I 10 migliori strumenti di osservabilità degli LLM nel 2026
Selezione dei migliori strumenti di osservabilità degli LLM
Gli strumenti di osservabilità degli LLM tracciano i flussi di lavoro dell'IA, monitorano il comportamento in produzione e valutano la qualità dei modelli. Questa guida confronta 12 opzioni per la risoluzione dei problemi degli agenti a più fasi, il monitoraggio delle istruzioni e delle versioni dei modelli, la misurazione della latenza e dell'utilizzo dei token e l'individuazione delle regressioni prima della distribuzione. Troverai piattaforme a codice aperto, con hosting autonomo, aziendali, basate su OpenTelemetry e orientate agli sviluppatori, adatte alla tua architettura tecnica, alle tue esigenze di governance e al tuo flusso di distribuzione.
Perché fidarsi dei nostri consigli sui software
Il nostro team testa e recensisce software dal 2012. In quanto leader tecnologici noi stessi, sappiamo quanto sia difficile — e importante — scegliere il software giusto.
Per questa guida, abbiamo valutato gli strumenti attraverso test praticie ricerche indipendenti, assegnando un punteggio agli strumenti in base ai nostri criteri di selezione.
Le nostre recensioni riflettono il nostro giudizio editoriale umano, non un discorso di vendita.
Confronta i migliori strumenti di osservabilità degli LLM
Confronta prezzi e specifiche, fianco a fianco, delle principali piattaforme nella mia selezione.
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Ideale per il tracciamento nativo OTel open source | Piano gratuito + demo gratuita disponibile | Prezzi su richiesta | Website | |
| 2 | Ideale per la valutazione open source e autogestita su larga scala | Piano gratuito disponibile | Prezzi disponibili su richiesta | Website | |
| 3 | Ideale per la valutazione degli LLM sull'intero ciclo di vita con operazioni del gateway | Piano gratuito + demo gratuita disponibile | Prezzi su richiesta | Website | |
| 4 | Ideale per la valutazione e il tracciamento open source | Piano gratuito + demo gratuita disponibili | A partire da $19/mese | Website | |
| 5 | Ideale per collegare le versioni dei prompt alle tracce di produzione | Piano gratuito + demo gratuita disponibile | A partire da $49/mese | Website | |
| 6 | Ideale per il tracciamento degli agenti in pipeline complesse | Piano gratuito + dimostrazione gratuita disponibile | A partire da $50/mese | Website | |
| 7 | Ideale per collegare le tracce LLM all'analisi del prodotto | Piano gratuito + dimostrazione gratuita disponibile | A partire da $34/mese | Website | |
| 8 | Ideale per il tracciamento a codice sorgente aperto con gestione delle versioni delle istruzioni | Piano gratuito + demo gratuita disponibile | A partire da $29/mese | Website | |
| 9 | Ideale per il punteggio dal processo di valutazione alla produzione in un unico ciclo | Piano gratuito e dimostrazione gratuita disponibili | A partire da $249/mese | Website | |
| 10 | Ideale per il tracciamento di LangChain e LangGraph | Piano gratuito + demo gratuita disponibile | A partire da $39/utente/mese | Website |
Recensioni degli strumenti di osservabilità degli LLM
Di seguito sono riportati riepiloghi dettagliati delle migliori soluzioni nella mia selezione. Ogni recensione illustra le funzionalità principali, i casi d’uso e le integrazioni per aiutarti a trovare quella più adatta alle tue esigenze.
Ideale per il tracciamento nativo OTel open source
Traceloop di ServiceNow è basato su OpenTelemetry e offre la registrazione dei tracciamenti basata sugli span, la valutazione della qualità degli output, un registro dei prompt con distribuzioni basate sull'ambiente, monitor di produzione e controlli di qualità CI/CD.
Per chi è più adatto Traceloop?
Traceloop è adatto agli ingegneri di piattaforma e DevOps che necessitano di un'osservabilità conforme degli LLM, con possibilità di hosting autonomo su Kubernetes o su infrastrutture isolate dalla rete.
