Keywords AI

Vous envoyez chaque requête vers un seul point et atteignez des modèles de tous les grands fournisseurs, en passant de l'un à l'autre en changeant un mot dans le nom du modèle. Le cache intégré sert instantanément les requêtes répétées, et les budgets ou limites par clé coupent les dépenses excessives avant qu'elles n'arrivent sur votre facture.

Vous listez les modèles de secours, et le gateway passe au suivant dès que l'un échoue ou atteint sa limite. Sur le tableau de bord de l'entreprise, la chaîne de repli tient près de 99,99 % de disponibilité, quand un fournisseur unique reste bien en dessous, ce qui compte quand une panne mettrait votre application hors service.

Chaque appel au modèle, exécution d'outil, récupération et tour d'agent devient une étape dans une même trace. Chaque étape porte le modèle, la latence, le coût, le nombre de tokens et l'entrée et la sortie exactes, si bien que vous voyez précisément où passent le temps et l'argent au lieu de lire un mur de lignes de journal.

Requêtes, erreurs, coût, latence et tokens tiennent sur un seul tableau de bord, filtrés par modèle, clé ou utilisateur. Vous surveillez n'importe quelle métrique sur n'importe quelle fenêtre et recevez une alerte par Slack, courriel ou webhook à l'instant où elle franchit un seuil que vous fixez. Le suivi des erreurs regroupe les défaillances et montre l'étape derrière chacune.

Un évaluateur combine un juge LLM, un contrôle de code déterministe ou un relecteur humain en une seule note pour toute sortie. Les cas de test peuvent être tirés directement des journaux de production par filtre et taux d'échantillonnage, ou importés en CSV, donc chaque cas est un que vos utilisateurs ont réellement envoyé. Vous pouvez aussi lancer le même évaluateur sur le trafic réel pour repérer les régressions en direct.

Les prompts vivent dans un éditeur collaboratif avec historique des versions, déploiement en un clic et gestion des publications. Un banc d'essai de modèles et des gabarits Jinja vous laissent tester les changements avant leur mise en ligne, et les prompts privés échappent à la vue de l'équipe quand l'espace de travail est partagé.