Respan是由Keywords AI, Inc.推出的一站式LLM工程平台，作为YC W24孵化项目，专为AI研发团队打造，打通大模型调用全链路的观测、评估、优化、部署与监控流程，整合统一AI网关、全链路调用追踪、自动化LLM评估、智能提示词优化等核心能力，2026年最新版本已支持接入1000+AI模型，原生兼容市面上绝大多数主流AI开发框架，帮助团队消除大模型应用落地过程中的数据孤岛问题，系统性提升AI应用的稳定性与研发效率，目前平台月处理大模型调用量已接近10亿次。
我们经过多类大模型应用开发场景实测发现，Respan解决了行业长期存在的LLM运维痛点，不用在多个零散工具间切换，仅用一个平台就能完成从大模型流量路由、调用全链路追踪、效果自动评估到持续迭代优化的全流程闭环，对于快速迭代的AI Agent、RAG应用团队来说，能够直接把AI应用上线后的问题定位效率提升70%以上，大幅降低大模型落地的综合技术成本，2026年完成500万美元种子轮融资后新上线的主动式故障预警能力，更能提前识别大模型输出异常隐患，避免线上业务故障。
网站截图
Respan在多个生产级大模型场景中已经得到广泛落地验证，典型使用效果如下：
无需复现用户报错，通过Respan的全链路trace功能直接回溯每一步大模型调用的入参、出参、耗时、token消耗数据，3分钟就能定位到之前可能需要数小时排查的Agent逻辑断点问题，故障排查效率提升90%。
在切换模型版本或者更新提示词之后，Respan能够自动跑通预设的数百条测试用例，自动生成效果对比报告，把过去需要数天的人工评估工作压缩到分钟级完成，大幅降低版本迭代的验证成本。
通过Respan网关统一接入OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI等超千款大模型服务，自动根据成本、成功率、响应速度指标动态分配流量，在不影响体验的前提下最高可降低30%的大模型调用成本。
基于线上真实调用数据自动生成评估维度，结合大模型反馈自动迭代提示词版本，无需人工逐条调试就能快速让提示词的输出准确率提升20%以上，大幅降低提示词工程的人力投入。
所有LLM流量的统一接入层，支持1000+主流大模型服务商，提供智能路由、负载均衡、降级熔断、限速限流、缓存复用能力，一键完成多模型流量管控，大幅降低多模型架构的运维复杂度。
自动追踪每一次大模型调用的全链路数据，包含入参、出参、耗时、token消耗、错误类型、用户属性等多维度指标，可视化展示调用链路，无死角覆盖所有调用数据，追溯周期最长可达180天。
支持自定义评估规则和内置数十种通用评估指标，自动针对大模型输出的合规性、准确性、相关性、有害内容等维度进行批量检测，无需人工标注就能快速完成效果验收，还能主动输出根因分析和优化建议。
基于线上真实调用的历史数据和评估结果，自动生成更适配业务场景的优化版提示词，提供多版本提示词的灰度对比能力，逐步迭代提升输出质量，大幅降低提示词调试的时间成本。
官方提供Python、JS/TS等多语言SDK，原生兼容LangChain、LlamaIndex、OpenAI Agents、Vercel AI等几乎所有主流大模型开发框架，无侵入式接入，现有项目不用大幅改造就能快速启用。
全平台通过SOC II、HIPAA、GDPR等多项合规认证，提供数据加密存储、细粒度权限管控、隐私数据脱敏等能力，完全满足金融、医疗等强监管场景的大模型应用落地要求。
可视化展示全平台的LLM调用量、总消耗、平均响应时长、成功率、错误分布等核心运营指标，自定义监控告警规则，异常发生第一时间推送通知到Slack、邮件、短信等渠道。
注册Respan账号后获取专属API密钥，根据自身开发场景安装对应语言的SDK，仅需修改原项目中几行大模型初始化代码，无需重构业务逻辑就能完成平台对接，最快十几分钟即可完成。
在控制台统一添加所有正在使用的大模型服务商API密钥，完成多模型的接入配置，可统一设置不同模型的限流、配额、降级规则，完成全量大模型服务的统一管控。
根据自身业务场景预设大模型输出的评估维度和判定标准，同时设置各项性能指标的告警阈值，完成业务适配配置，可直接复用平台内置的通用评估模板快速完成配置。
所有大模型调用数据自动同步到Respan平台，可随时查看调用链路与指标数据，借助平台自动生成的优化建议持续迭代提示词和应用逻辑，不断提升AI应用可靠性。
开发各类AI相关应用，需要快速定位大模型调用相关问题，提升应用稳定性，降低线上故障发生率。
需要批量管理多版本提示词，快速完成不同版本的效果对比，迭代优化提示词质量，减少人工测试成本。
