What is Flowstack?
将大型语言模型 (LLM) 集成到你的应用程序中，会开启无限可能，但同时也带来了新的挑战。跟踪 API 调用、了解 token 消耗情况、管理不同模型之间的成本，以及确保流畅的性能，这些问题都可能迅速变得复杂起来。Flowstack 专门为 LLM 驱动的应用程序提供必不可少的分析、监控和优化工具，只需极少的设置，即可帮助你重新获得清晰的掌控力。
Flowstack 专为像你这样的开发者和团队而构建，他们需要直接了解 LLM 的使用情况。无需使用通用的监控工具或构建自定义日志记录系统，只需在现有的 API 调用中添加两行代码，即可获得详细的、LLM 专属的洞察。这使你能够专注于构建出色的功能，并确信自己了解 AI 集成的运营方面。
主要功能
📊 监控全面使用情况： 跟踪关键指标，包括 API 请求、token 计数（prompt 和 completion）、缓存命中率和整体活动模式。这让你能够清楚地了解用户与 LLM 功能的交互方式。
💰 分析详细成本： 准确了解不同用户、特定 API 请求或各种 LLM 模型的成本。分解费用以识别高成本区域，并就资源分配做出明智的决策。
⚙️ 优化 LLM 性能和支出： 无需进行深度代码更改，即可轻松实现必要的优化。添加远程缓存以减少重复查询的延迟和成本，设置速率限制以防止滥用或意外峰值，并为瞬时网络问题启用自动重试。
🔍 搜索和过滤交互数据： 使用强大的搜索功能，在请求和响应数据中查找特定关键字。应用跨多列的过滤器，根据用户 ID、使用的模型、关键字或其他参数快速隔离交互，以便进行调试或分析。
🔌 以最小的努力集成： 几分钟即可开始使用。只需更新 LLM API 调用中的基本 URL，并包含你的 Flowstack API 密钥。无需复杂的 SDK 或基础设施变更。请查看文档，获取使用 cURL、Python 和 Node.js 的示例。
🌐 利用广泛的 LLM 兼容性： Flowstack 可与许多流行的 LLM 提供商无缝协作。它目前支持 OpenAI、Anthropic、AI21、AWS Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Mistral，使你能够从单个平台监控各种模型。
Flowstack 的实际场景
想象一下 Flowstack 如何简化你的工作流程：
控制螺旋式上升的成本： 你的应用程序使用多个 LLM，并且成本意外攀升。使用 Flowstack 的成本分析，你快速确定一个依赖于高级模型的、新推出的特定功能是导致 70% 增长的原因。现在，你可以决定是优化该功能的 prompt，切换到更具成本效益的模型来执行某些任务，还是调整用户访问权限。
提高应用程序响应能力： 用户报告说，在使用 AI 驱动的摘要工具时，偶尔会出现速度缓慢的情况。Flowstack 的监控显示频繁的、相同的请求正在访问你的 LLM。通过使用单个设置开关启用 Flowstack 的远程缓存，你可以立即从缓存中提供这些常见请求，从而显著减少延迟和 API 成本，而无需编写自定义缓存逻辑。
调试用户报告的问题： 用户报告说，从你的 AI 助手那里收到了奇怪或不相关的回复。使用 Flowstack 的搜索功能，你可以按该用户 ID 过滤日志，并搜索与他们的查询相关的关键字。你很快找到了确切的请求和响应对，从而使你能够分析 prompt 和模型行为，以诊断和修复根本问题。
掌控你的 LLM 运营
Flowstack 提供了一个实用、易于实施的解决方案，用于了解和管理你的 LLM 使用情况和成本。通过提供清晰的分析和简单的优化工具，它可以使你更有信心地、更高效地构建和扩展 AI 功能。在我们的 beta 测试期间，Flowstack 完全免费提供，提供无限使用和优先支持，以换取你宝贵的反馈。
More information on Flowstack
Launched
2023-05
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
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<5k
Tech used
Google Tag Manager,Webflow,Amazon AWS CloudFront,Cloudflare CDN,Google Fonts,jQuery,Gzip,OpenGraph
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Flowstack was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-05.
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