Confident AI İncelemesi 2026: Eval-First Platformunu Test Ettik

Confident AI, 16.600 GitHub yıldızıyla açık kaynak değerlendirme çerçevesi olan DeepEval üzerine inşa edilmiş bir üretim platformudur. Temel iddiası alışılmadık: LLM çıktınızın hızlı veya ucuz olmasını değil, iyi olmasını ölçmek. app.confident-ai.com'da bir çalışma alanı oluşturduk, bunu DeepEval v4.0.5'e bağladık ve bir RAG destek ajanı üzerinde bir haftalık test yaptık. İşte ayakta duran ve tutmayan kısımlar ile kimin gerçekten ödeme yapması gerektiği.

Hızlı Değerlendirme

Kısaca söylemek gerekirse: Confident AI, "AI sistemim üretimde hâlâ iyi mi?" sorusuna gördüğümüz en tutarlı yanıttır. Tarafsız bir günlük tutma aracı değil, belirli görüşlere sahip bir kalite sistemidir; bu bakış açısı tam da işin özüdür. Daha geniş bir değerlendirme için AI gözlemlenebilirlik platformları sıralamalarımıza ve LLM değerlendirme araçları karşılaştırmamıza bakabilirsiniz; Confident AI her ikisinde de 2. sıradadır.

Confident AI Nedir?

Confident AI, bir LLM değerlendirme ve gözlemlenebilirlik platformudur. En kolay anlama yolu şu: DeepEval, yerel ortamda veya CI/CD'de çalıştırdığınız test çerçevesidir; Confident AI ise bu değerlendirmelerin üretimde yaşadığı yerdir.

Çoğu gözlemlenebilirlik aracı "ne oldu?" sorusunu yanıtlar (gecikme, token maliyeti, izler); Confident AI ise "iyi miydi?" sorusunu yanıtlar. Uygulamanızın ürettiği her iz, DeepEval'ın sunduğu 50'den fazla araştırma destekli metriğe karşı otomatik olarak puanlanabilir: sadakat, yanıt alaka düzeyi, halüsinasyon, önyargı, toksisite, bağlamsal kesinlik ve daha fazlası. Bu kavramlar size yabancıysa LLM değerlendirme rehberimiz metrikleri, AI gözlemlenebilirlik rehberimiz ise izleme tarafını kapsamaktadır.

Ekip bunu belgelerinde açıkça belirtiyor: Diğer araçlar ne olduğunu kaydeder; Confident AI bunun iyi olup olmadığını söyler. Bir haftalık kullanımın ardından bu çerçeveleme doğru bulundu.

Kurulum ve İlk İzlenimler

Kurulum süreci, eval-first felsefesinin hemen kendini gösterdiği yerdir.

app.confident-ai.com'a kaydolmak için kişisel bir Gmail doğrudan reddedildi; platform kurumsal e-posta istiyor. Üstelik henüz hiçbir şey oluşturmadan ilk ekranda ABD veya AB veri bölgesi seçmemiz gerekti. Üretim trafiğinizi ingest edecek bir araç için veri yerleşimini ilk ekranda ön plana çıkarmak bir sürtünme noktası değil, iyi bir işaret.

Koda bağlanmak gerçekten hızlıydı. DeepEval kuruluysa (pip install -U deepeval), tek bir deepeval login komutu yerel çerçeveyi bulut çalışma alanına bağlıyor. Sonrasında test çalışmaları ve izler otomatik olarak aktarılıyor; zaten DeepEval testleri yazıyorsanız ayrı bir SDK kurmanıza gerek yok. Doğrudan panoya senkronize olan bir test şöyle görünüyor:

from deepeval import assert_test
from deepeval.metrics import GEval
from deepeval.test_case import LLMTestCase, SingleTurnParams

def test_support_answer():
    correctness = GEval(
        name="Correctness",
        criteria="Is the actual output correct given the expected output?",
        evaluation_params=[SingleTurnParams.ACTUAL_OUTPUT, SingleTurnParams.EXPECTED_OUTPUT],
        threshold=0.5,
    )
    test_case = LLMTestCase(
        input="What if these shoes don't fit?",
        actual_output="You have 30 days to get a full refund at no extra cost.",
        expected_output="We offer a 30-day full refund at no extra cost.",
    )
    assert_test(test_case, [correctness])

Bunu çalıştırın; sonuç, puan, gerekçe ve başarı/başarısızlık bilgisi platformda paylaşılabilir bir rapor olarak görünür. Bir değerlendirme sonucunu Slack üzerinden mühendis olmayan birine açıklamaya çalışmışsanız, gönderilebilir gerçek bir bağlantıya sahip olmak küçük ama değerli bir rahatlıktır.

