LLMTest

LLMTest stellt eine einzige API unter https://llmtest.io/v1 bereit, die das OpenAI-Format spricht. Das heißt, das offizielle openai-Paket für JavaScript und Python funktioniert, nachdem Sie Basis-URL und Schlüssel geändert haben. Sie können gpt-4o, anthropic/claude-sonnet-4, google/gemini-2.5-flash, meta-llama/llama-4-scout oder jedes andere unterstützte Modell über denselben Codepfad aufrufen. Denken Sie an ein LLM-Gateway, das die Anbietervielfalt verbirgt. Für ein Team, das bereits ein OpenAI-SDK nutzt, ist das die kleinste mögliche Migration.

Fallbacks und JSON-Reparatur funktionieren, sobald Sie über den Proxy leiten, ohne Feature-Flags oder zusätzlichen Code. Wenn ein Modell einen 429 oder einen 5xx zurückgibt, wiederholt LLMTest Ihre Anfrage auf einem anderen Modell, und Ihre App sieht den Fehler nie. Wenn Sie eine JSON-Ausgabe anfordern und das Modell etwas Fehlerhaftes liefert, korrigiert der Proxy es oder wiederholt es. Sie sehen nur die Standard-Antwortform, also bleibt Ihre Parsing-Logik unverändert. Wenn Sie festhalten wollen, wann ein Wechsel passiert ist, sagt Ihnen der Antwort-Header x-llmtest-fallback-model, welches Modell den Aufruf tatsächlich bedient hat. Kein Raten. Er sagt es Ihnen einfach.

Jeder Aufruf wird mit Token-Zahlen, Latenz und Kosten protokolliert. Sie taggen Aufrufe mit einem optionalen X-Flow-Header, und LLMTest gruppiert alles nach diesem Namen. So erscheinen "Support-Chatbot" und "Produktbeschreibungen" als getrennte Posten statt als ein verschwommener Gesamtwert. Das ist der nützliche Teil. Damit lässt sich über KI-Kosten mit Zahlen statt mit Gefühl diskutieren.

Wenn Sie noch kein Modell gewählt haben, füllt der Benchmark-Modus von LLMTest diese Lücke. Sie beschreiben die KI-Funktion, das System erzeugt Test-Prompts und führt clevere Benchmarks über 340+ Modelle aus. Ein KI-Richter bewertet jede Ausgabe, und die Auswahllogik wählt die relevantesten Herausforderer, statt alle 340 blind zu testen. Kein echter Traffic nötig. Sie können Modelle vor dem Start vergleichen.

Autopilot schreibt Ihre Prompts um und sucht günstigere oder bessere Modelle mit Ihrem echten Traffic, jede Woche im Hintergrund. Er testet kürzere und günstigere Varianten, und nur sichere Gewinne gehen live. Sie bekommen montagmorgens eine E-Mail mit dem, was sich geändert hat, was Sie gespart haben und einem 24-Stunden-Rückgängig-Link. Ein Klick macht jede Änderung rückgängig.

Autopilot-Änderungen passieren fünf Prüfungen, bevor sie ausgeliefert werden, und das ist der Teil, der zählt, wenn Sie die Produktion nicht kaputt machen wollen. Ein Gewinn braucht eine Gewinnrate mit 95 % Konfidenz, zwei unabhängige Richter (Claude Sonnet und GPT-4o, mit getauschten Positionen), die bei 80 % oder mehr übereinstimmen, mindestens 20 % Ersparnis, ein goldenes Set aus fünf bekannten guten Eingaben, das besteht, und keine Längenverzerrung (Varianten, die 50 % länger als die Basis sind, brauchen menschliche Freigabe). Er überspringt zudem Konten, die jünger als 14 Tage sind, und erzwingt eine Abkühlzeit von 14 Tagen pro Flow, sodass dieselbe Funktion in diesem Fenster nie zweimal neu abgestimmt wird. Das sind viele Schranken.

LLMTest läuft auch als MCP-Server in Ihrer IDE, neben dem Produktions-Proxy. Die meisten Teams nutzen den Proxy in der Produktion für Zuverlässigkeit und Kostenverfolgung und den MCP-Server während der Entwicklung für Benchmarking und Modellauswahl. Beide teilen denselben API-Schlüssel und dieselben Daten, sodass das, was Sie während der Entwicklung testen, mit dem übereinstimmt, was live läuft.