Perché ho scelto Traceloop
Ho incluso Traceloop tra le mie scelte principali perché è basato interamente su OpenTelemetry tramite il suo SDK open source OpenLLMetry, il che significa che ogni chiamata LLM, query al database vettoriale e passaggio dell'agente viene registrato come span OTel nativo, esportabile verso oltre 25 backend. Apprezzo particolarmente la pipeline di valutazione: puoi eseguire simultaneamente gli stessi controlli di qualità come controlli CI/CD nelle richieste pull, inserire controlli di sicurezza in produzione e utilizzare monitor in tempo reale sul traffico attivo. Il registro dei prompt con distribuzioni basate sull'ambiente consente inoltre di implementare le modifiche ai prompt prima nell'ambiente di sviluppo e poi in produzione, mantenendo un controllo rigoroso delle versioni lungo l'intero ciclo di vita.
Funzionalità principali di Traceloop
- Valutatori integrati: controlla automaticamente fedeltà, pertinenza e sicurezza sul traffico attivo senza richiedere alcuna configurazione manuale.
- Controlli di valutazione incentrati sugli agenti: assegna un punteggio agli output degli agenti in base a correttezza, uso degli strumenti, conservazione della memoria, completamento delle attività e sicurezza.
- Monitor di produzione: esegue i valutatori in tempo reale su ogni span che corrisponde a un filtro, per rilevare allucinazioni e regressioni della qualità.
- Controlli di sicurezza inline: esegue controlli di sicurezza in tempo reale durante l'inferenza, basandosi direttamente sui valutatori configurati.
Integrazioni di Traceloop
Traceloop supporta oltre 20 provider LLM, tra cui Axiom, Braintrust, BMC, Google Cloud, Highlight, Honeycomb, Instana, OpenTelemetry Collector, Datadog, Oracle Cloud e Tenant Cloud. È inoltre disponibile un'API per creare valutatori personalizzati in cui l'LLM funge da giudice.
Pros and Cons
Pros:
- Il tracciamento nativo riduce la dipendenza da un singolo fornitore
- Le valutazioni coprono il percorso dal CI/CD alla produzione
- L'hosting autonomo supporta distribuzioni su infrastrutture isolate dalla rete
Cons:
- L'acquisizione da parte di ServiceNow crea incertezza sulla roadmap
- I dettagli pubblici sull'attribuzione dei costi rimangono limitati
MLflow è una piattaforma open source di osservabilità dell'IA che combina la registrazione delle tracce, la valutazione della qualità degli output, il versionamento dei prompt, il monitoraggio dei costi e dei token e il monitoraggio in produzione per le applicazioni basate su LLM e gli agenti di IA.
Per chi è più adatto MLflow?
MLflow è adatto agli ingegneri ML/IA e ai data scientist che necessitano di un controllo completo sulla propria infrastruttura di osservabilità e vogliono evitare costi per singola traccia o il vincolo verso un fornitore.
Perché ho scelto MLflow
Ho incluso MLflow tra le mie scelte principali perché è l'unico strumento qui presente sviluppato fin dall'inizio come software open source Apache 2.0, il che significa che i dati delle tracce non lasciano mai la tua infrastruttura. Apprezzo il fatto che il Registro dei prompt colleghi direttamente ogni versione del prompt ai relativi risultati di valutazione, permettendoti di eseguire test A/B sulle varianti e confrontare fianco a fianco i punteggi di qualità, latenza e sicurezza prima di promuovere qualsiasi versione in produzione. I valutatori LLM asincroni assegnano inoltre continuamente punteggi alle tracce campionate senza rallentare il traffico in tempo reale.
Funzionalità principali di MLflow
- Registro dei prompt: Crea versioni, testa e confronta i prompt fianco a fianco, con monitoraggio della derivazione e ottimizzazione automatica dei prompt per regolarli algoritmicamente.
