PromptLayer PromptLayer为开发者提供AI可观测性，追踪请求、工作流、成本和失败，帮助优化AI应用性能。 热门评论 PH 用户大家好👋我是Sam，一个长期构建 AI 应用的开发者。随着工作流越来越复杂，我发现自己经常问这些问题：* 哪个模型调用失败了？* 为什么这个工作流突然变慢了？* 这些 token 都用到哪了？* 这一步生成的响应是哪里来的？大多数 AI 工具都聚焦在 prompt 或 playground 上。我想要的是更接近开发者调试软件的方式：请求、追踪、时间线、瀑布图、成本和失败信息。所以我就造了 PromptLayer。PromptLayer 让你可以给 AI 工作流注入观测能力，可视化整个执行路径，从单个模型调用到完整的工作流追踪。当前的免费公测版包含：* 请求浏览器* 工作流追踪* 瀑布视图* Token 和延迟追踪* 模型分析* JavaScript SDK* 免费公测权限非常欢迎所有使用 OpenAI、Anthropic 或构建多步骤 AI 工作流的朋友提供反馈。感谢大家来看。PH 用户我们注意到，一旦智能体开始调用多个工具和子智能体，调试就变得比构建工作流本身还难。你看到用户主要是在出问题后用 PromptLayer 来做观测，还是团队在开发过程中就主动利用追踪来改进智能体行为？PH 用户嘿，刚看到 PromptLayer，说实话这看起来正是现在很多 AI 构建者真正需要的东西。有一点很吸引我：你们开头那句“LLM 应用的可观测性”可能会让很多焦虑的用户直接忽略掉——他们想的可能是“为什么我的 AI 一小时花了我 40 美元”或者“为什么它给那个用户一个完全错误的答案”，而不会去想“可观测性”这个词。我快速想了一个不同的角度来写你们的首屏文案，如果你感兴趣的话我可以发给你看看，完全免费，只是觉得可能对你有帮助。PH 用户恭喜发布！！PH 用户“这些 token 都去哪了”是每个运行智能体的团队最终都会问的问题，而且没人能给出好答案。多步骤工作流的瀑布视图正是让这个工具比单纯查看 API dashboard 更有用的地方。PH 用户瀑布图对于顺序工作流来说很直观，但智能体循环引入了一个麻烦：同一个步骤可能会执行几十次才终止（或者失败）。想确认一下 PromptLayer 是否处理执行图中的循环，还是默认工作流必须是 DAG 形状？特别想知道，它能否把重复步骤模式当作一种独立信号来展示，而不是仅仅把 token 数量加起来。 热门产品Sam Benson2026-05-29原文 打开互动版
我是Sam，一个长期构建 AI 应用的开发者。
随着工作流越来越复杂，我发现自己经常问这些问题：
* 哪个模型调用失败了？
* 为什么这个工作流突然变慢了？
* 这些 token 都用到哪了？
* 这一步生成的响应是哪里来的？
大多数 AI 工具都聚焦在 prompt 或 playground 上。我想要的是更接近开发者调试软件的方式：请求、追踪、时间线、瀑布图、成本和失败信息。
所以我就造了 PromptLayer。
PromptLayer 让你可以给 AI 工作流注入观测能力，可视化整个执行路径，从单个模型调用到完整的工作流追踪。
当前的免费公测版包含：
* 请求浏览器
* 工作流追踪
* 瀑布视图
* Token 和延迟追踪
* 模型分析
* JavaScript SDK
* 免费公测权限
非常欢迎所有使用 OpenAI、Anthropic 或构建多步骤 AI 工作流的朋友提供反馈。
感谢大家来看。
你看到用户主要是在出问题后用 PromptLayer 来做观测，还是团队在开发过程中就主动利用追踪来改进智能体行为？
有一点很吸引我：你们开头那句“LLM 应用的可观测性”可能会让很多焦虑的用户直接忽略掉——他们想的可能是“为什么我的 AI 一小时花了我 40 美元”或者“为什么它给那个用户一个完全错误的答案”，而不会去想“可观测性”这个词。
我快速想了一个不同的角度来写你们的首屏文案，如果你感兴趣的话我可以发给你看看，完全免费，只是觉得可能对你有帮助。