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Herramienta de IA

Reseña de Confident AI

Confident AI es una plataforma de evaluación de LLM todo en uno, creada por los desarrolladores de DeepEval, diseñada para evaluar, observar y mejorar las aplicaciones de LLM desde el prototipado hasta la producción.

shipped 3 jul 2026aifreemium
ai
Confident AI — product screenshot

Por qué importa

1Ofrece más de 50 métricas respaldadas por investigación para la evaluación de LLM.
2Construido sobre DeepEval, un framework de código abierto con 12,600 estrellas en GitHub y dos millones de evaluaciones diarias.
3Integra la evaluación continua en los pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
4Proporciona capacidades nativas de AI red teaming basadas en OWASP Top 10 y NIST AI RMF.

Sobre Confident AI

Modelo de negocio
Subscription SaaS
Precio por uso
$0.038 per eval per cost
Sede
San Francisco, USA
Tamaño del equipo
50-100
Financiación
Bootstrapped
Plataformas
Web, API
Público objetivo
AI developers, product managers, QA teams

Planes de precios

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

Ejemplos de costes

  • • Generate 1 eval: ~$0.038

Liderazgo

Not SpecifiedNot Specified
API DocsGitHubOpen Source

Especificaciones

Documentación API

Ver documentación →

GitHub

Ver repositorio →

API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es Confident AI?

Confident AI es una herramienta de plataforma de evaluación de LLM desarrollada por Confident AI que permite a los equipos de ingeniería, QA y producto evaluar, observar y mejorar las aplicaciones de LLM. Evalúa cada paso de la ejecución de un AI agent —incluyendo tool calls, reasoning, retrieval y planning— con más de 50 métricas respaldadas por investigación. Fundada en 2024 por Jeffrey Ip y Kritin Vongthongsri, Confident AI se basa en el framework de evaluación de LLM de código abierto DeepEval. La plataforma proporciona un entorno único para gestionar la calidad de LLM desde el prototipado hasta la producción, abarcando evaluación, observability, AI red teaming y governance. Su framework subyacente DeepEval procesa dos millones de evaluaciones diariamente y ha acumulado 12,600 estrellas en GitHub a partir de abril de 2026.

features

Características Clave de Confident AI

Confident AI ofrece un conjunto completo de herramientas diseñadas para garantizar la calidad, seguridad y rendimiento de las aplicaciones de Large Language Model (LLM) a lo largo de su ciclo de vida. La plataforma proporciona capacidades para evaluación detallada, monitoreo en tiempo real y evaluación proactiva de vulnerabilidades.

  • Evaluación de LLM con más de 50 métricas respaldadas por investigación.
  • Observability de LLM para monitoreo de producción.
  • AI Red Teaming para identificar vulnerabilidades de seguridad.
  • AI Governance para cumplimiento y control.
  • Monitoreo en tiempo real del rendimiento, seguridad, latencia y costo de LLM.
  • Evaluación de los pasos de ejecución del AI agent: tool calls, reasoning, retrieval y planning.
  • Gestión de Datasets para conjuntos de datos de evaluación.
  • Tracing de la ejecución de aplicaciones LLM.
  • Integración de evaluación continua en los pipelines de CI/CD.

use cases

¿Quién Debería Usar Confident AI?

Confident AI está diseñado principalmente para equipos técnicos y de producto involucrados en el desarrollo y despliegue de aplicaciones LLM. Sus características están orientadas a garantizar la calidad, fiabilidad y seguridad de los sistemas de IA desde el prototipado inicial hasta la producción continua.

  • ML Engineers & LLM Engineers: Para evaluar y comparar aplicaciones LLM, integrando la evaluación continua en CI/CD.
  • QA Teams: Para validar RAG pipelines, evaluar la seguridad de chatbots y realizar pruebas adversariales.
  • AI Platform Teams & Product Managers: Para monitorear LLMs en producción, aplicar guardrails y asegurar una calidad consistente.
  • AI Researchers: Para desarrollar y probar nuevas metodologías y métricas de evaluación de LLM.

how to use

Cómo Usar Confident AI

Para empezar a usar Confident AI, los usuarios suelen integrar la plataforma con sus aplicaciones LLM para permitir la recopilación y evaluación de datos. El proceso implica establecer criterios de evaluación, ejecutar pruebas y analizar los resultados a través de la interfaz de la plataforma.

  • 1Integre el SDK o API de Confident AI en su aplicación LLM o pipeline de CI/CD.
  • 2Defina conjuntos de datos de evaluación y seleccione entre más de 50 métricas respaldadas por investigación.
  • 3Ejecute test runs para evaluar las respuestas de LLM, los pasos agentic y el rendimiento general.
  • 4Monitoree LLMs en producción en tiempo real para el rendimiento, seguridad y costo continuos.
  • 5Utilice las características de AI Red Teaming para identificar y mitigar vulnerabilidades.
  • 6Analice los resultados de la evaluación y los traces para iterar y mejorar la calidad de la aplicación LLM.

pricing

Precios y Planes de Confident AI

Confident AI opera bajo un modelo freemium, ofreciendo un free tier para exploración inicial y planes escalonados para un uso más extenso. Los precios están estructurados para adaptarse desde desarrolladores individuales hasta equipos a nivel empresarial, con costos específicos para seats, projects, test runs, retención de datos, tracing y evaluaciones.

  • Free Tier: Incluye 2 seats, 1 project, 5 test runs por semana y 1 semana de retención de datos.
  • Starter Plan: Comienza en $9.99 por seat al mes, incluye cloud datasets.
  • Pro Plan: Con un precio de $500 al mes.
  • Costo de Tracing: $1 por GB.
  • Costo de Evaluación: Aproximadamente $0.038 por evaluación.

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.

Políticas

Nivel gratuito

Vendor website advertises a free tier.

Página de precios

Ver precios→

Herramientas similares

Confident AI vs Competidores

Confident AI se posiciona como una "plataforma de observability eval-first" que es framework-agnostic y está diseñada para equipos multifuncionales, incluyendo product managers y QA. Este enfoque enfatiza las capacidades de evaluación profunda y el native red teaming, diferenciándola de los competidores que pueden centrarse más en el monitoreo general de ML o en integraciones de frameworks específicos.

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.

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