- Misure di protezione e rilevamento delle minacce alla sicurezza: Il punteggio in tempo reale rileva l'iniezione di prompt, la divulgazione di dati personali e i tentativi di aggiramento delle restrizioni usando rilevatori deterministici e basati su LLM; nell'SDK è disponibile la rimozione dei dati personali.
- Gestione dei dataset di valutazione: Crea e archivia dataset di casi di test a partire dalle tracce di produzione, con feedback strutturato degli utenti e degli esperti del dominio che contribuisce alla calibrazione dei valutatori.
- Gateway per l'IA con politiche di budget: Imposta soglie di spesa giornaliere, settimanali o mensili tra diversi fornitori, con avvisi tramite webhook verso strumenti come Slack o PagerDuty quando i limiti vengono superati.
Integrazioni di MLflow
MLflow si integra con oltre 40 LLM e agenti di IA, tra cui OpenAI Agent, Anthropic, LlamaIndex, Agno, Amazon Bedrock, Groq, OpenTelemetry e TypeScript. È inoltre disponibile un'API REST per connessioni personalizzate.
Pros and Cons
Pros:
- Le tracce autogestite mantengono i dati all'interno dell'organizzazione
- I valutatori in produzione assegnano punteggi alle allucinazioni e ai cambiamenti nel tempo
- La derivazione dei prompt collega le modifiche alle valutazioni
Cons:
- Le tracce annidate degli agenti possono diventare confuse
- Le opzioni di avviso rimangono documentate in modo meno chiaro
Bifrost
Ideale per la valutazione degli LLM sull'intero ciclo di vita con operazioni del gateway
Bifrost è una piattaforma di osservabilità degli LLM che copre l'intero ciclo di sviluppo, combinando il tracing distribuito, la gestione delle versioni dei prompt e la sperimentazione, la valutazione automatizzata e con supervisione umana e un gateway LLM open source.
Per chi è più adatto Bifrost?
Bifrost è particolarmente adatto ai team aziendali soggetti a normative che necessitano di implementazione all'interno della VPC, conformità SOC 2 Tipo II e HIPAA e valutazione con supervisione umana in un'unica piattaforma.
Perché ho scelto Bifrost
La copertura dell'intero ciclo di vita è ciò che mantiene Bifrost nella mia lista ristretta. Lo utilizzo per eseguire test A/B sulle versioni dei prompt nell'IDE dei prompt, quindi trasferisco gli stessi dataset direttamente alla valutazione in produzione senza alcun passaggio di esportazione manuale. Ciò che trovo davvero utile è che il gateway Bifrost open source aggiunge il monitoraggio del budget per team o chiave virtuale, oltre ai limiti di frequenza a livello di gateway, permettendomi di gestire la governance dei costi e l'osservabilità da un'unica configurazione integrata anziché da due strumenti separati.
Funzionalità principali di Bifrost
- IDE dei prompt con confronto delle versioni: Un ambiente di lavoro multimodale per i prompt in cui è possibile eseguire esperimenti combinando prompt, modelli, contesto e strumenti, con il confronto affiancato delle differenze tra le versioni.
- Simulazione degli agenti: Testa le interazioni degli agenti in diversi scenari e con differenti profili utente, inclusi gli agenti vocali, prima di distribuire le modifiche in produzione.
- Integrazione della pipeline CI/CD: Integra direttamente le esecuzioni delle valutazioni nella pipeline di distribuzione, con esecuzioni pianificate disponibili a partire dal piano Business.
- Compatibilità con OpenTelemetry: Esporta i dati di tracing verso piattaforme esterne come New Relic e Snowflake utilizzando l'inoltro nativo OTel, con SDK in Python, TypeScript, Go e Java.
Integrazioni di Bifrost
Bifrost supporta l'integrazione con SDK per l'IA, piattaforme di gestione dei segreti e sistemi di identità, tra cui OpenAI, Anthropic, Google GenAI, AWS Bedrock, LiteLLM, AWS Secrets Manager, Google Secret Manager e Okta. È inoltre disponibile un'API per connessioni personalizzate.
