Skip to content
Stork.AIstork.ai
KI-Werkzeug

Confident AI Bewertung

Confident AI ist eine All-in-One LLM-Evaluierungsplattform, entwickelt von den Machern von DeepEval, konzip zur Bewertung, Beobachtung und Verbesserung von LLM-Anwendungen vom Prototyping bis zur Produktion.

shipped 3. Juli 2026aifreemium
ai
Confident AI — product screenshot

Warum es wichtig ist

1Bietet über 50 forschungsgestützte Metriken für die LLM-Evaluierung.
2Basiert auf DeepEval, einem Open-Source-Framework mit 12.600 GitHub-Sternen und zwei Millionen täglichen Evaluierungen.
3Integriert kontinuierliche Evaluierung in CI/CD-Pipelines, um Regressionen zu verhindern.
4Bietet native AI red teaming-Funktionen basierend auf OWASP Top 10 und NIST AI RMF.

Über Confident AI

Geschäftsmodell
Subscription SaaS
Nutzungsbasierter Preis
$0.038 per eval per cost
Hauptsitz
San Francisco, USA
Teamgröße
50-100
Finanzierung
Bootstrapped
Plattformen
Web, API
Zielgruppe
AI developers, product managers, QA teams

Preispläne

Free Trial
Free
  • • Access to all features for a limited time
  • • No credit card required
Pro Plan
$500/mo
  • • Full access to all features
  • • 7/24 Support
  • • Advanced monitoring tools

Kostenbeispiele

  • • Generate 1 eval: ~$0.038

Führungsteam

Not SpecifiedNot Specified
API DocsGitHubOpen Source

Spezifikationen

API-Dokumentation

Dokumentation ansehen →

GitHub

Repository ansehen →

API verfügbar

Ja, öffentliche API

overview

Was ist Confident AI?

Confident AI ist ein LLM-Evaluierungsplattform-Tool, entwickelt von Confident AI, das Ingenieur-, QA- und Produktteams befähigt, LLM-Anwendungen zu bewerten, zu beobachten und zu verbessern. Es bewertet jeden Schritt der Ausführung eines AI agent – einschließlich tool calls, reasoning, retrieval und planning – mit über 50 forschungsgestützten Metriken. Gegründet im Jahr 2024 von Jeffrey Ip und Kritin Vongthongsri, basiert Confident AI auf dem Open-Source LLM-Evaluierungsframework DeepEval. Die Plattform bietet eine einzige Umgebung zur Verwaltung der LLM-Qualität vom Prototyping bis zur Produktion, umfassend Evaluierung, Observability, AI red teaming und Governance. Das zugrunde liegende DeepEval-Framework verarbeitet täglich zwei Millionen Evaluierungen und hat bis April 2026 12.600 GitHub-Sterne gesammelt.

features

Hauptmerkmale von Confident AI

Confident AI bietet eine umfassende Suite von Tools, die darauf ausgelegt sind, die Qualität, Sicherheit und Leistung von Large Language Model (LLM)-Anwendungen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu gewährleisten. Die Plattform bietet Funktionen für detaillierte Evaluierung, Echtzeit-Monitoring und proaktive Schwachstellenanalyse.

  • LLM-Evaluierung mit über 50 forschungsgestützten Metriken.
  • LLM Observability für das Produktions-Monitoring.
  • AI Red Teaming zur Identifizierung von Sicherheits- und Schutzschwachstellen.
  • AI Governance für Compliance und Kontrolle.
  • Echtzeit-Monitoring der LLM-Leistung, Sicherheit, Latenz und Kosten.
  • Evaluierung der Ausführungsschritte von AI agent: tool calls, reasoning, retrieval und planning.
  • Dataset Management für Evaluierungs-Datasets.
  • Tracing der LLM-Anwendungsausführung.
  • Integration kontinuierlicher Evaluierung in CI/CD-Pipelines.

use cases

Wer sollte Confident AI nutzen?

Confident AI ist primär für technische und Produktteams konzipiert, die an der Entwicklung und Bereitstellung von LLM-Anwendungen beteiligt sind. Seine Funktionen dienen dazu, die Qualität, Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Systemen vom anfänglichen Prototyping bis zur laufenden Produktion zu gewährleisten.

  • ML Engineers & LLM Engineers: Zur Evaluierung und zum Benchmarking von LLM-Anwendungen, Integration kontinuierlicher Evaluierung in CI/CD.
  • QA Teams: Zur Validierung von RAG pipelines, Bewertung der chatbot safety und Durchführung von adversarial testing.
  • AI Platform Teams & Product Managers: Zum Monitoring von Produktions-LLMs, Anwenden von guardrails und Sicherstellung konsistenter Qualität.
  • AI Researchers: Zur Entwicklung und zum Testen neuer LLM-Evaluierungsmethoden und -metriken.

how to use

Wie man Confident AI nutzt

Um Confident AI zu nutzen, integrieren Benutzer die Plattform typischerweise in ihre LLM-Anwendungen, um Datenerfassung und Evaluierung zu ermöglichen. Der Prozess umfasst das Einrichten von Evaluierungskriterien, das Ausführen von Tests und die Analyse der Ergebnisse über die Benutzeroberfläche der Plattform.

