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KI-Werkzeug

promptflow Bewertung

promptflow ist ein Entwicklungstool, das darauf ausgelegt ist, den gesamten Entwicklungszyklus von KI-Anwendungen, die auf Large Language Models (LLMs) basieren, zu optimieren, vom Prototyping und Testen bis zur Produktionsbereitstellung und Überwachung.

shipped 17. Apr. 2026updated 27. Mai 2026aifreemium
ai
promptflow - AI tool hero image

Warum es wichtig ist

1Orchestriert ausführbare Flows, die LLMs, Prompts und Python-Tools über ein visualisiertes Diagramm miteinander verbinden.
2Unterstützt Prototyping, Testen, Bereitstellung und Überwachung von LLM-Anwendungen innerhalb einer integrierten Plattform.
3Die aktuelle stabile promptflow Paketversion ist 1.17.2, mit promptflow-tools in Version 1.6.0.
4Bietet drei verschiedene Flow-Typen: Standard, Chat und Evaluation, um unterschiedlichen Anwendungsbedürfnissen gerecht zu werden.

Stork’s verdict on promptflow

promptflow bietet visuelle Workflow-Orchestrierung für LLM-Apps, aber sein umfassender Charakter bindet dich an das Azure-Ökosystem.

promptflow reviewed by Stork AI · stork.ai/de/promptflow

Über promptflow

Hauptsitz
Redmond, USA

Spezifikationen

API-Dokumentation

Dokumentation ansehen →

GitHub

Repository ansehen →

API verfügbar

Ja, öffentliche API

overview

Was ist promptflow?

promptflow ist ein von Microsoft entwickeltes Entwicklungstool, das Entwicklern, Data Scientists und KI-Ingenieuren ermöglicht, den gesamten Entwicklungszyklus von KI-Anwendungen, die auf Large Language Models (LLMs) basieren, zu optimieren. Es bietet eine umfassende Lösung für das Prototyping, Experimentieren, Iterieren und Bereitstellen von KI-Anwendungen. Dieses Tool fungiert als Low-Code, visuelles Framework, das das Prompt Engineering und die Erstellung von produktionsreifen LLM-Anwendungen vereinfacht. Es ermöglicht Benutzern, ausführbare Workflows, bekannt als 'Flows', zu erstellen, die LLMs, Prompts, Python-Code und andere Tools über ein visualisiertes Diagramm miteinander verbinden. Dieses visuelle Workflow-Design erleichtert das Debugging, das Teilen und die Iteration innerhalb von Teams. Prompt flow wird aktiv als entscheidendes Framework für Unternehmens-KI-Workflows diskutiert und dient als Orchestrierungsebene für das Prompt Engineering.

features

Hauptmerkmale von promptflow

promptflow bietet eine robuste Reihe von Funktionen, die den gesamten Lebenszyklus der LLM-Anwendungsentwicklung unterstützen, vom ersten Design bis zum laufenden Betrieb. Die visuelle Oberfläche und die integrierten Funktionen optimieren komplexe Aufgaben und gewährleisten hochwertige und skalierbare KI-Lösungen.

  • Orchestrieren Sie ausführbare Flows, die LLMs, Prompts und Python-Tools über ein visualisiertes Diagramm miteinander verbinden.
  • Debuggen und iterieren Sie Flows mit Leichtigkeit, was eine schnelle Entwicklung und Verfeinerung ermöglicht.
  • Teilen und kollaborieren Sie an Flows mit Teammitgliedern, um gemeinsame Entwicklungsbemühungen zu verbessern.
  • Erstellen und verwalten Sie Prompt-Varianten, um mit verschiedenen Eingaben und Strategien zu experimentieren.
  • Bewerten Sie die Prompt-Leistung durch groß angelegte Tests gegen Evaluierungsdatensätze, wobei Qualitäts- und Leistungsmetriken berechnet werden.
  • Stellen Sie LLM-basierte Anwendungen als verwaltete Endpunkte bereit, mit Unterstützung für Azure, Docker und Kubernetes.
  • Automatisieren Sie Retrieval Augmented Generation (RAG) Pipelines für eine tiefere Dateninteraktion und kontextbezogene Antworten.
  • Überwachen Sie Anwendungsmetriken wie Latenz, Fehlerraten und Prompt-Erfolgsbewertung, was A/B-Tests und Feedback-Schleifen ermöglicht.
  • Bietet drei verschiedene Flow-Typen: Standard flow für allgemeine Anwendungen, Chat flow für konversationelle Anwendungen und Evaluation flow zur Bewertung anderer Flows.

use cases

Wer sollte promptflow nutzen?

promptflow richtet sich primär an Entwickler, Data Scientists, KI-Ingenieure und Solution Architects, die am Aufbau, Testen und der Bereitstellung von Anwendungen beteiligt sind, die auf Large Language Models basieren. Seine umfassenden Funktionen decken verschiedene Phasen des KI-Anwendungslebenszyklus ab.

