Promptmetheusは、OpenAIのGPT-4やAnthropic、Cohereを含む多数の大規模言語モデルをサポートする、高度なプロンプト開発・評価・改善プラットフォームです。レゴブロックのように組み立てられるモジュラー方式でプロンプトを構成し、系統的な実験と調整を支援します。複数のモデルでの同時試験、詳細な性能分析、費用予測、変更履歴の完全な追跡機能を備えています。加えて、共有ワークスペースとリアルタイム共同編集によるチーム連携や、改善したプロンプトをAPIエンドポイントとして簡単に導入し、アプリケーションや業務フローに組み込む機能も提供します。

主な機能

モジュラー型プロンプト構築: 再利用可能な部品（背景、作業内容、指示、事例、開始文）を組み合わせてプロンプトを作成し、柔軟で生産性の高い開発を実現します。

複数モデルでの試験と改善: 100以上の大規模言語モデルおよび主要な推論APIでプロンプトを同時に試験し、出力結果を比較・設定調整・性能を視覚的に分析して改善します。

完全な追跡機能と性能分析: プロンプト設計の全履歴を保存し、詳細な統計と視覚化データを通じて信頼性と費用対効果の向上を図ります。

リアルタイムチーム連携: 共有ワークスペースとリアルタイム共同編集ツールにより、チームメンバーが共同でプロンプトの開発、確認、ライブラリ管理を行えます。

APIとしての導入: 改善されたプロンプトをAIプログラミングインターフェースエンドポイントとしてアプリケーションに直接組み込み、拡張性と維持性の高いAI業務フローを構築します。

データ出力と費用予測: プロンプトと生成結果を様々な形式（.csv, .xlsx, .json）で出力可能で、異なる設定における推論費用を事前に計算できます。

利用シーン

AIアプリケーションのプロンプト開発: 開発者や研究者が、チャットボットや仮想アシスタントなど大規模言語モデルを活用したアプリケーションの出力品質向上のために、プロンプトの作成、試験、改良を行います。

AI業務フローにおけるチーム連携: プロンプト開発チームがリアルタイムで協力し、共有ライブラリを構築・管理して、開発期間の短縮と一貫性の確保を実現します。

費用対効果の高いAIモデル活用: 複数の大規模言語モデル提供者間で出力品質を維持または向上させながら、推論費用を最小限に抑えます。

AIサービスの迅速な導入: 試験済みのプロンプトをAPIエンドポイントとして簡単に導入し、AI機能を業務アプリケーションや自動化フローにスムーズに組み込みます。

研究と実験: 研究者がプロンプトやモデル設定を系統的に検証し、大規模言語モデルの動作を調査したり、プロンプトの効果を高めたりするための実験を行います。