Puddl
Puddl是一款面向提示工程与大语言模型应用开发的LLMOps工具，核心定位为帮助开发人员和AI研究者提升大语言模型提示的可理解性与可管理性
Puddl是一款面向提示工程与大语言模型应用开发的LLMOps工具，核心定位为帮助开发人员和AI研究者提升大语言模型提示的可理解性与可管理性。它支持对大语言模型推理过程进行可视化拆解，提供结构化的提示测试与版本管理能力，还可对接不同部署环境的大语言模型完成全流程调试。目标用户包括AI开发工程师、提示工程师、大语言模型研究者、产品经理和AI创业团队，适用于提示优化迭代、大语言模型应用调试、推理过程溯源、团队协作开发等多种场景。
- 适用对象
- 提示工程师（提示方案优化场景）
- 主要功能
- 推理过程可视化、提示版本管理
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.09.04（56 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#12201
分类内排名
#34 / 327
累计站内点击
—
近 7 日点击
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排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Puddl是什么，怎么使用？
约 4 分钟Puddl是一款面向提示工程与大语言模型应用开发的LLMOps工具，核心定位为帮助开发人员和AI研究者提升大语言模型提示的可理解性与可管理性。它支持对大语言模型推理过程进行可视化拆解，提供结构化的提示测试与版本管理能力，还可对接不同部署环境的大语言模型完成全流程调试。目标用户包括AI开发工程师、提示工程师、大语言模型研究者、产品经理和AI创业团队，适用于提示优化迭代、大语言模型应用调试、推理过程溯源、团队协作开发等多种场景。
主要功能
- 推理过程可视化：用户可以导入已经完成的大语言模型推理请求，工具会自动拆解提示的各个组成部分，包括系统提示、上下文示例、用户提问，以及模型输出的每一步生成逻辑，以节点图的形式展示各部分的关联关系，帮助开发者直观观察不同提示片段对最终输出的影响，快速定位提示设计中的不合理部分。
- 提示版本管理：用户可以将每次调整后的提示保存为独立版本，记录调整内容、调整时间和测试效果，支持对比不同版本提示的输出结果差异，还可以随时回滚到历史版本，避免修改过程中丢失有效提示方案，方便团队成员同步最新的提示设计，减少协作中的信息偏差。
- 批量提示测试：用户可以上传包含多个测试用例的表格文件，批量对当前提示方案进行测试，工具会自动调用指定大语言模型生成对应输出，并且支持自定义测试评估指标，自动统计不同测试用例的通过率和输出符合度，帮助开发者快速验证提示修改后的整体效果，减少手动测试的重复工作量。
- 多模型对接支持：用户可以配置不同渠道的大语言模型接入信息，包括公开API服务和本地部署的开源大语言模型，支持在同一调试界面切换不同模型测试同一提示方案，对比不同模型对同一提示的输出差异，帮助开发者适配不同模型的输出习惯，优化跨模型的提示兼容性。
- 效果指标分析：工具会自动记录每次提示测试的相关数据，包括生成耗时、输出长度、符合预设规则的比例，用户可以查看不同版本提示的指标变化趋势，直观观察提示优化带来的效果提升，还可以导出指标数据用于分析报告，支撑优化方向的决策。
- 团队协作空间：支持创建团队工作空间，邀请团队成员加入共同管理提示项目，成员可以查看他人的提示修改记录，添加评论交流优化思路，还可以分配不同的操作权限，控制项目内容的编辑和访问范围，适合中小团队共同推进大语言模型应用开发项目。
怎么使用
- 访问Puddl官网注册账号，登录后创建新的提示项目，填写项目基本信息，选择需要对接的大语言模型类型。
- 导入初始提示内容，按照工具引导拆分提示的不同组成模块，保存初始版本并生成第一个测试推理任务。
- 使用可视化功能查看推理拆解结果，确认各模块的作用逻辑，设计调整方向后修改提示内容，保存为新的版本。
- 上传测试用例集合，启动批量测试，等待工具完成所有用例的推理后，查看统计得到的效果指标和输出结果。
- 对比不同版本提示的效果差异，确定最优方案后导出提示配置，或者在团队空间同步结果，开展后续的应用开发工作。
适合什么人群
- 提示工程师（提示方案优化场景）
- AI开发工程师（大语言模型应用调试场景）
- 大语言模型研究者（推理机制研究场景）
