Athina AI
Athina AI · Coding
Athina AI ist eine kollaborative Plattform, auf der Teams KI-Funktionen erstellen, testen und überwachen, von der Prompt-Verwaltung bis zur LLM-Evaluierung.
Über Athina AI
Was ist Athina AI
Athina AI ist eine kollaborative Entwicklungsplattform für Teams, die KI-Funktionen ausliefern. Sie bündelt Prompt-Verwaltung, Datensatz-Evaluierung und Produktionsüberwachung an einem Ort. Entwickler und nicht-technische Kollegen arbeiten dann aus derselben Ansicht, statt mit verstreuten Skripten und Tabellen zu jonglieren.
Die Plattform zielt auf eine echte Lücke, denn sobald eine KI-Funktion live geht, muss jemand die schwierigen Fragen beantworten, die nur echter Produktionsverkehr aufdeckt. Antwortet das Modell noch korrekt? Hat eine Prompt-Änderung etwas kaputt gemacht? Welche Antworten waren wirklich gut? Athina AI erledigt all das mit Protokollen, Evaluierungen und Dashboards, die Kosten, Latenz und Qualität über die Zeit verfolgen, damit eine stille Regression nicht lange still bleibt.
Es ist kein Modellanbieter. Athina AI setzt auf die Modelle auf, die Sie ohnehin nutzen, einschließlich eigener Modelle, die Sie selbst hosten. Der Haken: Die nützlichsten Tarife sind weder günstig noch self-service. Der kostenlose Starter-Plan begrenzt Sie auf 10k Protokolle pro Monat. Unbegrenztes Protokollieren steckt hinter den Plänen Pro und Enterprise, und beide beginnen mit einem Verkaufsgespräch statt mit einer Bezahlseite.
Erste Schritte
- Registrieren Sie sich für ein kostenloses Konto in der Athina-Web-App und erhalten Sie einen Arbeitsbereich und einen API-Schlüssel.
- Erstellen Sie einen Prompt und wählen Sie ein Modell, oder protokollieren Sie Daten aus einer App, die Sie bereits betreiben.
- Evaluieren Sie einen Datensatz mit den integrierten Evaluierungen, oder schreiben Sie eine eigene mit LLM als Richter.
- Laden Sie Kollegen ein, Ergebnisse zu prüfen und Datensätze in der gemeinsamen Oberfläche zu annotieren.
- Richten Sie das Monitoring ein, um Kosten und Latenz des Live-Verkehrs zu verfolgen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Athina AI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwicklungsteams, die LLM-Funktionen ausliefern
- Nicht-technische QA-Prüfer
- Teams, die bereits eigene Modelle betreiben
Aufgaben
- Prompts gegen einen Datensatz testen
- Live-KI-Verkehr überwachen
- Modelle direkt vergleichen
Szenarien
- Eine RAG-Funktion starten
- Eine schlechte Antwort in der Produktion debuggen
- Die Qualitätsprüfung an ein Teilzeit-QA-Team übergeben
Wichtigste Funktionen
LLM-Observability und Protokollierung
Athina AI protokolliert jede Anfrage, die Ihre KI-Funktion stellt. Es erfasst Prompt, Modell, Antwort, Kosten und Latenz in einem Datensatz. Teams nutzen das, um zu sehen, was in der Produktion wirklich passiert ist, statt aus Nutzerbeschwerden zu raten. Der kostenlose Tarif deckt 10k Protokolle pro Monat, sodass größere Apps zu einem bezahlten Plan wechseln. So einfach ist das.
Evaluierung mit über 50 voreingestellten Evaluierungen
Sie können Datensätze mit mehr als 50 integrierten Evaluierungen von Anbietern wie Athina, OpenAI, Ragas und Guardrails bewerten. Das deckt gängige Prüfungen ab wie Antwortrichtigkeit, Kontextpräzision und Treue. Passt keine, schreiben Sie eine eigene Evaluierung mit einem LLM-Richter oder einer Python-Funktion. Reichlich Optionen.