Pros and Cons
Pros:
- Collega sperimentazione, valutazione e osservabilità
- Traccia sessioni, richieste e singoli span
- Combina il punteggio automatizzato con la revisione umana
Cons:
- La breve conservazione limita le indagini storiche
- L'attribuzione granulare dei costi rimane poco chiara
Opik è una piattaforma di osservabilità per LLM che copre la registrazione delle tracce, la valutazione della qualità degli output, il controllo delle versioni dei prompt e il monitoraggio dei costi nelle applicazioni LLM, negli agenti e nelle pipeline RAG.
Per chi è più adatto Opik?
Opik è una soluzione ideale per gli ingegneri ML/AI e i team LLMOps che desiderano la flessibilità dell'open source, con la possibilità di passare a un'implementazione completamente gestita di livello enterprise.
Perché ho scelto Opik
Ho scelto Opik come una delle migliori soluzioni perché il suo nucleo open source è davvero completo, non una versione ridotta usata solo come anteprima. Mi piace molto il fatto che sia possibile eseguirlo autonomamente con utenti, span e conservazione illimitati, utilizzando la stessa base di codice della versione cloud. In particolare, per quanto riguarda la profondità della valutazione, Opik include oltre 30 metriche LLM-as-a-judge insieme a suite di test che eseguono asserzioni superato/non superato, test A/B e test di regressione sui prompt con controllo delle versioni; questo facilita l'individuazione delle regressioni nella qualità degli output prima che raggiungano la produzione.
Funzionalità principali di Opik
- Interfaccia utente per le annotazioni degli esperti: Esamina singole tracce e conversazioni complete a più turni con diversi membri del team, utilizzando etichette personalizzate per ottenere feedback sulla qualità con supervisione umana.
- Protezioni: Blocca in tempo reale le violazioni dei contenuti, l'esposizione di informazioni personali identificabili e i rischi di conformità utilizzando i tipi di protezione integrati per informazioni personali identificabili, argomenti e personalizzati.
- Dashboard di intelligence sui costi: Monitora in tempo reale la spesa per Claude Code e Codex, suddivisa per sviluppatore e team, con audit della configurazione e suggerimenti per ridurre i costi.
- Ottimizzatore degli agenti: Automatizza l'ingegneria dei prompt utilizzando uno dei sei algoritmi integrati, mostrando i risultati direttamente nell'interfaccia utente per il confronto.
Integrazioni di Opik
Opik supporta oltre 40 connessioni con framework di IA e fornitori di modelli, tra cui LlamaIndex, OpenAI, Google ADK, Haystack, CrewAI e OpenTelemetry. Supporta inoltre API REST e webhook per integrazioni personalizzate.
Pros and Cons
Pros:
- Il nucleo open source supporta un utilizzo con hosting autonomo illimitato
- La valutazione approfondita copre oltre 30 metriche di qualità
- Ollie collega la diagnosi delle tracce alle correzioni delle regressioni
Cons:
- Gli avvisi in produzione restano relativamente basilari
- Le protezioni non includono il rilevamento esplicito dei jailbreak
PromptLayer è una piattaforma di ingegneria dell'IA che combina la gestione delle versioni dei prompt, l'osservabilità e il tracciamento degli LLM e un framework di valutazione per testare le modifiche ai prompt e ai modelli sui dati di produzione.
Per chi è più adatto PromptLayer?
PromptLayer è particolarmente adatto ai team di ingegneria ML/IA che devono collegare ogni richiesta LLM in produzione alla versione esatta del prompt che l'ha generata.
Perché ho scelto PromptLayer
PromptLayer è entrato nella mia lista ristretta perché ogni richiesta in produzione è collegata alla versione esatta del prompt che l'ha generata, quindi posso raggruppare i costi, la latenza e le metriche di qualità per versione e vedere immediatamente quando una modifica ha prodotto un effetto. Mi piace anche il fatto che i rilasci A/B siano integrati: posso spostare gradualmente il traffico verso una nuova versione del prompt e confrontarne le metriche con quelle della versione precedente nella stessa schermata. La riproduzione delle tracce in Playground è un'aggiunta pratica che mi consente di riprodurre un output errato e perfezionare il prompt senza dover ricostruire il contesto originale.
