vellum.ai
vellum.ai是面向大语言模型应用开发场景的全流程开发平台,核心定位是帮助开发者降低LLM应用落地的技术门槛,实现从原型验证到生产部署的全链路管理
vellum.ai是面向大语言模型应用开发场景的全流程开发平台,核心定位是帮助开发者降低LLM应用落地的技术门槛,实现从原型验证到生产部署的全链路管理。平台支持跨LLM厂商的提示工程调试、语义搜索能力搭建、LLM调用全生命周期监控三大核心功能,覆盖prompt迭代、模型切换、应用稳定性运维等多个环节。目标用户包含AI应用开发者、企业AI项目负责人、AI产品经理等群体,可应用于智能客服系统搭建、企业知识库问答开发、生成式AI内容生产工具落地等多个场景,帮助团队减少重复开发工作,提升LLM应用的上线效率。
- 适用对象
- AI应用开发者(搭建LLM驱动的业务工具)
- 主要功能
- 跨模型提示工程、语义搜索配置
- 计费方式
- 免费增值,部分功能付费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.06.14(138 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
#1970
分类内排名
#73 / 542
累计站内点击
—
近 7 日点击
—
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。
vellum.ai是什么,怎么使用?
约 4 分钟vellum.ai是面向大语言模型应用开发场景的全流程开发平台,核心定位是帮助开发者降低LLM应用落地的技术门槛,实现从原型验证到生产部署的全链路管理。平台支持跨LLM厂商的提示工程调试、语义搜索能力搭建、LLM调用全生命周期监控三大核心功能,覆盖prompt迭代、模型切换、应用稳定性运维等多个环节。目标用户包含AI应用开发者、企业AI项目负责人、AI产品经理等群体,可应用于智能客服系统搭建、企业知识库问答开发、生成式AI内容生产工具落地等多个场景,帮助团队减少重复开发工作,提升LLM应用的上线效率。
主要功能
- 跨模型提示工程:开发者可在平台内同时接入OpenAI、Anthropic、Google Gemini等主流LLM厂商的模型,在同一界面内编写prompt,一键切换不同模型返回结果做效果对比。支持设置多组参数变量批量测试prompt效果,无需在不同厂商控制台来回切换,可直接保存出色prompt版本,减少跨平台调试的重复工作量。
- 语义搜索配置:用户可上传文档、数据库连接等多源数据,平台自动完成文本分片、向量 embedding 生成与向量库搭建,无需单独配置向量数据库服务。支持自定义搜索权重、召回结果数量、相似度阈值等参数,可直接将生成的语义搜索接口接入现有LLM应用,快速实现知识库问答的基础检索能力。
- 提示版本管理:平台会自动记录每一次prompt的修改内容、修改时间、对应测试效果,支持开发者对历史prompt版本打标签、做备注。当线上应用使用的prompt效果出现波动时,可一键回滚到之前稳定的版本,无需重新编写调试,降低prompt迭代过程中的线上故障风险。
- 多维度测试套件:开发者可上传自定义测试用例集,包含用户输入、预期输出、评价标准等内容,平台自动批量调用LLM生成结果,从准确性、相关性、合规性等多个维度自动评分。支持设置AB测试分组,对比不同prompt、不同模型的实际表现,可导出详细的测试报告供团队评估迭代效果。
- 生产环境监控:接入平台部署的LLM应用,所有调用请求都会被自动记录,包含请求时间、调用模型、输入输出内容、响应时长、调用成功率等数据。支持自定义告警规则,当响应超时、输出合规性不达标、错误率超过阈值时,会通过邮件、企业协作工具通知相关负责人,帮助团队快速定位线上问题。
- 模型厂商适配:平台默认兼容市面上主流的LLM服务商接口,开发者只需在平台内配置对应服务商的API密钥,即可直接调用对应模型,无需单独做接口适配开发。支持随时切换应用使用的大模型厂商,无需修改业务侧代码,降低业务对单一LLM服务商的依赖风险。
