What is PromptLayer?
PromptLayer 是专为大型语言模型 (LLM) 开发团队打造的一站式平台。它提供核心工具，助您实现提示管理、严格评估和深度可观测性，将 LLM 核心逻辑从代码中剥离。从而加速迭代，确保提示质量，并促进技术与非技术人员之间的无缝协作。
主要功能
✍️ 集中式提示管理与协作： 直接在仪表盘上可视化编辑、版本化并部署提示。这将提示更新与代码发布解耦，使团队中的任何人——包括产品经理和领域专家——都能直接参与提示迭代。轻松组织版本、比较更改并利用发布标签管理环境。
📊 强大的提示与模型评估： 借助灵活的评估流程，严格测试提示性能。并排比较不同模型和参数，根据生产数据运行历史回溯测试，并在提示更新时安排自动化回归测试。支持自动化和人工评分，确保全面质量保证。
📈 实时 LLM 可观测性与分析： 深入洞察 LLM 应用的性能和使用情况。实时监控请求、成本和延迟。按提示、用户或模型追踪分析数据，了解性能趋势。通过完整链路追踪单个请求，快速定位并调试问题。
🗄️ 结构化数据集管理： 在一个平台集中构建、维护和管理评估数据集。可从零开始创建数据集，也可利用自定义过滤器从生产数据中筛选整理。支持数据集版本化、添加单个请求，并与团队协作，确保测试和潜在微调的高质量数据。
🔗 可视化提示链： 使用直观的构建器，可视化设计、版本化、测试和部署复杂的 LLM 工作流（提示链）。这使团队无需编写代码即可迭代 LLM 架构，测试不同的模型组合，并可视化数据流，从而简化调试和协作。
PromptLayer 如何解决您的问题
构建可靠且可扩展的 LLM 应用，远不止编写初始提示那么简单；它需要持续的迭代、测试、监控和协作。PromptLayer 正是针对这些挑战提供了直接解决方案：
赋能非技术专家： 领域专家和产品负责人往往最了解期望的 AI 行为。PromptLayer 为他们提供了直接编辑和测试提示的途径，消除了工程瓶颈，显著加速了开发周期。案例研究表明，团队能够将数月的工作压缩至数周完成，并大幅提高提示的修订频率。
确保提示质量与性能： 模糊不清的提示性能会导致用户体验的不可预测。借助 PromptLayer 的评估工具，您可以在部署到生产环境之前，系统地测试提示更改、比较模型并确保质量。自动化回归测试有助于在迭代过程中保持性能。
获得关键洞察： 了解 LLM 在实际世界中的表现对于调试、优化和成本控制至关重要。PromptLayer 提供实时可观测性与分析，让您无需借助单独的监控工具，即可快速识别问题、定位瓶颈，并追踪成本和延迟等关键指标。
优化团队协作： 提示分散在各个代码库中会阻碍团队协作。PromptLayer 提供了一个集中、可视化的提示、数据集和工作流注册中心，促进协作、知识共享，并提供清晰的变更审计跟踪。
为何选择 PromptLayer？
PromptLayer 为提示工程提供了一种独特且高度集成的协作方法。它将管理、评估、可观测性、数据集工具和可视化提示链功能整合到一个平台中，相比拼凑而成的内部工具或分散式服务，提供“更整洁”、更高效的工作流程。它尤其注重赋能非技术相关方，这使其对于希望扩展 LLM 开发工作并利用多样化专业知识的团队而言尤为有效。此外，通过 SOC 2 Type 2 合规认证，您可以信赖其在数据隐私和安全方面的承诺。
总结
PromptLayer 提供将您的 LLM 应用从原型推向生产并实现规模化所需的综合平台。它为您的团队配备了有效管理提示、严格评估性能和保持关键可见性的工具，同时促进团队协作。通过 PromptLayer 优化您的提示工程工作流程，并解锁更快的迭代速度。
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
PromptLayer was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-03-07.