  • 1Integrieren Sie das SDK oder die API von Confident AI in Ihre LLM-Anwendung oder CI/CD-Pipeline.
  • 2Definieren Sie Evaluierungs-Datasets und wählen Sie aus über 50 forschungsgestützten Metriken.
  • 3Führen Sie Testläufe durch, um LLM-Antworten, agentic steps und die Gesamtleistung zu evaluieren.
  • 4Überwachen Sie Produktions-LLMs in Echtzeit hinsichtlich laufender Leistung, Sicherheit und Kosten.
  • 5Nutzen Sie AI Red Teaming-Funktionen, um Schwachstellen zu identifizieren und zu mindern.
  • 6Analysieren Sie Evaluierungsergebnisse und traces, um die Qualität der LLM-Anwendung zu iterieren und zu verbessern.

pricing

Confident AI Preise & Pläne

Confident AI arbeitet nach einem freemium model und bietet einen kostenlosen Tarif für die erste Erkundung sowie gestaffelte Pläne für eine umfangreichere Nutzung. Die Preisgestaltung ist so strukturiert, dass sie individuelle Entwickler bis hin zu Teams auf Unternehmensebene berücksichtigt, mit spezifischen Kosten für Benutzer, Projekte, Testläufe, Datenaufbewahrung, tracing und Evaluierungen.

  • Kostenloser Tarif: Enthält 2 Benutzer, 1 Projekt, 5 Testläufe pro Woche und 1 Woche Datenaufbewahrung.
  • Starter Plan: Beginnt bei $9.99 pro Benutzer pro Monat, beinhaltet cloud datasets.
  • Pro Plan: Preis $500 pro Monat.
  • Tracing Kosten: $1 pro GB.
  • Evaluierungskosten: Ungefähr $0.038 pro Evaluierung.

Pros

  • +Comprehensive evaluation with over 50 research-backed metrics for multi-step AI agent execution.
  • +Framework-agnostic design, providing flexibility and avoiding vendor lock-in for LLM applications.
  • +Native AI red teaming capabilities, including alignment with OWASP Top 10 and NIST AI RMF standards.
  • +Strong compliance posture with HIPAA Compliant (BAA available) and SOC 2 Type II certification.
  • +Built upon the widely adopted open-source DeepEval framework, indicating community trust and robustness.
  • +Cross-functional workflows enable non-technical teams (PMs, QA) to run evaluation cycles independently.

Cons

  • −Production traces and evaluation datasets are kept in separate silos, requiring manual steps to convert production failures into regression tests, unlike some competitors.
  • −Specific numerical API rate limits are not explicitly detailed in public documentation, which may impact high-volume users.
  • −While framework-agnostic, users already deeply embedded in specific ecosystems (e.g., LangChain) might experience initial integration overhead.
  • −The platform is exclusively focused on LLM quality, whereas some competitors offer broader machine learning model monitoring capabilities.
  • −The Starter Plan pricing increased from $9.99 to $19.99 per seat per month, which may impact smaller teams or startups.

Richtlinien

Kostenloses Kontingent

Vendor website advertises a free tier.

Preisseite

Preise ansehen→

Ähnliche Tools

Confident AI vs. Wettbewerber

Confident AI positioniert sich als eine „eval-first observability platform“, die framework-agnostisch ist und für funktionsübergreifende Teams, einschließlich Produktmanager und QA, entwickelt wurde. Dieser Ansatz betont tiefe Evaluierungsfähigkeiten und natives red teaming und unterscheidet es von Wettbewerbern, die sich möglicherweise stärker auf allgemeines ML monitoring oder spezifische Framework-Integrationen konzentrieren.

1
Arize AIOn StorkCompare

An ML monitoring platform that has extended its capabilities to comprehensive LLM observability and evaluation, with a focus on operational metrics and drift detection.

While Confident AI is evaluation-first with 50+ built-in metrics, Arize AI's evaluation layer is secondary to its monitoring core, often requiring custom evaluator development for deeper analysis. Arize AI excels in production monitoring for both traditional ML and LLMs, whereas Confident AI focuses exclusively on LLM quality.

2
LangSmithOn StorkCompare

Provides comprehensive LLM development and evaluation, with deep integration for applications built using the LangChain framework.

LangSmith excels at tracing, debugging, and evaluating LangChain workflows, supporting various evaluator types including human-in-the-loop. Confident AI is framework-agnostic and offers native AI red teaming, which is not a primary focus for LangSmith.

3
Galileo AI↗

Specializes in real-time LLM evaluation and production monitoring using purpose-built Luna-2 models for consistent, cost-effective, and fast evaluation, along with runtime guardrails.

Galileo AI focuses on lightweight live-traffic safety checks and hallucination detection at high volume, with a strong eval-to-guardrail lifecycle. Confident AI offers broader metric coverage for complex multi-step agent workflows and integrates red teaming capabilities.

4
LangfuseOn StorkCompare

An open-source, self-hostable LLM engineering platform providing observability, evaluation, and prompt management, prioritizing data ownership and infrastructure control.

Langfuse offers strong tracing and prompt management but leaves evaluation depth to custom implementation, requiring teams to build and maintain their own evaluation pipelines. Confident AI provides 50+ research-backed metrics out-of-the-box and cross-functional workflows for evaluation, which Langfuse lacks.

5
BraintrustOn StorkCompare

Integrates evaluation directly into the observability workflow, enabling automated scoring, CI/CD gates, and the ability to convert production failures into permanent test cases.

Braintrust connects production traces, evaluations, and prompt iteration in a single system, with features like automated prompt optimization and 80x faster trace data queries. Confident AI keeps production traces and eval datasets in separate silos, requiring manual steps to turn production failures into regression tests.

Confident AI besuchen↗
Kontakt
𝕏
X / Twitterx.com/confident_ai
⌘
GitHubgithub.com/confident-ai/deepeval
in
LinkedInwww.linkedin.com/company/confident-ai/
💬
Discorddiscord.com/invite/a3K9c8GRGt

AI Reputation Report

Is Confident AI yours?

ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude & Grok answer buyer questions about Confident AI every day. See whether they name Confident AI — or send buyers to a rival.

See what AI saysfree preview