Üretim izlemesi de aynı enstrümantasyon felsefesini kullanır. OpenTelemetry destekli ve çerçeveden bağımsızdır; OpenAI, LangChain, LangGraph, CrewAI, Pydantic AI ve Vercel AI SDK'sı özel adaptör gerektirmeden bağlanır. Özellikle ajan geliştiriyorsanız AI ajanları için iş rehberimiz, buradaki ajan izleme özellikleriyle iyi örtüşür.

Metrikler: Confident AI Adını Hak Eden Özellik

50'den fazla metrik, platformun gerçek gücüdür ve bunlar doğrudan DeepEval'dan devralınmıştır. Bu da onların bir satış sunumu için değil, geniş bir açık kaynak topluluğu tarafından sınanmış olduğu anlamına gelir.

Pratikte bir avuç metriğe sıkça başvurursunuz:

• Faithfulness, modelin aldığı bağlamın desteklemediği bilgiler belirttiğinde uyarır; test ettiğimiz en kullanışlı RAG metriği bu.
• Answer Relevancy, güvenli ama konudan sapan yanıtları yakalar.
• Hallucination, sağlanan bağlama karşı uydurmaları puanlar.
• G-Eval, sade bir dille özel rubrik tanımlamanıza ("Bu yanıt empatik ve marka uyumlu mu?") ve bunu bir LLM'nin değerlendirmesine olanak tanır; yerleşik hiçbir metriğin uymadığı durumlarda esnek bir çözümdür.
• Contextual Precision / Recall, retrieve işleminizin başından itibaren doğru parçaları yüzeye çıkarıp çıkarmadığını ölçer.

Ama bir tuhaflık var: 50'den fazla puanlayıcıyla yeni başlayanlar gerçek bir karar felcine uğrayabilir. Bir destek sohbet botu için hangi metrikler önemlidir, bir kodlama ajanı için hangileri? Belgeler gelişmiş olsa da ilk öğleden sonranızı neyi ölçeceğinize karar vermekle geçirmeniz kuvvetle muhtemeldir. Bu durum Confident AI'a özgü değil; LLM değerlendirmesinin doğasında var. Ama bütçenize katmakta fayda var.

Çevrimiçi Değerlendirmeler ve Üretim İzleme

Bu özellik, Confident AI'ı "sadece CI'da DeepEval çalıştırmak"tan ayıran unsurdur.

Çevrimiçi değerlendirmeler, seçtiğiniz metrikleri yalnızca test takımınıza değil, canlı üretim izlerine karşı çalıştırır. Dolayısıyla bir prompt değişikliğinin sadakati düşürdüğünü bir müşteri şikayetiyle değil, panodaki puan düşüşüyle öğrenirsiniz; bu düşüş prompt sürümüne ve kullanım senaryosuna göre bölümlere ayrılmış şekilde görünür. Confident AI, sürüm düzeyindeki bu takibe prompt ve kullanım senaryosu sapma tespiti adını verir. Müşterilere yönelik bir asistanı ölçekte işletiyor olsaydık, en çok isteyeceğimiz özellik bu olurdu.

Bizim için netleşen zihinsel model şu: test takımınız bir anlık görüntü, üretim ise filmin kendisi. Confident AI her kareyi puanlıyor.

İş Akışları: Mühendislerin Küçümsediği Bölüm

Yapay zeka kalitesi yalnızca bir mühendislik sorunu değildir. Bir hukuki asistan yanıtının gerçekten doğru olup olmadığını bilenler çoğunlukla avukatlardır, ML mühendisleri değil. Confident AI, kullandığımız herhangi bir değerlendirme aracından daha kararlı biçimde bu gerçeği benimsiyor.