Prompt-Verwaltung und Versionierung
Prompts werden wie Code gespeichert und versioniert, mit Commits und angehängten Nachrichten. Entwickler bearbeiten sie in der Oberfläche oder schieben Änderungen über den Python-Client, sodass eine Prompt-Anpassung nicht in den Notizen von jemandem oder in einem geteilten Dokument landen muss, das keiner liest. Versionen nebeneinander zu vergleichen macht die Wahl der besseren leicht. Kein Raten.
Regenerierung und Vergleich von Datensätzen
Ändern Sie Modell, Prompt oder Retriever und regenerieren Sie einen Datensatz in wenigen Klicks. So prüfen Teams, ob ein Wechsel wirklich geholfen hat, statt es anzunehmen. Lassen Sie denselben Datensatz gegen verschiedene Setups laufen, und die Ergebnisse passen zusammen.
Prüfung mit Mensch im Kreis
Athina AI ist dafür gebaut, dass menschliche QA-Teams neben automatisierten Evaluierungen arbeiten. Prüfer können Evaluierungsergebnisse verifizieren und Datensätze im Browser annotieren und fangen Nuancen ab, die ein Skript übersieht. Dieses Feedback bestimmt dann, welche Prompts und Modelle ausgeliefert werden. Automatisierte Evaluierungen allein lassen viel durchrutschen, deshalb zählt der menschliche Durchgang.
Code und Oberfläche auf einer Plattform
Alles funktioniert mit oder ohne Code. Entwickler führen Prompts, Flows und Evaluierungen programmatisch über das Python-SDK oder die GraphQL-API aus, während nicht-technische Nutzer in der Oberfläche bleiben. Beide Seiten sehen dieselben Daten, was die Reibung bei Übergaben senkt. Weniger Meetings, weniger Überraschungen.
Team-Zusammenarbeit
Experimente, Datensätze und Prompts werden im ganzen Team geteilt, nicht im Konto einer Person eingeschlossen. Nicht-technische und technische Nutzer arbeiten an denselben Experimenten, sodass Qualitätsentscheidungen mehr als nur die Entwickler einbeziehen. Alle sehen dieselben Zahlen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Kombiniert Protokollierung, Evaluierungen und Prompt-Verwaltung auf einer Plattform, sodass Sie nicht drei verschiedene Tools zusammennähen und ihre Daten synchron halten müssen.
- Funktioniert mit jedem Modell, auch eigenen und selbst gehosteten, sodass Sie nicht an einen Anbieter gebunden sind, wenn Sie prüfen wollen, ob eine günstigere oder schnellere Option mithält.
- Der kostenlose Starter-Plan deckt 10k Protokolle pro Monat und unbegrenzte Prompts ab, genug für einen echten Machbarkeitstest, bevor Sie Budget für einen bezahlten Tarif binden.
- Über die 50 voreingestellten Evaluierungen hinaus decken eigene Evaluierungen mit LLM als Richter und in Python die Nischen-Qualitätsprüfungen ab, die eine Standardbewertung für Ihren konkreten Fall nie abdeckt.
- Ein Open-Source-Python-Client und eine API lassen Entwickler ihre bestehende Code-Pipeline behalten und Prompts, Flows und Evaluierungen programmatisch ausführen, ohne das Tool zu wechseln.
Nachteile
- Unbegrenzte Protokolle, Evaluierungen und Datensätze stecken hinter den Plänen Pro und Enterprise, die eine Demo-Buchung erfordern, sodass es keinen transparenten Self-Service-Preis gibt.
- Die 10k Protokolle pro Monat des kostenlosen Tarifs sind schnell aufgebraucht. Jede App mit echtem Verkehr stößt rasch an die Grenze.
- Selbsthosting-Bereitstellung und SOC-2-Type-2-Zertifizierung gibt es nur bei Enterprise, sodass regulierte Teams, die sie brauchen, nicht klein anfangen können, bevor sie mit dem Vertrieb sprechen.
- Prompts und Evaluierungen liegen in Athinas Cloud. Manche Teams akzeptieren das für sensible Daten in den unteren Tarifen nicht.
Häufige Fragen
Athina AI wird verwendet, um KI-Funktionen zu erstellen, zu testen und zu überwachen. Teams verwalten Prompts, evaluieren Datensätze und verfolgen die Qualität in der Produktion an einem Ort, statt sie über mehrere getrennte Skripte und Dashboards zu verteilen.
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