Flutch фокусируется на наблюдаемости и контроле качества для AI-пайплайнов. Инструмент помогает видеть каждый шаг работы моделей, отслеживать метрики и вовремя замечать регрессии до выката в прод.
Контроль качества AI-ответов по шагам
Инженер может запускать тестовые сценарии, сравнивать версии промтов и моделей, фиксировать процент прохождения acceptance-тестов. На одном экране видны оценки качества, время отклика и стоимость каждого запроса. Это упрощает A/B‑сравнение и поиск деградаций в диалогах, генерации текста или других задачах.
Мониторинг стоимости и производительности
Flutch собирает данные о задержках, количестве вызовов и расходах в реальном времени. Команда видит, какие части AI-воркфлоу стоят дороже всего, и может оптимизировать конфигурацию моделей или маршрутизацию запросов. Поддерживается работа с разными фреймворками и стеками.
Инструмент для безопасного релиза AI-функций
Разработчик настраивает трассировку, тесты и проверки, а затем выкатывает изменения одной командой. История версий и тест-кейсов помогает воспроизводить ошибки и документировать изменения в поведении модели. Такой подход снижает риск неожиданных регрессий и делает релизы AI‑функций более предсказуемыми.