• Annotasyon kuyrukları, belirli izleri inceleme için insanlara (PM'lere, alan uzmanlarına, QA'ya) yönlendirir ve bu geri bildirim metrik uyumuna geri beslenir.
• Otomatik veri seti hazırlama, gerçek üretim izlerini değerlendirme test senaryolarına dönüştürür; böylece altın veri setiniz başta elle yazdığınız 20 örnekten değil, gerçek üretimden büyür.
• Döngüdeki insan incelemesi, "üretimde bir hata bulduk" ile "bu artık bir regresyon testidir" arasındaki döngüyü kapatır.

Küçük bir takım için bu fazla kompleks olabilir. Ama mühendislerin, ürün ekibinin ve alan uzmanlarının çıktı kalitesinde ortak çıkarı olduğu bir takım için kutudaki en değerli şey budur.

Uyarılar ve Entegrasyonlar

Uyarılar yalnızca altyapı metriklerinde değil, değerlendirme puanı düşüşlerinde de tetiklenir. Bu ayrım önemli: uygulamanız %100 çalışır, hızlı ve ucuz olabilir; sessizce halüsinasyon üretirken bile. Kalite odaklı uyarılar, saf APM araçlarının göremediği hata modunu yakalar.

Uyarılar Slack, PagerDuty ve Teams'e yönlendirilebiliyor; Team katmanı ise Jira ve Linear gibi proje entegrasyonları ile kodsuz iş akışı oluşturucular ekliyor. Bu, açıkça "metrik düştü" ile "birisi düzeltmeyi üstlendi" arasındaki geçiş için tasarlanmış.

Confident AI Fiyatlandırması: Değer mi?

Kaynak: Confident AI fiyatlandırması. Dahil olan kotanın ötesinde izleme yaklaşık $1/GB-ay tutarında; şirket bunu benzer araçların ücretlendirmesinin yaklaşık üçte biri olarak konumlandırıyor.

Dürüst bir değerlendirme: ücretsiz katman gerçek ve geliştirme için kullanılabilir, ancak platformu haklı kılan özellikler olan çevrimiçi değerlendirmeler, özel metrikler ve insan annotasyonu $9.99/kullanıcı/ay'dan başlıyor. Bu, ciddi değerlendirme platformları arasındaki en ucuz ücretli başlangıç noktasıdır (Braintrust Pro 249$/ay, LangSmith 39$/kullanıcı/ay). İş akışı özelliklerini gerçekten kullanıyorsanız para-değer dengesi güçlü. Yalnızca iz günlüğü istiyorsanız, hiç dokunmayacağınız bir kapasite için fazla ödeme yapıyor olursunuz.

Confident AI ve Alternatifler

Kısaca: geniş kapsamlı tek bir platform istiyorsanız ve bütçeniz varsa Braintrust'ı seçin; açık kaynak kendi kendine barındırma zorunluysa Langfuse'u, LangChain'e bağlıysanız LangSmith'i; çıktı kalitesinin sürekli ölçülmesi sizi geceleri uyutmuyorsa Confident AI'ı tercih edin. Tümünü gözlemlenebilirlik platformları sıralamalarımızda ayrıntılı olarak ele aldık.

Kendi Değerlendirmemiz: Eval-First Ne Zaman İşe Yarar?

"Değerlendirme, gözlemlenebilirliğin kendisidir" iddiasına kuşkuyla yaklaştık. Confident AI'ın kategoriyi nasıl çerçevelediğini okuduktan sonra, izlemenin trendi gösterdiğini ve gözlemlenebilirliğin kanıtı verdiğini anlattıkları ve AI ajan gözlemlenebilirliği analizlerini inceledikten sonra kendi bağımsız değerlendirmemiz şöyle:

Önemli olan hata modunu doğru tespit ediyorlar. Bir ajan tamamen yanlış şeyi yaparken temiz günlükler, sabit gecikme ve "başarı" durumu döndürebilir; yanlış faturaya iade keser veya hiç almadığı bir kaynağa atıfta bulunabilir. İzleme adımları gösterir; bir adımın yanlış olduğunu söylemez. τ-bench araştırmalarının en iyi fonksiyon çağırma modellerinin bile gerçek araç kullanım görevlerinin yarısından azını tamamladığını gösterdiği düşünüldüğünde, "ayakta mı?" sorusu ajanlarla ilgili her şey için yanlış bir sorudur. Bu noktada eval-first tezi geçerliliğini koruyor.

