对比：TensorZero 与 OpenPipe
TensorZero和OpenPipe都提供了简化大语言模型微调工作流的工具。 TensorZero是开源且支持自托管的，而OpenPipe是付费托管服务（其推理成本约为TensorZero支持的专业供应商的2倍）。 也就是说，您可以通过在TensorZero中使用OpenPipe作为模型提供商来获得两全其美的方案。
相似之处
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大语言模型优化（微调）。 TensorZero和OpenPipe都专注于大语言模型优化（如微调、DPO）。 OpenPipe侧重于微调，而TensorZero提供了一套完整的工具用于优化大语言模型系统（包括提示词、模型和推理策略）。
→ Optimization Recipes with TensorZero -
内置可观测性。 TensorZero和OpenPipe都提供内置的可观测性功能。 TensorZero将推理数据存储在您自己的数据库中，确保完全隐私和控制权，而OpenPipe则将其存储在他们自己的云中。
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内置评估功能。 TensorZero和OpenPipe都提供内置的评估功能，使您能够通过启发式方法和LLM评判者来验证和基准测试您的提示、模型等的性能。 TensorZero的LLM评判者同时也是TensorZero函数，这意味着您可以使用TensorZero的优化方案来优化它们。
→ TensorZero评估功能概览
关键差异
TensorZero
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开源与自托管。 TensorZero是完全开源且支持自托管的。 您的数据永远不会离开您的内部基础设施，也无需因依赖外部API而承担服务中断的风险。 OpenPipe是一个闭源的托管服务。
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无额外成本（且提供更经济的推理服务商）。 使用TensorZero完全免费：您只需自带LLM API密钥，无需支付额外费用。 相比TensorZero支持的专业服务商（如Fireworks AI），OpenPipe的推理成本要高出约2倍。
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统一推理API。 TensorZero提供统一的推理API，通过单一集成即可访问大多数主流模型提供商的LLM，支持结构化输出、工具使用、流式传输等功能。
OpenPipe支持的LLM范围要小得多。
→ TensorZero Gateway 快速入门 -
内置推理时优化。 TensorZero提供内置的推理时优化（例如动态上下文学习），让您可以优化推理性能。 OpenPipe不提供任何推理时优化功能。
→ 使用TensorZero进行推理时优化 -
自动故障转移保障更高可靠性。 TensorZero采用自托管架构，能在不同模型提供商间自动切换故障转移以提升服务可靠性。 OpenPipe虽然支持将自有模型回退至其他OpenAI兼容API，但若OpenPipe自身服务中断则束手无策。
→ TensorZero的重试与故障转移机制 -
内置实验功能（A/B测试）。 TensorZero提供内置实验功能，允许您对提示、模型和推理策略进行实验。 OpenPipe不提供任何实验功能。
→ 使用TensorZero进行实验（A/B测试） -
批量推理。 TensorZero支持与特定模型提供商进行批量推理，这能显著降低推理成本。 OpenPipe不支持批量推理。
→ Batch Inference with TensorZero -
推理缓存。 TensorZero和OpenPipe都支持缓存请求以降低延迟并节省成本。 OpenPipe仅缓存对其自身模型的请求，而TensorZero可缓存所有模型提供商的请求。
→ Inference Caching with TensorZero -
模式、模板、GitOps。 TensorZero采用模式优先的方法构建LLM应用，使您能够将应用逻辑与LLM实现细节分离。 这种方法让您更轻松地管理复杂的LLM应用，从GitOps中获益以实现提示和配置管理，反事实地改进优化数据等。 OpenPipe仅提供标准的非结构化聊天完成接口。
→ Prompt Templates & Schemas with TensorZero
OpenPipe
- 防护栏机制。 OpenPipe为您的微调模型提供防护栏（运行时AI监控器）。 TensorZero不提供内置防护栏，需要您自行管理。
结合TensorZero与OpenPipe
您可以通过在TensorZero中使用OpenPipe作为模型提供商，获得两全其美的效果。
OpenPipe提供与OpenAI兼容的API接口，因此您可以将之前通过OpenPipe微调过的模型与TensorZero结合使用。 了解更多关于OpenAI兼容端点的使用信息。