  • Entwickler & KI-Ingenieure: Für die Gestaltung modularer LLM-Workflows, die Verbindung von Prompts mit Tools wie Web Search und Vector Databases und die Bereitstellung von Prompt-Ketten als verwaltete Endpunkte.
  • Data Scientists: Für die Bewertung des Prompt-Verhaltens anhand von Evaluierungsdatensätzen, die Berechnung von Qualitäts- und Leistungsmetriken und die Automatisierung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Pipelines.
  • Solution Architects: Für den Aufbau robuster, skalierbarer LLM-Anwendungen innerhalb des Azure-Ökosystems, die Sicherstellung von Enterprise Governance, MLOps-Praktiken und strukturierten Pipelines.
  • Teams, die konversationelle KI entwickeln: Nutzung von Chat flow zur Entwicklung mehrsprachiger Kundensupport-Bots und RAG-basierter Chatbots, die genaue und kontextbezogene Ergebnisse liefern.
  • Organisationen, die KI-Automatisierung benötigen: Lösung realer Probleme in Bereichen wie Retail AI Automation oder der Analyse juristischer Dokumente durch die Kombination von LLMs mit benutzerdefinierten Python-Knoten.

pricing

promptflow Preise & Pläne

promptflow basiert auf einem Freemium-Modell für sein Kernentwicklungstool, was bedeutet, dass Benutzer auf seine Funktionen zugreifen und diese nutzen können, ohne direkte Vorabkosten für das Tool selbst. Da promptflow jedoch in Azure Machine Learning und Azure AI Studio integriert ist, entstehen bei seiner Nutzung Kosten im Zusammenhang mit den verbrauchten zugrunde liegenden Azure-Ressourcen. Diese Ressourcen umfassen Compute für die Ausführung von Flows, Storage für Datensätze und API-Aufrufe an Large Language Models (z.B. Azure OpenAI Service). Die Kosten basieren auf dem Standard-Azure-Preismodell, das typischerweise nutzungsbasiert ist. Die Plattform umfasst integrierte Funktionen zur Kostenverfolgung, die es Benutzern ermöglichen, die Token-Nutzung und geschätzte Ausgaben zu überwachen sowie Budgets und Warnungen festzulegen.

  • Freemium-Zugang zum Kernentwicklungstool promptflow.
  • Kosten für zugrunde liegende Azure-Ressourcen (Compute, Storage, LLM API-Aufrufe) basierend auf den Pay-as-you-go-Preismodellen von Azure.
  • Integrierte Kostenverfolgung für Token-Nutzung und geschätzte Ausgaben, mit Optionen zur Budgetfestlegung und Warnungen.

Ähnliche Tools

promptflow vs. Wettbewerber

promptflow ist als End-to-End-Lösung für das Prototyping, die Evaluierung, Bereitstellung und Überwachung von LLM-Anwendungen positioniert, insbesondere innerhalb des Microsoft Azure-Ökosystems. Es unterscheidet sich durch seinen integrierten Plattformansatz und das visuelle Workflow-Design, im Gegensatz zu eher codezentrierten oder modularen Alternativen.

1
LangChainOn StorkCompare

LangChain is a popular open-source framework for orchestrating LLM applications by connecting language models with external data sources, APIs, and other tools.

LangChain provides a modular, code-first approach for developers to build complex LLM workflows, offering more flexibility and integration options compared to Promptflow's visual flowchart emphasis. It also includes LangSmith for observability, similar to Promptflow's monitoring capabilities.

2
DifyOn StorkCompare

Dify is an open-source platform that offers an intuitive interface for building, testing, and deploying LLM applications, including RAG pipelines and model management.

Dify provides a more integrated, all-in-one platform experience with both visual and code-based development, directly competing with Promptflow's end-to-end LLM app lifecycle management, including built-in observability.

3
Flowise AIOn StorkCompare

Flowise AI is an open-source, low-code tool that simplifies building and orchestrating LLM applications through a drag-and-drop visual interface.

Flowise AI directly competes with Promptflow's visual workflow building aspect, offering a low-code, open-source alternative for rapid prototyping and deployment of LLM applications, particularly beneficial for those preferring a graphical approach.

4
Semantic Kernel↗

Semantic Kernel is an open-source SDK from Microsoft designed to build AI agents that can interact with various LLMs and integrate with existing application functions, especially within the Microsoft ecosystem.

Semantic Kernel, also from Microsoft, offers a code-first SDK approach for building AI agents and integrating LLMs, providing a strong alternative for developers already invested in the Microsoft stack, contrasting with Promptflow's more visual, flow-based environment.

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