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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.

No solo ejecute IA —
mida su efectividad

Compare recetas, modelos y flujos de trabajo completos lado a lado. Use puntuación con evaluadores LLM, consenso multi-evaluador y enrutamiento A/B en tiempo real para encontrar la mejor configuración para cada caso de uso.

Modos de Bakeoff

Seis formas de evaluar su IA

Desde comparaciones simples de recetas hasta enrutamiento de tráfico en tiempo real, elija la evaluación que se ajuste a sus necesidades.

Receta vs. receta Pro

Compare dos recetas diferentes con las mismas entradas

Receta vs. modelo Pro

Misma receta, diferente proveedor o modelo LLM

Multi-evaluador Pro

2-3 evaluadores LLM independientes con puntuación por consenso

Flujo vs. flujo Enterprise

Comparaciones completas de flujo de trabajo de extremo a extremo

Enrutamiento A/B Enterprise

División de tráfico en tiempo real con parada automática estadística

Entradas sintéticas Pro

Generación automática de datos de prueba a partir del esquema de entrada

Comparación de recetas

Receta vs. receta, modelo vs. modelo

Ejecute diferentes recetas con las mismas entradas o la misma receta en diferentes modelos. Vea las salidas lado a lado y deje que los evaluadores LLM puntúen automáticamente cada resultado en calidad, precisión y relevancia.

  • Compare dos recetas con entradas idénticas
  • Pruebe la misma receta en diferentes proveedores LLM
  • Visualización lado a lado con marcado de diferencias
  • Los evaluadores LLM puntúan automáticamente cada salida

Evaluación multi-evaluador

Puntuación por consenso con confianza estadística

Use dos a tres evaluadores LLM independientes para evaluar las salidas. JieGou calcula la concordancia entre evaluadores usando Kendall tau y Spearman rho, e informa intervalos de confianza del 95 % para que sepa cuándo los resultados son estadísticamente significativos.

  • 2-3 evaluadores LLM independientes por evaluación
  • Correlación Kendall tau y Spearman rho
  • Intervalos de confianza del 95 % con desviación estándar
  • Estimación de costos con multiplicador multi-evaluador

Bakeoff de flujos de trabajo

Compare flujos de trabajo completos de extremo a extremo

Vaya más allá de las recetas individuales. Enfrente flujos de trabajo completos entre sí, comparando calidad de salida, tiempo de ejecución y costo de extremo a extremo. Ideal para evaluar diferentes estrategias de automatización antes de comprometerse.

  • Ejecuciones completas de flujo de trabajo con seguimiento de tokens
  • Compare costo total y tiempo de ejecución
  • Puntuación de calidad de salida de extremo a extremo
  • Disponible en plan Enterprise

Enrutamiento A/B

División de tráfico en tiempo real con parada automática

Dirija el tráfico de ejecución en tiempo real entre variantes de recetas o flujos de trabajo. JieGou rastrea el rendimiento con prueba estadística chi-cuadrado y detiene automáticamente el enrutamiento hacia la variante perdedora cuando el ganador alcanza significancia estadística.

  • Divida el tráfico en tiempo real entre dos variantes
  • Prueba estadística chi-cuadrado para confirmar significancia
  • Parada automática cuando se determina el ganador
  • Decisiones de enrutamiento en caché Redis para consistencia

Entradas sintéticas

Genere datos de prueba automáticamente desde el esquema

¿No tiene suficientes datos reales para una comparación significativa? JieGou genera entradas sintéticas a partir del esquema de entrada de su receta o flujo de trabajo, obteniendo casos de prueba diversos sin esfuerzo manual.

  • Genere entradas de prueba a partir de definiciones JSON Schema
  • Datos diversos y realistas para comparaciones significativas
  • Sin creación manual de casos de prueba
  • Compatible con esquemas de recetas y flujos de trabajo

Cómo funciona

De la configuración a los resultados en cuatro pasos

1

Seleccione el modo

Elija receta vs. receta, modelo vs. modelo, comparación de flujos de trabajo o enrutamiento A/B.

2

Agregue entradas

Use datos reales, genere entradas sintéticas desde el esquema o proporcione sus propios casos de prueba.

3

Ejecute el Bakeoff

Ambas variantes se ejecutan simultáneamente. Los evaluadores LLM puntúan cada salida de forma independiente.

4

Revise los resultados

Vea puntuaciones, intervalos de confianza, comparación de costos y la variante ganadora.

Comience su primer Bakeoff

Encuentre la mejor receta, modelo o flujo de trabajo para cada caso de uso con datos, no con conjeturas.