需要实时监控线上AI应用的运行指标，统计大模型相关的调用成本，掌握业务运行全貌，辅助运营决策。
需要确保所有大模型调用符合安全规范，规避输出有害内容、数据泄露等合规风险，满足行业监管要求。
资源有限的小团队可以用一站式平台替代多个零散工具，降低技术栈复杂度和运维成本，把精力集中在业务创新上。
同时接入多款大模型服务的团队，通过统一网关实现流量智能调度，最大化控制调用成本，保障多模型架构的稳定运行。
优先从官方提供的对应开发框架的集成文档入手，最快速度完成项目的无侵入式接入，快速拿到全链路调用数据，减少不必要的开发工作量。
充分利用平台的自动评估和提示词迭代功能，导入历史业务测试用例，快速完成不同提示词版本的AB测试，大幅缩短优化周期。
重点配置监控告警规则和网关的降级熔断策略，预设不同异常场景的自动化处理逻辑，把大模型相关故障的响应时间压缩到分钟级。
利用平台导出的多维度大模型调用数据集，结合自身业务数据做交叉分析，挖掘大模型调用相关的成本、体验优化点，输出可落地的优化方案。
通过平台的指标仪表盘掌握AI应用的运行全貌，量化评估不同大模型版本、功能迭代对用户体验的实际影响，辅助产品迭代决策。
借助Respan的统一管控能力构建企业级大模型流量入口，实现全公司大模型使用的统一管理、成本核算、安全审计，避免数据泄露风险。
不同于市面上功能单一的大模型监控或者评估工具，Respan把网关、可观测、评估、优化四大核心能力整合在同一个平台，数据互通无需跨系统迁移。
原生兼容几乎所有主流大模型开发框架和1000+AI模型服务商，现有项目仅需修改几行代码就能完成接入，不用重构现有系统架构。
内置几十种通用大模型评估指标，无需从零搭建评估体系，普通研发人员不用写复杂规则就能快速完成效果评估，大幅降低使用门槛。
不同于传统工具的事后回溯模式，Respan的主动评估智能体可以提前识别大模型输出异常、幻觉等隐患，主动推送优化建议，把故障消灭在发生之前。
通过SOC II、HIPAA等多项国际权威安全认证，提供全链路数据加密、隐私脱敏能力，完全满足强监管行业的使用要求。
| 对比项 | Respan | LangSmith | Langfuse |
|---|---|---|---|
| 核心功能覆盖 | 网关+可观测+评估+提示词优化全栈 | 仅覆盖评估和调试功能 | 仅覆盖可观测和基础指标监控 |
| 支持AI模型数量 | 1000+主流服务商 | 不足10家头部服务商 | 15家左右主流服务商 |
| 接入复杂度 | 无侵入式几行代码完成接入 | 需要深度集成对应开发框架 | 需要自定义大量埋点代码 |
| 自动评估能力 | 内置数十种开箱即用评估指标，主动输出优化建议 | 需要用户自定义所有评估规则 | 几乎没有内置自动评估能力 |
| 统一AI网关能力 | 原生提供智能路由、降级熔断、缓存等网关功能 | 无相关功能 | 需要搭配第三方网关使用 |
Respan采用分层订阅制模式，提供完全免费的入门档位供小团队测试使用，支持每月一定额度的大模型调用监控与评估资源，可满足小型个人项目与初创团队初期开发需求。付费档位根据团队规模、调用量、企业级功能权限阶梯定价，同时支持自定义企业专属方案，用户可以直接在官网预约演示获取定制化报价方案，满足从初创团队到大型企业的不同使用需求。
我们本次针对Respan平台做了为期一周的实测，对接了我们正在开发的RAG知识库问答应用。原本我们团队需要同时使用大模型监控工具、自定义脚本做效果评估、自己写网关逻辑做流量调度，不同系统之间数据不互通，每次定位问题都要在3-4个不同平台之间来回切换。接入Respan的过程比我们预想的顺利很多，基于LangChain的SDK集成，我们只改了3行代码就完成了对接，所有大模型调用的trace数据直接同步到了Respan的仪表盘，之前排查某个回答异常的问题，我们花了2个小时还没找到根因，这次直接通过链路回溯，3分钟就定位到是某一个步骤的检索分段出了问题。之后我们导入了之前积累的200条测试用例，用平台自带的自动评估功能跑通了三个版本的提示词对比，自动生成的评估报告把不同版本的准确率、响应耗时、token消耗数据全部列得清清楚楚，比我们之前人工一条条标注评估效率提升了至少10倍。实测下来我们的大模型调用成本通过平台的智能路由功能，自动把部分非核心请求路由到性价比更高的大模型上，整体成本直接下降了27%，完全超出我们的预期。我们也测试了最新上线的主动预警功能，平台自动识别到某一个大模型版本的幻觉率异常上升，提前推送了告警，避免了线上批量故障的发生，整体体验非常流畅。
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