データセットベースのベンチマーク
実際の入力と期待される出力をアップロードし、実行間でデータセットを固定して、すべての候補を同じタスクでスコアリングします。
GenAIの評価と最適化
Prompticは、LLMのプロンプト、モデル、エージェントワークフローを評価・改善する必要があるチーム向けのGenAI最適化プラットフォームです。ユーザーの実際の入力と期待される出力を固定評価データセットとして使用し、品質、コスト、レイテンシーなど、選択したKPIに対して候補をベンチマークします。
このプラットフォームは、OpenTelemetryネイティブのトレーシングと自動最適化を組み合わせています。チームはモデルやワークフローの動作を確認し、候補が成功または失敗する箇所を特定し、トレードオフを比較して、明示した優先事項に合う構成をリリースできます。サイトで説明されている対応最適化領域には、プロンプトチューニング、モデル選択、エージェントアーキテクチャ、情報抽出、ツール利用が含まれます。
主な機能
KPIに基づく評価
品質、コスト、レイテンシーの目標を設定し、アプリケーションに関連する指標を使って候補構成を比較します。
自動最適化
提供されたデータと制約に応じて、プロンプト、モデル、エージェントアーキテクチャ、抽出ワークフロー、ツール選択を自動的に調整します。
OpenTelemetryトレーシング
OpenTelemetryを通じてLLM呼び出し、ツール呼び出し、ワークフローの各ステップを取得し、スパン単位のトークン数、コスト、レイテンシー情報を記録します。
トレースに基づく反復改善
変更を実装する前に失敗したトレースを確認して代替案を比較し、検証のために結果と評価の根拠を記録します。
APIおよびSDKアクセス
料金ページでは、Team、Business、EnterpriseプランでAPI/SDKアクセスが提供されると記載されており、開発および本番ワークフローにPrompticを組み込めます。
実用的なユースケース
プロンプトとモデルの選択
代表的なデータセットでプロンプトのバリエーションや基盤モデルを比較し、コストとレイテンシーを見落とさずにチームの品質目標を満たす選択肢を選びます。
エージェントアーキテクチャの改善
同じケースに対してルーターベース、ツール優先、単一エージェントの設計を評価し、実装を変更する前に失敗したトレースを確認します。
情報抽出
候補構成を期待される結果に対してテストし、請求書の項目などの構造化出力向けに抽出ワークフローを調整します。
ツール利用の最適化
ツール選択の挙動を測定し、誤ったツール呼び出しや繰り返されるツール呼び出しを調査して、エージェントによるツールの選択と利用方法を改善します。
本番ワークフローの検証
トレースデータと記録された評価の根拠を開発ワークフローの一部として使用します。API/SDKアクセスは対象となる有料プランで利用でき、大規模な組織向けにはエンタープライズ導入オプションもあります。
Pros and Cons
Pros
- 固定データセットを使用するため、候補構成を同じタスクで比較できます。
- プロンプトの品質だけを唯一の目標とせず、品質、コスト、レイテンシーをまとめて評価できます。
- OpenTelemetryを通じて、LLM呼び出し、ツール呼び出し、ワークフローの各ステップをトレーシングできます。
- プロンプトに加えて、モデル、エージェントアーキテクチャ、抽出ワークフロー、ツール選択など、より広範なコンポーネントに対応します。
- 有料のTeam、Business、EnterpriseプランでAPI/SDKアクセスを利用できます。
Cons
- セットアップ、対応モデルプロバイダー、ワークフローごとに使用される具体的な最適化手法について、サイト上の公開情報は限られています。
- 料金と保持データ量の上限はプランによって異なり、マネージドモデルの利用料金はPromptic Creditsとは別に請求されます。
FAQ
PrompticはAIアプリケーションをどのように最適化しますか？
Prompticは、実際の入力と期待される出力からなる固定データセットを起点とします。ユーザーは品質、コスト、レイテンシーなどのKPIを選択し、同じデータに対して候補をベンチマークしてから、結果を確認し、選択した構成をリリースします。
Prompticのトレーシングでは何を取得できますか？
PrompticはOpenTelemetryを通じて、LLM呼び出し、ツール呼び出し、ワークフローの各ステップを取得できます。トレースには、記録されたスパンのトークン数、コスト、レイテンシー、モデル、プロバイダーなどの情報が含まれます。
PrompticはGenAIワークフローのどの部分を最適化できますか？
このプラットフォームは、ユーザーのデータとKPIに基づいて、プロンプト、モデルの選択、エージェントアーキテクチャ、情報抽出ワークフロー、ツール選択を最適化できます。具体的な最適化範囲はユースケースによって異なります。
どのプランと導入オプションを利用できますか？
料金ページには、Free、Team、Business、Enterpriseの各プランが掲載されています。TeamとBusinessでは、最適化、評価、トレーシング、API/SDKアクセスなどの機能が追加されます。Enterpriseでは、カスタム契約条件に加え、Private CloudやBYOCを含む導入オプションに対応します。
チームは独自のモデルキーを使用できますか？
はい。Prompticでは候補モデルを比較でき、ユーザーが提供するモデルキー、または対象となる有料プランで利用できるオプションのマネージドモデル利用を通じてモデルにアクセスできます。マネージドモデルの利用料金は別途請求されます。
Quick Facts
- カテゴリー
- AI開発者向けツール
- 主な利用者
- GenAIおよびLLMアプリケーションチーム
- 評価入力
- ユーザーが提供する入力と期待される出力
- 主要KPI
- 品質、コスト、レイテンシー
- トレーシング標準
- OpenTelemetry
- プラン
- Free、Team、Business、Enterprise
Prompticの代替品
AakarDev AI
AakarDev AIは、AIプロバイダーのアクセス管理、プロジェクト別設定、ログ、分析を1つのダッシュボードで管理できるチーム向けツールです。BYOKに対応し、OpenAI、Google Gemini、Anthropic、Groq、Mistral AI、Perplexity AIをサポートします。
ByteAsk
ByteAskは、C/C++向けのターミナル起点AIコーディングエージェント。リポジトリを編集し、コンパイラやデバッガ、サニタイザ、テストで変更を検証してから差分を表示。無料枠あり。
Epherem
Epheremは、Lovable、Bolt、v0、Replit、Cursor、Claude CodeなどのAIコーディングツールで構築したWebアプリ向け静的セキュリティスキャナーです。アプリを実行せず、ソースファイルと依存関係を検査し、一般的なセキュリティミスを分類して修正案を提示します。
CreateOS Sandbox
CreateOS Sandboxは、FirecrackerマイクロVM上でコードやエージェントのワークロードを実行できる分離型コンピュート環境です。SDK、CLI、MCPで制御可能。
GitBot
GitBotは、Claude Code、Codex、OpenCodeを活用した再利用可能なコーディングボットを作成できるローカルブラウザワークスペースです。永続スレッドと権限設定で、リポジトリ内の作業を効率化します。
hob
hobは、エージェントのセッション、ターミナル、履歴、後続作業を、既存のツールやプロバイダーに合わせて整理できる独立したコーディングエージェント向けワークスペース。ローカルでの制御を重視する開発者に最適。