GPT-5 in preview. Claude 4.6 GA. Gemini 2.5 Pro. Llama 4 open-weight. Every platform now supports multiple models — only JieGou lets you prove which is best on your data.
KI nicht nur ausführen —
sondern auch messen
Vergleichen Sie Rezepte, Modelle und ganze Workflows nebeneinander. Nutzen Sie LLM-Juror-Bewertung, Multi-Juror-Konsens und Live-A/B-Routing, um die beste Konfiguration für jeden Anwendungsfall zu finden.
Bakeoff-Modi
Sechs Wege zur Evaluierung Ihrer KI
Von einfachen Rezeptvergleichen bis hin zu Live-Traffic-Routing — wählen Sie die Evaluierungsmethode, die zu Ihren Anforderungen passt.
Zwei verschiedene Rezepte mit identischen Eingaben vergleichen
Gleiches Rezept, verschiedene LLM-Anbieter oder Modelle
2-3 unabhängige LLM-Juroren, Konsensbewertung
Vollständiger End-to-End-Workflow-Vergleich
Live-Traffic-Aufteilung mit statistischem Auto-Stopp
Automatische Testdatengenerierung aus Eingabe-Schemata
Rezeptvergleich
Rezept vs. Rezept, Modell vs. Modell
Führen Sie verschiedene Rezepte mit identischen Eingaben aus oder testen Sie dasselbe Rezept mit verschiedenen Modellen. Vergleichen Sie die Ausgaben nebeneinander und lassen Sie LLM-Juroren jedes Ergebnis automatisch nach Qualität, Genauigkeit und Relevanz bewerten.
- Zwei Rezepte mit identischen Eingaben vergleichen
- Dasselbe Rezept bei verschiedenen LLM-Anbietern testen
- Nebeneinander-Ausgabeanzeige mit Unterscheidungsmarkierungen
- LLM-Juroren bewerten jede Ausgabe automatisch
Multi-Juror-Evaluierung
Konsensbewertung mit statistischer Konfidenz
Verwenden Sie zwei bis drei unabhängige LLM-Juroren zur Ausgabebewertung. JieGou berechnet die Inter-Juror-Übereinstimmung mit Kendall tau und Spearman rho und meldet 95%-Konfidenzintervalle, damit Sie wissen, wann Ergebnisse statistisch signifikant sind.
- 2-3 unabhängige LLM-Juroren pro Evaluierung
- Kendall-tau- und Spearman-rho-Korrelation
- 95%-Konfidenzintervalle und Standardabweichung
- Kostenschätzung mit Multi-Juror-Multiplikator
Workflow-Bakeoff
Vollständige Workflows End-to-End vergleichen
Gehen Sie über einzelne Rezepte hinaus. Lassen Sie vollständige Workflows gegeneinander antreten und vergleichen Sie End-to-End-Ausgabequalität, Ausführungszeit und Kosten. Ideal zur Evaluierung verschiedener Automatisierungsstrategien vor der Festlegung.
- Vollständige Workflow-Ausführung mit Token-Tracking
- Gesamtkosten und Ausführungszeit vergleichen
- End-to-End-Ausgabequalitätsbewertung
- Verfügbar im Enterprise-Plan
A/B-Test-Routing
Live-Traffic-Aufteilung mit Auto-Stopp
Leiten Sie Live-Ausführungstraffic zwischen Rezept- oder Workflow-Varianten um. JieGou verfolgt die Leistung mit Chi-Quadrat-Tests und stoppt automatisch das Routing zur unterlegenen Variante, sobald der Gewinner statistische Signifikanz erreicht.
- Live-Traffic zwischen zwei Varianten aufteilen
- Chi-Quadrat-Test zur Signifikanzbestätigung
- Automatischer Stopp bei Gewinnerermittlung
- Redis-gecachte Routing-Entscheidungen für Konsistenz
Synthetische Eingaben
Testdaten automatisch aus Schemata generieren
Nicht genügend echte Daten für aussagekräftige Vergleiche? JieGou generiert synthetische Eingaben aus Ihrem Rezept- oder Workflow-Eingabeschema und liefert vielfältige Testfälle ohne manuellen Aufwand.
- Testeingaben aus JSON-Schema-Definitionen generieren
- Vielfältige, realistische Daten für aussagekräftige Vergleiche
- Kein manuelles Erstellen von Testfällen erforderlich
- Unterstützt sowohl Rezept- als auch Workflow-Schemata
So funktioniert es
Vom Setup zum Ergebnis in vier Schritten
Modus wählen
Wählen Sie Rezept vs. Rezept, Modell vs. Modell, Workflow-Vergleich oder A/B-Routing.
Eingaben hinzufügen
Verwenden Sie echte Daten, generieren Sie synthetische Eingaben aus Schemata oder stellen Sie Ihre eigenen Testfälle bereit.
Bakeoff ausführen
Beide Varianten werden gleichzeitig ausgeführt. LLM-Juroren bewerten jede Ausgabe unabhängig.
Ergebnisse ansehen
Sehen Sie Bewertungen, Konfidenzintervalle, Kostenvergleiche und die Gewinnervariante.
Starten Sie Ihren ersten Bakeoff
Finden Sie das beste Rezept, Modell oder den besten Workflow für jeden Anwendungsfall — mit Daten statt Vermutungen.