LLMOps is voor LLMs wat MLOps voor klassieke ML is, plus extra dimensies: prompt-management, latency-tuning, kosten-tracking per token, vendor-management. Een platform dat al die kanten dekt is geen luxe.
Prompt management
Prompts versioneren met git-equivalent. A/B-testing van prompt-variaties in productie. Audit-trail per output: welke prompt-versie was actief. Voor regulated cases ook approval-flow op prompt-changes.
Evaluation pipeline
Eval-sets als test-suite. CI-integratie: een prompt of model-update triggert eval-run. Failed evaluation blokkeert deployment. Continuous evaluation op productie-traffic-sample geeft post-deployment-zekerheid.
Cost en latency tracking
Per request: tokens in/out, kosten, latency, model-versie. Aggregatie per use-case en per gebruiker. Budget-alerts. Optimalisatie-mogelijkheden visible (caching, kleinere model voor easy queries, batching).
Multi-vendor abstractie
Vandaag OpenAI, morgen Anthropic, overmorgen Llama. Een abstractie-laag (LiteLLM, eigen) maakt vendor-switch eenvoudig. Belangrijk voor cost-optimalisatie en risk-mitigation.
Verwant: Freelance AI consultant inhuren, LLM evaluatie.