Funzionalità principali di PromptLayer
- Tracciamento nativo OpenTelemetry: PromptLayer accetta le tracce tramite un endpoint OTLP/HTTP nativo che viene eseguito in modo asincrono, quindi non aggiunge latenza alle richieste LLM.
- Dati di produzione in set di dati versionati: Filtra le richieste di produzione per punteggio, metadati o modello e convertili direttamente in set di dati da utilizzare nelle pipeline di valutazione e nei test retrospettivi.
- Confronti tra modelli e prompt: Esegui processi di confronto in blocco per testare modelli o impostazioni dei parametri diversi sugli stessi input in un'unica esecuzione di valutazione.
- Editor di prompt senza codice: Consente ai colleghi non tecnici di modificare, revisionare e distribuire le modifiche ai prompt senza intervenire sul codice dell'applicazione.
Integrazioni di PromptLayer
Le integrazioni native includono OpenTelemetry, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Cohere, Hugging Face, Mistral, Amazon Bedrock e Gemini Enterprise Agent Platform. Sono inoltre supportati SDK, API REST e webhook per le integrazioni personalizzate.
Pros and Cons
Pros:
- Collegamento dei prompt alle tracce di produzione
- Riproduzione delle tracce non riuscite in Playground
- Test retrospettivi sui dati reali di produzione
Cons:
- Gli avvisi nativi rimangono limitati
- Rilevamento della sicurezza integrato assente
Arize AX
Ideale per il tracciamento degli agenti in pipeline complesse
Arize AX è uno strumento di osservabilità degli LLM basato sul tracciamento conforme a OpenTelemetry, sulla visualizzazione delle traiettorie degli agenti, sulla valutazione online e offline, sul versionamento dei prompt e sul monitoraggio in tempo reale di pipeline LLM a più passaggi e flussi di lavoro degli agenti.
A chi è più adatto Arize AX?
Arize AX è adatto ai team che gestiscono in produzione pipeline multi-agente o RAG e hanno bisogno di una visibilità approfondita su ogni segmento di tracciamento e punto decisionale.
Perché ho scelto Arize AX
Arize AX si è guadagnato un posto nella mia rosa di candidati grazie al modo in cui gestisce la visualizzazione delle traiettorie degli agenti nelle pipeline a più passaggi. Mi piace il fatto che rappresenti le esecuzioni degli agenti sia come percorsi sia come grafi, così, quando un flusso di lavoro multi-agente non funziona, posso individuare esattamente quale segmento di tracciamento ha causato il problema. L'osservabilità dello sciame aggiunge a tutto questo il monitoraggio in tempo reale dello stato e delle prestazioni di tutti gli agenti, compresi quelli di terze parti.
Funzionalità principali di Arize AX
- Rilevamento dei problemi tramite Signal: Signal individua automaticamente i problemi nelle tracce, identifica le cause principali e genera correzioni suggerite da esaminare.
- Valutazioni online e offline: Esegui valutazioni sulle tracce in tempo reale non appena arrivano oppure valuta in blocco gli insiemi di dati e gli esperimenti salvati prima di distribuire le modifiche.
- Versionamento e confronto dei prompt: Crea versioni, distribuisci e confronta i prompt affiancati, quindi esegui esperimenti completi sugli agenti per convalidare le modifiche prima della distribuzione.
- Valutazioni delle sessioni: Assegna un punteggio alle conversazioni multi-turno come sessioni complete, ottenendo una valutazione della qualità a livello di traiettoria sull'intera interazione.
Integrazioni di Arize AX
Arize AX si integra con OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Cohere, Gemini Enterprise Agent Platform, Ollama, OpenRouter, LlamaIndex, CrewAI e OpenTelemetry. È inoltre disponibile un'API REST per connessioni personalizzate.
