独立系のAI分析サイトAIMultiple（aimultiple.com）が実施した統制実験のベンチマークによると、LlamaIndex・LangChain・LangGraph・Haystack・DSPyの5つのRAGフレームワークに同一のモデル（GPT-4.1-mini）・埋め込み（BGE-small）・リトリーバー（Qdrant）を用いて同一のエージェント型RAGワークフローを構築し比較した結果、LlamaIndexは100件のテストクエリで100%の正答率を達成し、フレームワークのオーバーヘッドは1クエリあたり約6ミリ秒（DSPyの3.53ミリ秒、Haystackの5.9ミリ秒に次ぐ3番目の低さ）、トークン使用量は約1.60kトークン（Haystackの1.57kに次ぐ2番目の少なさ）だったと報告されている。同記事は、LlamaIndexを「制御フローが標準的なPythonのif/elseで、手続き的なロジックが読みやすく、デバッグしやすい単一ファイルのワークフロー」に向くフレームワークと位置づけている。