Intelligenz
Agentenqualität messen.
Wissenschaftlich.
Strukturierte Evaluierungen über mehrere Modelle durchführen. Qualität, Kosten und Geschwindigkeit vergleichen. Regressionen erkennen, bevor sie Produktion erreichen.
Agentenqualität messen.
Test Suites
Evaluierungsfälle mit erwartetem Verhalten definieren. Gegen jedes Modell oder jede Experten-Agenten-Konfiguration ausführen.
Side-by-Side-Vergleich
Sehen, wie verschiedene Modelle denselben Job bewältigen. Token-Nutzung, Latenz, Kosten und Ausgabequalität vergleichen.
Scoring
Strukturiertes Scoring auf einer 0–100-Skala. Pass/Fail, Qualitätsmetriken und Guardrail-Compliance pro Lauf.
Trendanalyse
Qualitätsscores über die Zeit verfolgen. Erkennen, wenn Modell-Updates Regressionen in Ihren Use Cases verursachen.
Kostenanalyse
Exakte Kosten pro Antwort für jedes Modell sehen. Fundierte Entscheidungen über Model-Routing und Budget treffen.
Geplante Evaluierungen
Evaluierungen nach Zeitplan ausführen. Benachrichtigung erhalten, wenn Scores unter Ihre Schwellenwerte fallen.
SWE-bench Verified
Test gegen den Branchen-Standard-Coding-Benchmark. Orqista integriert das offizielle Princeton Docker-Eval-Harness für Ground-Truth-Pass/Fail-Bewertung — dieselbe Methodik, die zur Bewertung frontier KI-Modelle verwendet wird.
Warm / Cold Mode
Messen, ob Skill Documents die Agentenqualität über die Zeit verbessern. Cold Runs nutzen einen frischen Agenten; Warm Runs lassen den Agenten auf erlerntes Prozesswissen zurückgreifen. Scores vergleichen, um Verbesserung nachzuweisen.
Benchmark-Ergebnisse für Ihre Codebasis sehen
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