怎么使用
- 访问vellum.ai官网完成账号注册,根据自身业务需求选择对应服务套餐,完成企业信息与团队成员的初始配置。
- 进入平台的集成管理页面,添加需要使用的LLM服务商API密钥,验证接口连通性后完成模型接入配置。
- 进入提示工程界面编写初始prompt,选择不同模型批量测试效果,调整参数后将符合需求的prompt保存为稳定版本。
- 根据业务场景配置语义搜索、测试用例、监控告警规则等辅助功能,生成对应的API调用接口文档。
- 将平台生成的接口接入自身业务系统,在监控面板查看LLM应用的运行数据,根据反馈持续迭代prompt与模型配置。
适合什么人群
- AI应用开发者(搭建LLM驱动的业务工具)
- 企业AI项目负责人(管控LLM应用上线全流程)
- AI产品经理(验证生成式AI产品的功能效果)
- prompt工程师(批量调试优化不同场景的提示词)
- 企业运维人员(监控线上LLM应用的运行稳定性)
- 数据分析师(评估LLM应用的输出效果与业务价值)
总结
这是一个聚焦LLM应用落地全流程的开发平台,和其他单一功能的prompt调试工具不同,它覆盖了从初始prompt调试、语义搜索搭建到上线后监控运维的完整链路,最大的特点是对多LLM厂商的高度兼容,用户不需要在不同厂商的服务之间做重复适配,就能快速对比不同模型的效果,也能在后续业务发展中随时切换模型,避免被单一服务商绑定。平台的版本控制和测试功能也很适合团队协作场景,多人参与的AI项目可以通过平台统一管理prompt版本,留存测试记录,减少不同成员之间的沟通成本。对于想要快速落地LLM应用,又不想花大量精力搭建底层LLM调用、向量数据库、监控系统的团队来说,这个平台可以减少很多重复的基础开发工作,让团队把精力放在业务逻辑本身的优化上。
价格与免费额度
平台提供免费版、基础版、企业版三种定价方案。免费版支持单用户使用,可接入3个LLM厂商的模型,每月最多支持1000次LLM调用,保留7天的监控数据,适合个人开发者做原型验证使用。基础版按每个用户每月29美元收费,支持最多10人团队使用,无调用次数限制,保留90天监控数据,可使用完整的提示工程、测试、基础监控功能,适合中小团队开发上线小型LLM应用。企业版为定制化报价,支持无限用户使用,提供专属客户成功支持、本地部署选项、自定义合规配置,以及更长时间的数据保留周期,适合中大型企业落地核心业务相关的LLM应用。用户可以先使用免费版验证功能适配性,再根据业务规模选择对应的付费方案。
优点与不足
优点
- 兼容主流LLM厂商接口,无需额外开发即可实现多模型对比与切换
- 覆盖提示词调试、版本管理、测试、监控全流程,无需搭配多个工具
- 内置语义搜索搭建能力,无需自行部署向量数据库即可实现知识库检索功能
- 支持多角色团队协作,操作留痕可追溯,适合多人项目使用
- 提供现成的API调用接口,可快速接入现有业务系统,减少开发量
不足
- 部分小众开源LLM模型暂时没有内置适配,需要用户自行做接口开发
- 自定义测试规则的灵活性有限,复杂场景的效果评估需要二次开发
- 语义搜索的向量分片规则为平台默认配置,无法完全自定义分片逻辑
- 海外平台的服务器节点在境外,国内用户访问可能存在一定的网络延迟
能帮你做的 8 件事
- 01跨模型提示工程
- 02语义搜索配置
- 03提示版本管理
- 04多维度测试套件
- 05LLM开发平台场景的常用方案
- 06提示工程场景的常用方案
- 07AI应用开发者(搭建LLM驱动的业务工具)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
- vellum.ai 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
vellum.ai是否支持接入本地部署的开源大模型?