Pros and Cons
Pros:
- Le traiettorie degli agenti mostrano viste a percorso e a grafo
- Le valutazioni delle tracce e delle sessioni coprono le interazioni complete
- La strumentazione OpenTelemetry copre i segmenti di tracciamento delle pipeline complesse
Cons:
- I piani inferiori conservano le tracce per un periodo breve
- I valutatori basati su codice personalizzato non sono ampiamente disponibili
PostHog
Ideale per collegare le tracce LLM all'analisi del prodotto
PostHog offre una soluzione di monitoraggio degli LLM che comprende la registrazione delle tracce, il tracciamento degli agenti in più passaggi, le valutazioni della qualità degli output, il monitoraggio dei costi dei token, la gestione dei prompt e il rilevamento delle anomalie, tutto collegato alla più ampia suite di analisi dei prodotti, riproduzione delle sessioni e sperimentazione di PostHog.
Per chi è più adatto PostHog?
PostHog è più adatto ai team product-led che sviluppano funzionalità basate su LLM e desiderano avere i dati delle tracce e il comportamento degli utenti in un'unica piattaforma.
Perché ho scelto PostHog
Ho scelto PostHog come uno dei migliori perché è l'unico strumento di osservabilità degli LLM che abbia visto collegare direttamente ogni traccia alla riproduzione della sessione dell'utente, all'analisi del prodotto e al monitoraggio degli errori in un unico luogo. Quando una generazione non riesce o la qualità diminuisce, è possibile visualizzare la sessione esatta in cui si è verificato il problema, invece di confrontare strumenti separati. Mi piace anche il fatto che l'agente Self-driving Scout archivi automaticamente rapporti di regressione quando i costi, la latenza o i punteggi delle valutazioni peggiorano rispetto a una linea di riferimento, così non è necessario controllare manualmente i pannelli di controllo per individuare il degrado.
Funzionalità principali di PostHog
- Attribuzione dei costi e dei token: Suddividi la spesa per modello, funzionalità o singolo cliente tra tutte le chiamate LLM, con il monitoraggio delle tendenze storiche.
- Controlli sul campionamento delle valutazioni: Imposta tassi di campionamento dallo 0,1% al 100% con filtri sulle proprietà, in modo che le valutazioni basate su giudici LLM, sul codice e sul sentimento vengano eseguite continuamente sul traffico reale.
- Ambiente di test e controllo delle versioni dei prompt: Scrivi, testa e gestisci le versioni dei prompt direttamente nell'interfaccia, quindi distribuiscili gradualmente utilizzando i flag di funzionalità integrati e gli esperimenti A/B.
- Rilevamento delle anomalie e rapporti di regressione: Monitora costi, latenza, errori e punteggi delle valutazioni rispetto a una linea di riferimento, con rapporti di analisi automatizzati archiviati quando una porzione mostra una regressione.
Integrazioni di PostHog
PostHog documenta oltre 40 integrazioni con OpenAI, Anthropic, Gemini, Vercel, Convex, Groq, Ollama, Mastra e Hugging Face. Offre inoltre un'API per connessioni personalizzate.
Pros and Cons
Pros:
- Collega le tracce LLM alle riproduzioni delle sessioni
- Archivia rapporti di regressione dal rilevamento delle anomalie
- Combina valutazioni basate su giudici, codice e sentimento
Cons:
- L'hosting autonomo non offre Kubernetes né supporto
- Le valutazioni di sicurezza non possono bloccare gli output dannosi
Langfuse
Ideale per il tracciamento a codice sorgente aperto con gestione delle versioni delle istruzioni
Langfuse è una piattaforma a codice sorgente aperto per l'osservabilità degli LLM che combina la registrazione delle tracce, il controllo delle versioni delle istruzioni, la valutazione degli output e la gestione dei set di dati per i team di ingegneria dell'IA.
Per chi è più indicato Langfuse?
