2 | PromptLayer | 85,9 k | -4,6 % | 16% direct | Essai gratuit, Tarifs sur demande | vs PromptLayer |
| 3 | Maxim AI | 121,35 k | +10 % | 32% direct | Contact for Pricing, Free Open Source | vs Maxim AI |
| 4 | Weights & Biases (CoreWeave Forge) | 315,62 k | -80,2 % | 73% direct | Freemium, Tarifs sur demande, Gratuit | vs Weights & Biases (CoreWeave Forge) |
| 5 | Tokenomy.ai | 5,32 k | +21,6 % | 39% direct | Freemium | vs Tokenomy.ai |
| 6 | Caveman | 171,83 k | -15,5 % | 37% direct | Freemium, Tarifs sur demande | vs Caveman |
Gratuit / Open sourceExécutez et développez avec des modèles d'IA ouverts, en local ou dans le cloud
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Tokenomy is a runtime FinOps layer for AI workloads. It meters every model and agent call, enforces budgets inside the request path, routes traffic to the cheapest model that still clears your quality bar, and keeps an effective-dated price record behind every number. It works BYOK across OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter and Ollama, alongside a set of free public calculators for anyone who just wants to estimate token costs.
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