Ancak itiraz ettiğimiz nokta şu: eval-first ücretsiz değil. Üç şekilde bedel ödersiniz: değer elde etmeden önce "iyi"nin ne anlama geldiğini tanımlamak, canlı trafik üzerinde çalışan LLM-as-judge metriklerinin maliyeti ve gecikmesi, ayrıca açtığınız kalite uyarılarını gerçekten önceliklendirme disiplini. Basit, düşük riskli bir sohbet botu için önce düz izleme, sonra değerlendirme mükemmel rasyonel bir işlem sırasıdır. Confident AI, risklerin en yüksek olduğu yerde en ikna edici hale geliyor: müşterilere yönelik ajanlar, düzenlenmiş alanlar, güvenli bir yanlış yanıtın yavaş bir yanıttan daha pahalıya mal olduğu her şey.

Üçüncü görüşümüz, satıcının "buna ihtiyacınız var" ile şüphecinin "fazladan adımlarla günlük tutmak" arasında şudur: eval-first gözlemlenebilirlik bir başlangıç çizgisi değil, bir olgunluk aşamasıdır. Ciddi AI takımlarının çoğu bu aşamaya ulaşacak. Confident AI, bunu yapmanın en doğrudan yoludur.

Confident AI Kimler İçin?

Kullanın eğer:

• Zaten DeepEval testleri yazıyorsanız ve bunların üretimde çalışmasını istiyorsanız.
• Yanlış bir yanıtın gerçek sonuçları olduğu, müşterilere yönelik bir AI ürünü sunuyorsanız.
• Kalite incelemeleri, çıktıları görmesi ve annotasyon yapması gereken mühendis olmayan kişileri (PM'ler, alan uzmanları, QA) kapsıyorsa.
• Ayrı bir araç eklemeden uyumluluk sinyallerine (SOC 2, HIPAA, veri yerleşimi) ihtiyaç duyuyorsanız.

Atlayın eğer:

• Yalnızca gecikme ve maliyet izlemeye ihtiyaç duyuyorsanız; Helicone gibi bir proxy aracı daha hafif.
• DeepEval dışı bir değerlendirme yığınına bağlıysanız; uyum biraz daha zayıf.
• Ekip iş akışlarına hiç dokunmayacak tek başına bir geliştiriciyseniz; açık kaynak DeepEval çekirdeği ihtiyaçlarınızı karşılayabilir.

Gerçekçi Sınırlamalar

Bizi rahatsız eden kısımlar olmadan hiçbir inceleme tamamlanamaz.

• Bir metodoloji, anahtar değil. Uygulamanız için "iyi"nin ne anlama geldiğini önce tanımlamadan değer elde edemezsiniz. Öğleden sonra gözlemlenebilirliği açmayı umut eden takımlar bu görüşlülükle yüzleşecek.
• DeepEval çekim gücü. Platform, DeepEval sizin çerçevenizken gerçekten en iyisidir. OpenTelemetry ingestion mevcut, ancak yığınınız başka bir yerdeyse akıntıya karşı kürek çekiyor olursunuz.
• Metrik felci. 50'den fazla puanlayıcı hem güç hem yük; neyi ölçeceğinize karar vermek için zaman harcamayı bekleyin.
• İş akışı özellikleri ücretli. Adil, ama ücretsiz katman tek başına platformun neden özel olduğunu göstermez.

Biz Nasıl Kullanırız?

Techsy'de üretim AI sistemleri inşa ediyoruz: RAG asistanlar, ajanlar, ses ve SDR boru hatları. İşe yarayan kalıp, Confident AI'ın tasarlandığı kalıpla aynı: önce "iyi"yi tanımlayın, geliştirmede test edin, ardından üretimde izleyin. Tipik dağıtım sürecimiz şöyle: 20-30 altın test senaryosu yazmak için DeepEval açık kaynakla başlayın, deepeval login'i bir Confident AI çalışma alanına bağlayın, canlı trafiğe karşı çevrimiçi değerlendirme olarak faithfulness ve relevancy'yi açın; annotasyon kuyruklarını yalnızca mühendis olmayan kişilerin dahil olması gerektiğinde ekleyin.

Bir değerlendirme boru hattı kuruyorsanız ve yığın hakkında ikinci bir görüş istiyorsanız AI entegrasyon hizmetlerimize bakın ya da ücretsiz danışmanlık alın. Size bir satış konuşması değil, dürüst bir öneri sunacağız.

Sıkça Sorulan Sorular

Confident AI Nedir?

