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Herramienta de IA

Revisión de promptflow

promptflow es una herramienta de desarrollo diseñada para optimizar todo el ciclo de desarrollo de aplicaciones de IA impulsadas por Large Language Models (LLMs), desde el prototipado y las pruebas hasta la implementación en producción y el monitoreo.

shipped 17 abr 2026updated 27 may 2026aifreemium
ai
promptflow - AI tool hero image

Por qué importa

1Orquesta flujos ejecutables que conectan LLMs, prompts y herramientas Python a través de un grafo visualizado.
2Soporta el prototipado, las pruebas, la implementación y el monitoreo de aplicaciones LLM dentro de una plataforma integrada.
3La versión estable actual del paquete promptflow es 1.17.2, con promptflow-tools en la versión 1.6.0.
4Ofrece tres tipos de flujo distintos: Standard, Chat y Evaluation, para satisfacer diversas necesidades de aplicación.

Stork’s verdict on promptflow

promptflow ofrece orquestación visual de flujos de trabajo para aplicaciones LLM, pero su naturaleza integral te ata al ecosistema de Azure.

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

Sobre promptflow

Sede
Redmond, USA

Especificaciones

Documentación API

Ver documentación →

GitHub

Ver repositorio →

API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es promptflow?

promptflow es una herramienta de desarrollo desarrollada por Microsoft que permite a desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de IA optimizar todo el ciclo de desarrollo de aplicaciones de IA impulsadas por Large Language Models (LLMs). Proporciona una solución integral para el prototipado, la experimentación, la iteración y la implementación de aplicaciones de IA. Esta herramienta actúa como un framework visual de bajo código que simplifica la ingeniería de prompts y la creación de aplicaciones LLM de calidad de producción. Permite a los usuarios crear flujos de trabajo ejecutables, conocidos como 'flows', que conectan LLMs, prompts, código Python y otras herramientas a través de un grafo visualizado. Este diseño de flujo de trabajo visual facilita la depuración, el intercambio y la iteración entre equipos. promptflow se discute activamente como un framework crucial para los flujos de trabajo de IA empresariales, sirviendo como una capa de orquestación para la ingeniería de prompts.

features

Características Clave de promptflow

promptflow proporciona un sólido conjunto de características diseñadas para soportar el ciclo de vida completo del desarrollo de aplicaciones LLM, desde el diseño inicial hasta las operaciones continuas. Su interfaz visual y sus capacidades integradas optimizan tareas complejas, asegurando soluciones de IA escalables y de alta calidad.

  • Orquestar flujos ejecutables que conectan LLMs, prompts y herramientas Python a través de un grafo visualizado.
  • Depurar e iterar flujos con facilidad, facilitando el desarrollo y la mejora rápidos.
  • Compartir y colaborar en flujos con miembros del equipo, mejorando los esfuerzos de desarrollo colectivo.
  • Crear y gestionar variantes de prompts para experimentar con diferentes entradas y estrategias.
  • Evaluar el rendimiento de los prompts mediante pruebas a gran escala contra conjuntos de datos de evaluación, calculando métricas de calidad y rendimiento.
  • Implementar aplicaciones basadas en LLM como endpoints gestionados, con soporte para Azure, Docker y Kubernetes.
  • Automatizar pipelines de Retrieval Augmented Generation (RAG) para una interacción de datos más profunda y respuestas conscientes del contexto.
  • Monitorear métricas de aplicación como latencia, tasas de fallo y puntuación de éxito de prompts, permitiendo pruebas A/B y bucles de retroalimentación.
  • Ofrece tres tipos de flujo distintos: flujo Standard para aplicaciones generales, flujo Chat para aplicaciones conversacionales y flujo Evaluation para evaluar otros flujos.

use cases

¿Quién Debería Usar promptflow?

promptflow está dirigido principalmente a desarrolladores, científicos de datos, ingenieros de IA y arquitectos de soluciones que participan en la construcción, prueba y despliegue de aplicaciones impulsadas por Large Language Models. Sus características completas se adaptan a varias etapas del ciclo de vida de las aplicaciones de IA.

  • Desarrolladores e Ingenieros de IA: Para diseñar flujos de trabajo LLM modulares, conectar prompts con herramientas como búsqueda web y bases de datos vectoriales, y desplegar cadenas de prompts como endpoints gestionados.
  • Científicos de Datos: Para evaluar el comportamiento de los prompts contra conjuntos de datos de evaluación, calcular métricas de calidad y rendimiento, y automatizar pipelines de Retrieval Augmented Generation (RAG).
  • Arquitectos de Soluciones: Para construir aplicaciones LLM robustas y escalables dentro del ecosistema de Azure, asegurando la gobernanza empresarial, las prácticas de MLOps y pipelines estructurados.
  • Equipos que construyen IA conversacional: Utilizando el flujo Chat para desarrollar bots de soporte al cliente multilingües y chatbots basados en RAG que proporcionan resultados precisos y conscientes del contexto.
  • Organizaciones que requieren automatización de IA: Resolviendo problemas del mundo real en áreas como la automatización de IA para minoristas o el análisis de documentos legales combinando LLMs con nodos Python personalizados.

pricing

Precios y Planes de promptflow

promptflow opera bajo un modelo freemium para su herramienta de desarrollo principal, lo que significa que los usuarios pueden acceder y utilizar sus características sin costos directos iniciales por la herramienta en sí. Sin embargo, dado que promptflow está integrado dentro de Azure Machine Learning y Azure AI Studio, su uso incurre en costos relacionados con los recursos subyacentes de Azure consumidos. Estos recursos incluyen cómputo para ejecutar flujos, almacenamiento para conjuntos de datos y llamadas a la API de Large Language Models (por ejemplo, Azure OpenAI Service). Los costos se basan en el modelo de precios estándar de Azure, que suele ser basado en el uso. La plataforma incluye características integradas para el seguimiento de costos, permitiendo a los usuarios monitorear el uso de tokens y los gastos estimados, y establecer presupuestos y alertas.

  • Acceso freemium a la herramienta de desarrollo principal de promptflow.
  • Costos incurridos por los recursos subyacentes de Azure (cómputo, almacenamiento, llamadas a la API de LLM) basados en los modelos de precios de pago por uso de Azure.
  • Seguimiento de costos integrado para el uso de tokens y gastos estimados, con opciones para establecer presupuestos y alertas.

Herramientas similares

promptflow vs Competidores

promptflow se posiciona como una solución de extremo a extremo para el prototipado, evaluación, despliegue y monitoreo de aplicaciones LLM, particularmente dentro del ecosistema Microsoft Azure. Se diferencia por su enfoque de plataforma integrada y diseño de flujo de trabajo visual, contrastando con alternativas más centradas en código o modulares.

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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