Langfuse

Langfuse

Langfuse trace les applications LLM afin que vous puissiez voir chaque invite, appel de modèle, étape d'outil et coût en un seul endroit. Il capture les exécutions d'agents, les sessions de chat et les entrées multimodales via les SDK Python et JavaScript ou OpenTelemetry, puis les relie aux versions d'invites et aux scores d'évaluation. Les équipes l'utilisent pour déboguer les échecs en production au lieu de deviner à partir des journaux bruts de l'API.

Les outils de journalisation génériques n'ont pas été conçus pour les chaînes de modèles non déterministes. Langfuse traite les traces, les observations et les scores comme des objets de première classe, avec la gestion des invites, les expériences de jeux de données et les évaluateurs LLM-as-judge dans le même projet. Vous pouvez auto-héberger l'édition open source ou utiliser Langfuse Cloud lorsque vous souhaitez un hébergement géré dans les régions des États-Unis, de l'UE ou du Japon.

Les ingénieurs en ML intègrent Langfuse à LangChain, LiteLLM ou des applications personnalisées pour suivre la consommation de tokens. Les équipes produit comparent les versions d'invites avant le déploiement, et les groupes de plateforme exécutent des files d'attente d'annotation pour une révision humaine. Le forfait cloud gratuit Hobby inclut 50 000 unités facturables par mois sans besoin de carte de crédit.

Fonctionnalités principales:
  1. Traçage complet des exécutions d'agents LLM avec spans, générations, comptages de tokens et ventilation des coûts

  2. Versionnez les prompts et déployez des étiquettes en production sans modifier le code

  3. Exécutez des expériences sur des jeux de données et des évaluateurs LLM en tant que juge dans le même projet

  4. SDK Python et JavaScript plus OpenTelemetry pour Java, Go et stacks personnalisés

  5. Le forfait cloud pour débutants inclut 50 000 unités facturables par mois sans carte de crédit

  6. Auto-hébergez l'édition open source avec des modèles Docker Compose ou Kubernetes

Pros:
  1. Noyau open source avec un forfait cloud gratuit généreux pour les projets en phase initiale.

  2. Le traçage, la version des prompts et les évaluations sont regroupés sur une seule plateforme.

  3. La tarification progressive réduit le coût par unité à mesure que le volume d'ingestion augmente.

Cons:
  1. Les fonctionnalités avancées de conformité comme SCIM et les journaux d'audit nécessitent un forfait Enterprise.

  2. Un usage supplémentaire au-delà des unités incluses augmente rapidement les coûts sur les applications à fort trafic.

FAQ:

À quoi sert Langfuse ?

Langfuse est une plateforme d'ingénierie LLM dédiée au traçage, à la gestion des prompts et à l'évaluation. Elle enregistre les appels de modèles, les étapes d'outils et les scores afin que les équipes puissent déboguer et améliorer les applications d'IA en production.

Langfuse est-il gratuit à utiliser ?

Langfuse propose un plan gratuit pour les projets personnels (Hobby) dans le cloud avec 50 000 unités facturables par mois, ainsi qu'une édition open source auto-hébergée. Les forfaits payants Core commencent à 29 $ par mois pour une rétention de données plus longue.

Puis-je auto-héberger Langfuse ?

Oui. Langfuse est open source et peut être auto-hébergé avec Docker Compose ou Kubernetes. L'édition auto-hébergée inclut le traçage, les prompts et les évaluations sans abonnement à Langfuse Cloud.

Qu'est-ce qu'une unité facturable Langfuse ?

Une unité facturable Langfuse correspond à tout point de données de traçage envoyé à la plateforme, y compris les traces, les observations telles que les spans et les générations, ainsi que les scores d'évaluation.

Quels SDK Langfuse prend-il en charge ?

Langfuse fournit des SDK Python et JavaScript ainsi que des intégrations OpenTelemetry pour Java, Go et les stacks personnalisés. Il s'intègre également avec LangChain, LiteLLM et d'autres frameworks.

Combien coûte Langfuse Pro ?

Langfuse Pro coûte 199 $ par mois sur le cloud et inclut 100 000 unités facturables, trois ans d'accès aux données, des rapports SOC2 et des limites élevées de débit d'API.

Tarification:

Freemium

Tags:

LLM Tracing
Prompt Versioning
LLM Evaluation
OpenTelemetry
Self-Hosted
Agent Observability
LLM
Open-source

Technologie utilisée:

Next.js
Ant Design
Cloudflare
Google Analytics
Google Tag Manager
HubSpot
Laravel
Python
Ruby
GitHub
Styled Components
Tailwind CSS

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By Rishit