
OrqAI는 기업용 생성형 AI 협업 및 LLM Ops 플랫폼으로, 팀이 대형 언어 모델 애플리케이션을 효율적으로 구축하고, 테스트하고, 배포하며 규모에 맞게 관리하도록 돕습니다.
주요 대상은 생산급 AI 애플리케이션 개발 및 배포가 필요한 크로스펑셔널(다부문) 제품 팀이며, 엔지니어, PM 및 비기술 구성원을 포함합니다.
OrqAI 플랫폼은 7일 무료 체험을 제공하며, 구체적인 가격 정책은 공식 문의를 통해 확인하실 수 있습니다.
데이터 현지화 옵션, 세분화된 권한 관리, 민감 데이터 관리 기능을 제공하여 기업의 보안 및 규정 준수 요구를 충족합니다.
AI 모델을 일관되게 관리하고, 프롬프트 개발을 협업하며, 실험 평가를 수행하고, 프로덕션 배포의 신뢰성, 모니터링 및 비용 최적화 문제를 해결합니다.
클라우드, 하이브리드 또는 자체 호스팅 환경에서 안정적으로 배포를 지원하며, 유연한 런타임 호스팅 옵션을 제공합니다.
Abacus.AI는 기업과 전문가를 위한 통합 AI 플랫폼으로, 데이터 사이언스, 머신러닝 및 생성형 AI 기능을 하나로 통합합니다. 단일 인터페이스를 통해 다양한 AI 모델에 접근하고, 자동화된 워크플로우를 구성하며, 엔터프라이즈급 애플리케이션 개발을 지원합니다. 이는 사용자가 AI 애플리케이션의 구축과 배포 프로세스를 간소화하도록 설계되었습니다.

Portkey AI는 생성형 AI 개발자를 위한 기업용 LLMOps 플랫폼으로, 대규모 AI 애플리케이션에 생산급 인프라를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 통합 AI 게이트웨이, 풀스택 가시성, 보안 거버넌스, 프롬프트 관리 기능을 통해 팀의 통합 연동을 간소화하고, 성능과 비용을 최적화하며, 안전한 AI 애플리케이션 구축 및 관리를 지원합니다.

StackAI는 기업용 노코드 AI 에이전트 플랫폼으로, 비기술 팀이 맞춤형 AI 애플리케이션을 빠르게 구축·배포·관리하고, 비즈니스 프로세스의 자동화와 지능화 전환을 실현하도록 돕습니다.

LangWatch AI는 AI 개발 팀을 위한 LLMOps 플랫폼으로, AI 에이전트(AI Agent)와 대형 언어 모델(LLM) 애플리케이션의 테스트, 평가, 모니터링 및 최적화 기능에 집중합니다. 개발에서 운영에 이르는 전체 라이프사이클을 포괄하는 신뢰 가능한 테스트 가능 AI 시스템 구축을 돕습니다.

Klu AI는 LLMOps(대형 언어 모델 운영)에 초점을 맞춘 통합 플랫폼으로, 기업 팀이 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 애플리케이션을 설계·배포·최적화·모니터링하는 데 도움을 주며, 프로토타입 검증부터 생산 배포까지의 풀스택 솔루션을 제공합니다.

Prompteus AI는 일관된 워크플로우, 모델 관리 및 컴플라이언스 제어를 통해 팀과 조직이 신뢰할 수 있는 지능형 애플리케이션을 구축하고 관리하며 확장하도록 돕는 엔터프라이즈급 생성형 AI 오케스트레이션 플랫폼입니다.

Lunary AI는 AI 애플리케이션 개발자를 위한 플랫폼으로, 관측성, 프롬프트 관리 및 성능 평가 도구를 제공하여 팀이 생산 환경의 AI 애플리케이션을 구축하고 모니터링·최적화하는 데 도움을 주며 개발 효율성과 애플리케이션 안정성을 높이는 것을 목표로 합니다.

Future AGI는 기업용 LLM 관측성 및 평가 최적화 플랫폼으로, 개발자와 기업이 AI 애플리케이션(특히 에이전트)의 정확성, 신뢰성 및 성능을 향상시키는 데 주력합니다. 이 플랫폼은 구축, 평가, 최적화 및 관측 기능을 한데 모아 자동화 도구로 고정밀 AI 애플리케이션의 개발 및 배포 주기를 가속하는 것을 목표로 합니다.

WhyLabs AI는 AI 가시성 및 보안에 중점을 둔 플랫폼으로, 생산 환경의 머신러닝 모델과 생성형 AI 애플리케이션에 대한 모니터링, 보호 및 최적화 기능을 제공하여 팀이 AI 시스템의 성능과 위험을 관리할 수 있도록 돕습니다.

Freeplay AI는 기업의 AI 엔지니어링 팀을 위한 개발 및 운영 플랫폼으로, 대형 언어 모델 기반 애플리케이션의 효율적인 구축, 테스트, 모니터링 및 최적화를 돕는 데 집중합니다. 협업 개발, 생산 상태 가시성 및 지속적 최적화 도구를 제공하여 개발 프로세스를 표준화하고 AI 애플리케이션의 신뢰성과 반복 속도를 높이는 것을 목표로 합니다.