Keywords AI

Envías cada petición a un único punto y llegas a modelos de todos los proveedores grandes, cambiando de uno a otro con solo modificar una palabra del nombre del modelo. El almacenamiento en caché sirve al instante las peticiones repetidas, y los presupuestos o límites por clave cortan el gasto desbocado antes de que llegue a tu factura.

Listas los modelos a los que recurrir, y la puerta pasa al siguiente en cuanto uno falla o alcanza su límite. En el propio panel de la empresa, la cadena de respaldo se mantiene cerca del 99.99% de disponibilidad, frente a un único proveedor mucho más abajo, algo que importa cuando una caída dejaría tu aplicación fuera de servicio.

Cada llamada al modelo, uso de herramienta, recuperación y turno del agente se convierte en una traza dentro de un mismo recorrido. Cada etapa lleva el modelo, la latencia, el coste, el número de tokens y la entrada y salida exactas, así que ves con precisión a dónde van el tiempo y el dinero en lugar de leer un muro de líneas de registro.

Peticiones, errores, coste, latencia y tokens caben en un panel, filtrados por modelo, clave o usuario. Vigilas cualquier métrica en cualquier ventana y recibes una alerta por Slack, correo o webhook en el momento en que cruza un umbral que tú fijas. El seguimiento de errores agrupa fallos y muestra la etapa detrás de cada uno.

Un evaluador combina un juez LLM, una comprobación de código determinista o un revisor humano en una sola puntuación para cualquier salida. Los casos de prueba se pueden tomar directamente de los registros de producción por filtro y tasa de muestreo, o subirse como CSV, así que cada caso es uno que enviaron tus usuarios de verdad. También puedes lanzar el mismo evaluador sobre tráfico vivo para detectar regresiones al momento.

Los prompts viven en un editor colaborativo con historial de versiones, despliegue en un clic y gestión de lanzamientos. Un entorno de pruebas de modelos y plantillas Jinja te dejan probar los cambios antes de que salgan, y los prompts privados quedan fuera de la vista del equipo cuando el espacio de trabajo es compartido.