平台目前提供自定义模型接入功能,用户可以通过配置API端点的方式,将本地部署的开源大模型接入平台,前提是该开源模型的接口兼容OpenAI接口规范,或者用户自行开发对应的接口适配层。对于常见的开源大模型比如Llama系列、Mistral系列,平台会逐步推出官方适配模板,用户只需填写模型部署的地址和认证信息即可快速接入。如果是非常小众的开源模型,可能需要用户根据平台的自定义模型接入文档做少量开发工作,整体接入门槛不高,有基础开发能力的团队都可以完成。
使用vellum.ai开发的LLM应用,数据会被平台留存吗?
平台的默认配置会留存用户的LLM调用输入输出数据,用于版本记录、效果分析和监控告警使用,用户可以在后台设置数据留存的周期,最长支持365天,也可以选择关闭数据留存功能。对于有严格数据合规要求的企业用户,平台提供本地部署选项,所有数据都会存储在企业自己的服务器上,不会上传到vellum的公有云服务器。同时平台符合GDPR、SOC 2等数据合规标准,会对存储的用户数据做加密处理,不会将用户的数据用于训练自身模型或者提供给第三方使用,用户对自身数据拥有完全的控制权。
非开发人员可以使用vellum.ai的功能吗?
平台的基础提示调试、效果对比、测试用例上传等功能,不需要代码能力即可使用,产品经理、prompt工程师等非开发岗位的用户,只需要了解基本的prompt编写规则,就可以在平台上完成prompt调试、效果测试等工作。但是涉及到接口接入、自定义模型适配、业务系统集成等环节,需要具备基础的开发能力才能完成。平台也提供了低代码的应用搭建模板,非开发人员可以通过模板快速搭建简单的LLM演示应用,用于内部验证产品效果,不需要编写复杂代码。
vellum.ai的监控功能可以覆盖哪些异常场景?
平台的监控功能可以覆盖三大类异常场景:第一类是调用性能异常,包括LLM响应超时、调用失败、返回时间过长等,用户可以自定义超时阈值和告警触发条件;第二类是输出内容异常,包括输出内容包含敏感信息、输出不符合格式要求、输出和用户问题相关性过低等,平台内置了基础的合规检测和相关性检测规则,用户也可以上传自定义的检测规则;第三类是成本异常,用户可以设置单月LLM调用的成本上限,当调用量即将超过阈值时会发送告警,避免出现 unexpected 的成本支出。所有告警都支持通过邮件、Slack、Teams等渠道发送,用户可以根据自身需求选择通知方式。
如果后续想要切换LLM厂商,是否需要修改业务代码?
如果用户是通过vellum提供的统一API接口接入业务系统,切换LLM厂商不需要修改业务侧的代码,只需要在vellum的后台配置新的LLM厂商的API密钥,然后将应用关联的模型切换为新的厂商模型即可,整个过程在平台后台操作即可完成,业务侧不会感知到模型的切换。如果用户没有使用统一API接口,而是直接调用了LLM厂商的原生接口,那么切换厂商的时候还是需要修改对应的调用代码,所以建议用户在接入的时候选择平台提供的统一API,后续不管是切换模型还是调整prompt版本,都不需要修改业务代码,维护成本更低。
vellum.ai的语义搜索功能支持哪些数据源?
语义搜索功能目前支持四种类型的数据源:第一类是本地文档,包括PDF、Word、TXT、Markdown等常见的文档格式,用户可以直接上传到平台,平台会自动完成文本解析和分片;第二类是在线知识库,包括Notion、Confluence、SharePoint等常见的知识库工具,用户可以通过API授权的方式同步知识库内容;第三类是结构化数据库,包括MySQL、PostgreSQL等常见的关系型数据库,用户可以配置数据库连接,同步指定表中的文本内容;第四类是自定义API数据源,用户可以配置数据源的API接口,平台会定期拉取数据更新。所有数据源的内容更新都支持自动同步,用户可以设置同步周期,保证语义搜索的内容和原始数据源保持一致。
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