Langfuse è particolarmente adatto agli ingegneri ML/AI e LLMOps che hanno bisogno di un'unica piattaforma per il tracciamento, la gestione delle versioni delle istruzioni e la valutazione, soprattutto per i team con requisiti di residenza dei dati che rendono prioritario l'hosting autonomo.
Perché ho scelto Langfuse
Langfuse si è guadagnato un posto nella mia lista ristretta perché combina la registrazione completa delle tracce con il controllo integrato delle versioni delle istruzioni, una combinazione che non ho trovato gestita altrettanto bene in altri strumenti a codice sorgente aperto. Apprezzo in particolare il fatto che le etichette delle istruzioni consentano di sostituire i modelli o le versioni delle istruzioni in base all'ambiente senza modificare il codice di distribuzione. Inoltre, Langfuse collega direttamente ogni versione delle istruzioni alle tracce che l'hanno utilizzata, permettendo di confrontare costi, latenza e punteggi di valutazione tra le versioni in un unico luogo.
Caratteristiche principali di Langfuse
- Code per le annotazioni: Inoltra gli output di produzione a revisori umani per la valutazione e l'etichettatura manuali direttamente all'interno della piattaforma.
- Monitoraggio di sessioni e utenti: Raggruppa le conversazioni a più turni in sessioni e monitora tracce e costi per ogni singolo utente.
- Gestione dei set di dati: Crea set di dati di test strutturati a partire dalle tracce di produzione ed esegui esperimenti per confrontare le modifiche alle istruzioni o ai modelli prima del rilascio.
- Tracciamento nativo di OpenTelemetry: Invia i dati delle tracce utilizzando OpenTelemetry insieme agli SDK nativi per Python e JavaScript, con il supporto di oltre 100 integrazioni con framework.
Integrazioni di Langfuse
Langfuse offre oltre 100 integrazioni, tra cui OpenAI Agents, LiteLLM, Koog, Cohere, Gemini, Ollama, Groq, Slack e Deepseek. Supporta inoltre gli SDK per Python e JavaScript/TypeScript, OpenTelemetry, i webhook e un'API pubblica.
Pros and Cons
Pros:
- Il tracciamento a codice sorgente aperto supporta le distribuzioni con hosting autonomo
- Le versioni delle istruzioni si collegano direttamente alle tracce
- Gli esperimenti sui set di dati collegano i riscontri di produzione alla valutazione
Cons:
- L'hosting autonomo richiede diversi componenti dell'infrastruttura
- Gli avvisi non dispongono di rilevamento delle anomalie e flussi di lavoro per gli incidenti
Ideale per il punteggio dal processo di valutazione alla produzione in un unico ciclo
Braintrust è uno strumento di osservabilità per LLM che combina la registrazione delle tracce in produzione, la valutazione della qualità degli output, la sperimentazione dei prompt e il punteggio automatizzato in un unico ambiente.
A chi è più adatto Braintrust?
Braintrust è particolarmente adatto agli ingegneri ML/IA e LLMOps che hanno bisogno di collegare i dati delle tracce in produzione ai flussi di lavoro di valutazione in un'unica piattaforma.
Perché ho scelto Braintrust
Braintrust si è guadagnato un posto nella mia selezione perché colma il divario tra osservabilità in produzione e valutazione in un unico ciclo continuo. Mi piace molto il fatto che il punteggio in tempo reale in produzione consenta di applicare valutatori LLM come giudice o basati sul codice direttamente alle tracce in tempo reale, attivando poi avvisi quando i punteggi scendono al di sotto di una soglia, come
punteggi di accuratezza < 0.8
. È inoltre possibile convertire con un solo clic quelle tracce segnalate in dataset di valutazione con controllo delle versioni, così il prossimo esperimento si basa su casi di errore reali anziché su dati sintetici.
Caratteristiche principali di Braintrust
- Acquisizione tramite OpenTelemetry: Accetta tracce tramite un esportatore OTLP, il proprio processore di span di Braintrust o un OTel Collector, con conversione automatica degli span LLM.