- AI产品经理（提示效果验证场景）
- AI创业团队（协作开发大模型应用场景）
- NLP方向学生（提示工程学习场景）
总结
这是一款聚焦提示工程领域，服务于大语言模型开发全流程的LLMOps工具，解决了当前提示开发过程中，推理过程不透明、版本管理混乱、批量测试效率低、团队协作不便等常见问题。不同于通用型大语言模型开发平台，它将核心精力放在提示本身的调试与管理上，针对提示工程的痛点做了很多细节优化，比如推理过程的可视化拆解，能让开发者直观看到提示各部分对输出的影响，这对于优化复杂提示来说帮助很大。批量测试功能可以省去开发者手动编写测试脚本的时间，直接上传用例就能得到统计结果，提升了迭代效率。版本管理和团队协作功能也适配了团队开发的需求，让多个开发者可以共同推进提示优化工作。对于正在做提示工程研究，或者开发基于大语言模型应用的团队来说，这是一款可以提升开发效率的工具。
价格与免费额度
Puddl提供免费版与付费版两种服务方案，免费版支持创建最多3个提示项目，每个项目每月最多执行100次测试调用，仅支持单人使用，无法创建团队协作空间，适合个人学习者进行小规模测试体验。付费版分为个人计划和团队计划，个人计划定价为每月12美元，支持创建不限数量的个人项目，每月最多5000次测试调用，可对接自定义模型。团队计划按照成员数量收费，每个成员每月定价8美元，不限项目数量与协作空间，测试调用额度按照总成员数量累计，适合团队使用。对于个人研究者推荐选择免费版体验，长期开发的个人开发者可选择个人计划，团队开发直接选择团队计划即可。
优点与不足
优点
- 聚焦提示工程领域，功能设计针对性强
- 支持推理过程可视化，直观展示提示影响
- 兼容公开API与本地部署大语言模型
- 内置批量测试与指标统计，减少手动工作量
- 支持团队协作空间，适配团队开发需求
不足
- 当前界面仅支持英文，对中文用户不够友好
- 没有内置预置提示模板，新手需要自行从零构建
- 免费版项目数量和测试次数有明显限制
- 暂不支持自定义评估模型的接入，自动化评估维度有限
能帮你做的 8 件事
- 01推理过程可视化
- 02提示版本管理
- 03批量提示测试
- 04多模型对接支持
- 05提示工程场景的常用方案
- 06LLMOps场景的常用方案
- 07提示工程师（提示方案优化场景）的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- 页面资料核验与信息更新
- Puddl 收录进 Toolifai 目录
常见问题
该工具可以对接本地部署的开源大语言模型吗？
该工具支持对接本地部署的开源大语言模型，只要本地部署的模型提供了符合通用规范的API接口，用户就可以在模型配置页面填写本地API的访问地址、密钥信息，完成配置后就可以在工具内调用本地模型完成推理测试，和使用公开API模型的操作流程一致，方便用户调试针对开源模型优化的提示方案。
测试用例需要什么格式，支持导出测试结果吗？
测试用例支持CSV格式文件上传，用户可以在表格中按照预设表头整理提问内容和预期输出，上传后工具会自动识别用例信息。测试完成后，用户可以导出包含所有用例输入、模型输出、评估结果的CSV文件，也可以单独导出指标统计数据用于后续分析，导出的文件可以直接用于报告撰写或者进一步的数据处理。
个人用户可以使用团队协作功能吗？
团队协作功能仅对付费团队计划开放，免费版和付费个人计划都不支持创建团队协作空间，也无法加入他人的团队空间。如果是多个个人用户需要协作开发同一个提示项目，需要至少一名用户开通团队计划，创建团队空间后邀请其他成员加入，成员数量按照实际加入人数计算费用。
工具会存储用户的提示和模型输出内容吗？
为了实现版本管理、测试记录和可视化展示功能，工具会在用户的项目空间内存储用户上传的提示内容、测试用例和模型输出结果，这些内容仅对项目拥有者和授权的团队成员可见，工具官方不会将这些内容用于其他用途，用户也可以随时在项目设置中删除不需要的内容，释放存储空间。
该工具和通用LLMOps平台有什么区别？
通用LLMOps平台一般覆盖大语言模型从数据处理、微调到部署的全流程，提示工程只是其中的一个小模块，功能相对基础。而该工具聚焦提示工程领域，针对提示开发过程中的痛点做了深度优化，提供了推理可视化、细粒度版本管理、批量测试等专门功能，更适合专注于提示优化和提示工程研究的用户，功能的针对性比通用平台更强。
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