Preis auf Anfrage · Gratis-Tarif🇫🇷
Plattform aus Paris für laufendes Red Teaming und Tests von LLM-Agenten (Giskard Hub) mit Open-Source-Bibliothek, Hosting in EU oder USA.
KI-Sicherheit und Monitoring für LLM-Anwendungen (Oktober 2026)
Diese Kategorie umfasst Software, die LLM-Anwendungen und KI-Agenten sicherer und besser steuerbar macht.
In diesem Ratgeber:29 ToolsVor dem Kauf klärenWorauf es bei KI-Sicherheit und Monitoring für LLM-Anwendungen (Oktober 2026) ankommtFragen
29Tools in dieser Kategorie
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So entsteht die Reihenfolge: So prüfen wir
Ergebnisse
Ab 29 $ pro Monat · Gratis-Tarif🇩🇪
Open-Source-Plattform aus Berlin für Prompt-Management, Tracing und Evaluierung von LLM-Apps, als Cloud mit EU-Region oder selbst gehostet.
Ab 49 $ pro Monat🇺🇸
Prompt-Registry aus New York zum Bearbeiten und Versionieren von Prompts ohne Code-Release, mit Evaluierungen und Monitoring.
Ab 249 $ pro Monat🇺🇸
Plattform für Evaluierung und Observability von KI-Agenten mit Experimenten, Scorern, Trace-Analyse und dem Assistenten Loop.
Preis auf Anfrage🇬🇧
KI-Sicherheitsplattform aus London mit automatisiertem Red Teaming, Erkundung von Angriffsflächen und Schutz im Betrieb.
Nutzungsbasiert🇬🇧
Plattform für menschliche Daten mit geprüften Teilnehmenden für KI-Training, Präferenzdaten, Evaluierungen und Forschung.
Preis auf Anfrage🇺🇸
Trainingsdaten, menschliches Feedback und Evaluierung für KI-Modelle, dazu KI-Anwendungen für Unternehmen und Behörden.
Preis auf Anfrage🇳🇱
Trainingsdaten für KI-Agenten und Sprachmodelle aus Amsterdam: Experten-Netz, Agenten-Trajektorien, RL-Umgebungen und Red Teaming.
Ab 50 $ pro Monat · Gratis-Tarif🇺🇸
Open-Source-Plattform von Arize AI für Tracing und Evaluierung von LLM-Anwendungen auf Basis von OpenTelemetry, selbst gehostet.
Preis auf Anfrage🇺🇸
Plattform für Evaluierung und Observability von GenAI-Anwendungen und Agenten mit Luna-Bewertungsmodellen und Guardrails (Protect).
Kostenlos🇺🇸
Open-Source-Schwachstellenscanner von NVIDIA für LLMs, der auf Jailbreaks, Prompt Injection, Datenabfluss und Halluzinationen testet.
Freemium🇺🇸
KI-Sicherheitsplattform mit Lakera Guard gegen Prompt Injection und Datenabfluss sowie Lakera Red für Red Teaming, heute Teil von Check Point.
Kostenlos🇺🇸
Open-Source-Toolkit von NVIDIA für programmierbare Guardrails in LLM-Anwendungen, mit Colang, Eingabe-, Ausgabe- und Dialogregeln.
Ab 49 $ pro Monat🇺🇸
KI-Gateway mit Protokollierung, Leitplanken und Lastverteilung für Sprachmodelle, als Open Source und Cloud-Dienst mit Gratis-Tarif.
Ab 200 $ pro Monat · Gratis-TarifInternational verfügbar
Open-Source-Framework von Confident AI zum Testen von LLM-Anwendungen wie mit pytest, mit Metriken für RAG, Agenten und Sicherheit.
Kostenlos🇺🇸
8.500 Textaufgaben aus der Schulmathematik samt Lösungsweg von OpenAI, um mehrstufiges Denken von Sprachmodellen zu testen.
KostenlosInternational verfügbar
Open-Source-Framework für Eingabe- und Ausgabe-Guards in LLM-Anwendungen mit Validatoren aus dem Guardrails Hub.
Ab 99 $ pro Monat · Gratis-TarifInternational verfügbar
Open-Source-Annotationswerkzeug für Text, Bild, Audio, Video und Agenten-Traces, mit kommerziellen Cloud- und Enterprise-Ausgaben von HumanSignal.
Kostenlos🇨🇦
Evaluationsdatensatz mit rund 12.000 fachlich geprüften Multiple-Choice-Fragen mit je zehn Optionen zum Vergleich von Sprachmodellen.
Kostenlos🇨🇳
Quelloffene Plattform aus Shanghai zur Bewertung von Sprachmodellen, mit Ranglisten (CompassRank) und Benchmark-Katalog (CompassHub).
Kostenlos🇭🇰
Benchmark mit 369 echten Computeraufgaben unter Ubuntu, Windows und macOS für Agenten, die Desktop- und Web-Apps bedienen.
