What is Flowstack?
將大型語言模型 (LLM) 整合到您的應用程式中，開啟了令人難以置信的可能性，但也帶來了新的挑戰。追蹤 API 呼叫、了解 token 消耗量、管理不同模型之間的成本，以及確保效能順暢，這些都可能很快變得複雜。Flowstack 提供專為 LLM 驅動應用程式設計的基本分析、監控和最佳化工具，協助您以最少的設定重新掌握清晰度和控制權。
Flowstack 專為像您一樣的開發人員和團隊而打造，他們需要直接了解 LLM 的使用方式。您可以透過在現有的 API 呼叫中新增兩行程式碼，來獲得詳細、LLM 專屬的洞察，而無需應付通用的監控工具或建置自訂記錄系統。這讓您可以專注於建構出色的功能，並確信您了解 AI 整合的運作方式。
主要功能
📊 監控全面使用情況： 追蹤關鍵指標，包括 API 請求、token 數量（提示和完成）、快取命中率和整體活動模式。這讓您可以清楚了解使用者如何與您的 LLM 功能互動。
💰 分析詳細成本： 準確了解不同使用者、特定 API 請求或各種 LLM 模型的成本。細分費用以識別高成本區域，並針對資源分配做出明智的決策。
⚙️ 最佳化 LLM 效能與支出： 輕鬆實施基本最佳化，而無需進行深入的程式碼變更。新增遠端快取以減少重複查詢的延遲和成本、設定速率限制以防止濫用或意外高峰，並為暫時性網路問題啟用自動重試。
🔍 搜尋和篩選互動資料： 使用強大的搜尋功能，在您的請求和回應資料中尋找特定關鍵字。跨多個欄位套用篩選器，以根據使用者 ID、使用的模型、關鍵字或其他參數快速隔離互動，以進行偵錯或分析。
🔌 以最少的精力整合： 幾分鐘即可開始使用。只需更新 LLM API 呼叫中的基本 URL，並包含您的 Flowstack API 金鑰。無需複雜的 SDK 或基礎架構變更。請參閱說明文件，以取得使用 cURL、Python 和 Node.js 的範例。
🌐 利用廣泛的 LLM 相容性： Flowstack 可與許多流行的 LLM 提供者無縫協作。目前支援 OpenAI、Anthropic、AI21、AWS Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Mistral，讓您可以從單一平台監控各種模型。
Flowstack 的實際情境
想像一下 Flowstack 如何簡化您的工作流程：
控制螺旋式上升的成本： 您的應用程式使用多個 LLM，並且成本正在意外攀升。使用 Flowstack 的成本分析，您可以快速識別出依賴高級模型的特定、新推出的功能是造成 70% 增長的原因。現在，您可以決定是否最佳化功能的提示、針對某些任務切換到更具成本效益的模型，或調整使用者存取權。
提高應用程式的回應速度： 使用者回報在使用 AI 驅動的摘要工具時偶爾會出現緩慢的情況。Flowstack 的監控顯示頻繁、相同的請求正在命中您的 LLM。透過使用單一設定切換啟用 Flowstack 的遠端快取，您可以立即從快取提供這些常見請求，從而顯著減少延遲和 API 成本，而無需編寫自訂快取邏輯。
偵錯使用者回報的問題： 使用者回報從您的 AI 助理收到奇怪或不相關的回應。使用 Flowstack 的搜尋功能，您可以依該使用者 ID 篩選日誌，並搜尋與其查詢相關的關鍵字。您可以快速找到確切的請求和回應配對，讓您可以分析提示和模型行為，以診斷和修復根本問題。
掌控您的 LLM 營運
Flowstack 提供了一種實用、易於實施的解決方案，用於了解和管理您的 LLM 使用情況和成本。透過提供清晰的分析和直接的最佳化工具，它可以讓您更自信、更有效率地建構和擴展 AI 功能。在我們的 Beta 期間，Flowstack 完全免費提供，提供無限使用和優先支援，以換取您寶貴的意見。
More information on Flowstack
Launched
2023-05
Pricing Model
Free
Starting Price
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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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