Pezzo

Pezzo 定位在 LLMOps 这一层，服务对象是正在把大模型接进产品里的开发团队。它要解决的问题不是「怎么调模型」，而是「模型调好之后，提示词和配置怎么管」——提示词散落在代码里、改一句就要重新部署、线上出了坏结果却查不到当时用的是哪个版本。

它把这些内容搬到统一的后台：提示词按条目管理，每次修改留下版本，可以回到任意历史版本；模型与参数作为配置项维护，切换模型不必改代码；部署后的调用记录会被收集下来，方便对照输入输出定位问题。开发者通过 SDK 把平台上的提示词拉进自己的应用执行，业务代码里只剩下一个引用。

实际使用时，通常由工程团队先接入并定义好提示词结构，之后产品、运营或提示词工程师可以在后台直接改文案、调参数、做 A/B 对比，不用等排期发版。团队规模越大、提示词越多，这种分工带来的收益越明显。

当你已经有 AI 功能在跑、提示词数量开始变多、改动频繁到需要排期发版时，Pezzo 这类平台能把提示词和配置从代码里拆出来，让非工程角色也能参与迭代，同时留下调用记录方便排查问题，这时候它的收益是明显的。反过来，如果产品还在早期探索、提示词只有寥寥几条、也没有多人协作需求，引入平台会多出一层需要维护的中间依赖，直接写在代码里反而更轻。判断标准很简单：看你是不是已经被「改一句话要发一次版」和「线上坏结果查不到上下文」这两件事反复消耗。