Confident AI, DeepEval'ın arkasındaki ekip tarafından geliştirilen bir bulut LLM değerlendirme ve gözlemlenebilirlik platformudur. Üretim izlerini 50'den fazla kalite metriğine karşı puanlar, prompt sürümleri arasındaki gerilemeleri takip eder, kalite odaklı uyarılar gönderir ve insan annotasyon iş akışlarını destekler. Değerlendirmeyi tek seferlik bir test adımı olmaktan çıkarıp sürekli üretim izlemesine dönüştürür.

Confident AI Ücretsiz mi?

Evet, 1 GB-ay izleme, CI/CD değerlendirmeleri, prompt sürümleme ve DeepEval raporları içeren gerçek bir ücretsiz katman var. Ücretli planlar çevrimiçi değerlendirmelerin, özel metriklerin, insan annotasyonunun ve gerçek zamanlı uyarıların kilidini açan $9.99/kullanıcı/ay'dan (Starter) başlıyor. Team ve Enterprise katmanları özel fiyatlıdır.

Confident AI ile DeepEval Arasındaki Fark Nedir?

DeepEval, LLM çıktılarını test etmek için yerel ortamda çalıştırdığınız ücretsiz, açık kaynak bir çerçevedir; AI için pytest gibi düşünün. Confident AI ise bu değerlendirmelerin senkronize olduğu barındırılan platformdur: canlı üretim trafiğinde aynı metrikleri çalıştırır, sapmayı takip eder, puan düşüşlerinde uyarı gönderir ve ekip annotasyon iş akışları ekler. Geliştirme için DeepEval kullanın; üretim izleme ve işbirliği için Confident AI ekleyin.

Confident AI Kaç Metriğe Sahip?

DeepEval'dan devralınan 50'den fazla araştırma destekli metrik: faithfulness, answer relevancy, hallucination, contextual precision ve recall, bias, toxicity, summarization ve G-Eval (bir LLM tarafından değerlendirilen özel sade dil rubikleri). Starter katmanı ve üzerinde tamamen özel metrikler de tanımlayabilirsiniz.

Confident AI, DeepEval Olmadan Çalışır mı?

OpenAI, LangChain, LangGraph, CrewAI ve Pydantic AI gibi çerçevelerden OpenTelemetry aracılığıyla veri alabilir; bu nedenle DeepEval'a kesinlikle bağlı değildir. Ancak deneyim ve değer, açıkça DeepEval'ın sizin test çerçeveniz olduğu düşünülerek tasarlanmıştır; metrik senkronizasyonu ve raporlama orada en sıkıdır.

Confident AI, AI Ajanları İçin Uygun mu?

Evet. DeepEval'ın ajan metrikleri aracılığıyla çok adımlı iz değerlendirmesi ve araç çağrısı doğrulamayı destekler; bu, kategorideki en güçlü ajan değerlendirme yaklaşımlarından biridir. Ajan geliştiriyorsanız Braintrust ile birlikte test etmeye değer.

Confident AI, Braintrust ile Nasıl Karşılaştırılır?

Braintrust, daha cömert bir ücretsiz katmana sahip ama ücretli geçiş $249/ay'a çıkıyor. Confident AI, değerlendirme konusunda daha görüşlü, metrik derinliği daha fazla (DeepEval aracılığıyla 50+) ve $9.99/kullanıcı/ay ile çok daha erişilebilir. Genişlik ve bütçe için Braintrust'ı, sürekli kalite ölçümü öncelikliyse Confident AI'ı seçin.

Confident AI Gerçekten En İyi Eval-First Gözlemlenebilirlik Aracı mı?

Test ettiğimiz en tutarlı eval-first seçenek; değerlendirme burada gerçekten gözlemlenebilirliğin kendisi, bir eklenti değil. Ancak "en iyi" yığınınıza göre değişir: DeepEval kullanmıyorsanız veya yalnızca altyapı izlemeye ihtiyacınız varsa, diğer araçlar daha uygun olabilir. Tam bu nedenle hem gözlemlenebilirlik hem de değerlendirme toplu incelemelerimizde 2. sıraya yerleştiriyoruz.

Kaynaklar

• Confident AI fiyatlandırması
• Confident AI
• Confident AI: AI Ajan Gözlemlenebilirliği
• DeepEval GitHub'da
• OpenTelemetry