Kostenlos🇺🇸
Open-Source-Werkzeuge von Microsoft, um LLM-Abläufe aus Prompts und Code zu bauen, mit Datensätzen zu testen und in CI/CD zu prüfen.
Kostenlos🇺🇸
Open-Source-Werkzeug zum Testen von Prompts, Modellen und RAG-Pipelines und für Red Teaming in CI/CD, seit 2026 Teil von OpenAI.
Preis auf Anfrage · Gratis-Tarif🇺🇸
Ranglisten von Scale AI mit fachlich erstellten, teils privaten Evaluationen wie Humanity's Last Exam, SWE-Bench Pro und Sicherheitstests.
Kostenlos🇺🇸
Öffentliche Rangliste, wie oft Sprachmodelle beim Zusammenfassen Fakten erfinden, gemessen mit Vectaras offenem Modell HHEM.
KostenlosInternational verfügbar
Benchmark für Sprachmodelle, der laufend neue Fragen ergänzt und Antworten gegen objektive Lösungen bewertet, ohne Modell als Richter.
Fachartikel🇺🇸
Artikel von Meta über Llama Guard, ein Sprachmodell, das Eingaben und Antworten von Chatbots nach einer Risiko-Taxonomie einstuft.
KostenlosInternational verfügbar
Benchmark von Sierra für KI-Agenten im Kundenservice, mit Werkzeugen und Regeln, in Handel, Luftfahrt, Telekom und Banking.
FachartikelInternational verfügbar
ICLR-2024-Artikel, der SWE-bench vorstellt: 2.294 echte GitHub-Issues aus 12 Python-Projekten als Prüfstand für Sprachmodelle.
Worauf es bei KI-Sicherheit und Monitoring für LLM-Anwendungen (Oktober 2026) ankommt
Diese Kategorie umfasst Software, die LLM-Anwendungen und KI-Agenten sicherer und besser steuerbar macht. Sie hat vier Bereiche: Guardrails, die Ein- und Ausgaben im Betrieb prüfen, Red Teaming, das ein KI-System gezielt angreift, um Schwächen zu finden, LLM-Monitoring, das Traces von Modellaufrufen, Werkzeugnutzung, Kosten und Antwortzeit im Betrieb aufzeichnet, und Evaluierung, die die Antwortqualität vor und nach einem Release an Testfällen misst.
Die KI in diesen Werkzeugen prüft oft andere KI. Klassifikatoren und kleine Bewertungsmodelle erkennen Prompt Injection, Jailbreaks, personenbezogene Daten oder toxische Inhalte in Echtzeit. Red-Teaming-Werkzeuge erzeugen gezielte Angriffs-Prompts und messen, wie oft das Ziel versagt. Evaluierungs-Frameworks nutzen ein LLM als Richter für Relevanz, Treue zur Quelle oder Halluzination, Monitoring-Plattformen fassen fehlerhafte Traces zusammen, damit Entwickler wiederkehrende Probleme erkennen und in neue Tests überführen.
Entscheiden Sie vor der Auswahl, ob Sie einen gehosteten Dienst oder ein selbst betriebenes Open-Source-Werkzeug brauchen, denn Traces und Testdaten enthalten oft Prompts mit personenbezogenen oder vertraulichen Informationen. Fragen Sie, wo Traces gespeichert werden, wie lange sie bleiben und ob es eine EU-Region gibt. Klären Sie, ob Richtermodelle Daten an externe Anbieter schicken und was das kostet. In Deutschland beziehen Sie den Betriebsrat ein, wenn das Monitoring zeigt, wie Beschäftigte KI nutzen, und planen Sie menschliche Aufsicht für wichtige Entscheidungen.
Häufige Fragen zu KI-Sicherheit und Monitoring für LLM-Anwendungen (Oktober 2026)
Was unterscheidet Guardrails von Evaluierung?
Guardrails wirken im Betrieb und blockieren oder ändern riskante Ein- und Ausgaben im Moment. Evaluierungen messen die Qualität an Testfällen oder Stichproben aus dem Betrieb und zeigen, ob eine Änderung die Anwendung verbessert oder verschlechtert hat. Die meisten Teams brauchen beides.
Reichen Open-Source-Werkzeuge aus?
Für den Einstieg oft ja: Mehrere Werkzeuge für Guardrails, Red Teaming und Evaluierung sind Open Source und laufen auf eigener Infrastruktur. Gehostete Plattformen ergänzen Dashboards, Teamfunktionen, Verwaltung der Aufbewahrung und Support, manche auch Nachweise wie SOC 2.
Verlangt der EU AI Act solche Werkzeuge?
Das Gesetz nennt keine bestimmten Werkzeuge. Hochrisiko-Systeme brauchen aber Risikomanagement, Protokollierung, Genauigkeitstests und menschliche Aufsicht. Aufzeichnungen aus Monitoring, Evaluierung und Red Teaming helfen, diese Pflichten zu belegen.
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