OpenLIT vs PromptLayer

Ghi lại trace và metric OpenTelemetry cho mọi lần gọi LLM, gọi công cụ, bước truy xuất và bước agent, rồi lọc theo người dùng, phiên, chi phí, độ trễ hoặc metadata tùy chỉnh.

Chấm điểm lưu lượng production hoặc thử nghiệm bằng LLM-as-a-judge, kiểm tra heuristic hoặc đánh giá thủ công để đo độ chính xác, mức liên quan và độ an toàn theo thời gian.

Quản lý và tạo phiên bản cho prompt trong Prompt Hub, rồi triển khai, khôi phục và cập nhật prompt mà không cần phát hành mã ứng dụng mới.

Lưu và xoay vòng khóa API của OpenAI, Anthropic và các nhà cung cấp LLM khác bên ngoài mã nguồn, trong một vault được mã hóa.

Chỉnh sửa, quản lý phiên bản, so sánh và khôi phục prompt từ dashboard trực quan mà không cần viết mã, để nhóm sản phẩm, marketing và nội dung chỉnh sửa trong khi kỹ thuật kiểm soát triển khai.

Chạy kiểm thử dựa trên dataset với người chấm là con người và AI, kích hoạt đánh giá hồi quy mỗi khi prompt thay đổi, backtest phiên bản mới với dữ liệu lịch sử và so sánh prompt giữa các mô hình.

Kết nối trace production với đúng phiên bản prompt đã tạo ra chúng và kiểm tra lỗi, chi phí, độ trễ và lượng token theo tính năng, mô hình hoặc người dùng.

Xây dựng, truy vết và cải thiện luồng agent với prompt, lời gọi công cụ, đánh giá và log ở một nơi, để kiểm thử các luồng nhiều bước trước khi phát hành.