- LLM फ़ंक्शन एक prompt template होता है, जिसमें कुछ परिभाषित input variables होते हैं और आउटपुट के लिए class, enum, union, optional string जैसी विशिष्ट types होती हैं
- BAML इन LLM फ़ंक्शनों को बेहतर/ज़्यादा साफ़ तरीके से लिखने में मदद करता है
- बिखरे हुए prompt templates को ऐसे typed functions के रूप में लिखना जिन्हें चलाना और टेस्ट करना आसान हो (regex, try-catch loop, या type error के बिना)
- Python और TypeScript सपोर्ट
- कई मॉडलों का सपोर्ट: Ollama, OpenAI, Anthropic
- रियल-टाइम prompt preview: loop/condition होने पर भी पूरा prompt देखा जा सकता है
- एक क्लिक में playground में टेस्ट किया जा सकता है
- Resilience & Fallback: LLM calls में retry और redundancy फीचर जोड़ता है
- Type Validation के ज़रिए इसे Pydantic/Zod की तुलना में आम LLM गलतियों के प्रति अधिक resilient बनाता है
- Observability Platform: Boundary Studio के साथ function visualization और request replay सपोर्ट
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