- Ricerca Brainstore e Nitro: Esegue rapidamente query su milioni di log di tracce utilizzando l'archiviazione e il motore di query per dati IA sviluppati appositamente da Braintrust.
- Avvisi basati su SQL: Definisce avvisi per log, intervalli temporali e ambienti utilizzando filtri SQL, con instradamento verso Slack o richiami web per strumenti come PagerDuty e Opsgenie.
- Gestione delle versioni di prompt e dataset: Contrassegna prompt e dataset negli ambienti di produzione, pre-produzione e sviluppo, con avvisi che si attivano quando cambiano le assegnazioni degli ambienti.
Integrazioni di Braintrust
Braintrust offre oltre 80 integrazioni, tra cui OpenAI, Anthropic, AgentScope, AWS Lambda, Agno, AWS Bedrock e Azure AI Foundry. Offre inoltre un MCP, richiami web, un'API e Braintrust Gateway per connessioni personalizzate.
Pros and Cons
Pros:
- Le tracce di produzione diventano dataset di valutazione con controllo delle versioni
- Il punteggio degli LLM come giudici e quello basato sul codice vengono eseguiti in tempo reale
- Nitro esegue ricerche su milioni di lunghi log di tracce
Cons:
- Gli avvisi raggruppano le notifiche invece di inviare singoli eventi
- Nessun rilevamento nativo di PII o di iniezione di prompt
LangSmith è una piattaforma di osservabilità per LLM che combina la registrazione delle tracce, la gestione dei prompt, la valutazione degli output e i pannelli di controllo per il monitoraggio in tempo reale in un unico strumento, con supporto nativo per OpenTelemetry e SDK per Python, TypeScript, Go e Java.
Per chi è più adatto LangSmith?
LangSmith è particolarmente adatto agli ingegneri ML/AI e LLMOps che sviluppano o scalano applicazioni in produzione con LangChain o LangGraph.
Perché ho scelto LangSmith
LangSmith si è guadagnato un posto nella mia selezione perché il suo sistema di tracciamento è progettato specificamente per i flussi di lavoro LangChain e LangGraph, rendendolo la scelta più naturale se operi già in quell'ecosistema. Apprezzo molto il modo in cui le visualizzazioni nidificate delle tracce basate su SmithDB consentono di esaminare ogni nodo dell'esecuzione di un agente LangGraph, con la ricerca a testo integrale che restituisce risultati tra milioni di tracce in meno di un secondo. Aggiungendo pannelli di controllo in tempo reale che analizzano la latenza a P50/P99, l'utilizzo dei token e il costo per esecuzione, si ottiene un quadro chiaro di dove esattamente la pipeline sta incontrando difficoltà.
Funzionalità principali di LangSmith
- Pipeline di valutazione degli output: Esegui valutazioni basate su LLM come giudice o sul codice direttamente in produzione, con risultati che confluiscono automaticamente nei pannelli di controllo per il monitoraggio.
- Code di annotazione: Indirizza gli output a revisori umani per l'etichettatura e la raccolta di riscontri, con i punteggi visualizzati nelle viste di monitoraggio in tempo reale.
- Configurazione delle soglie degli avvisi: Imposta soglie di avviso personalizzate per le metriche di latenza, tasso di errore e costi, con invio tramite webhook o PagerDuty.
- Opzioni di distribuzione flessibili: Esegui LangSmith sul cloud gestito (USA o UE), sul tuo cloud, in modalità ibrida oppure completamente autogestito su Kubernetes in AWS, GCP o Azure.
Integrazioni di LangSmith
LangSmith si integra con OpenAI Agent, Anthropic, LlamaIndex, Agno, Amazon Bedrock, Groq, OpenTelemetry e TypeScript. È inoltre disponibile un'API REST per connessioni personalizzate.
Pros and Cons
Pros:
- Il tracciamento di LangChain e LangGraph appare nativo
- Le annotazioni umane alimentano i punteggi di riscontro del monitoraggio
- I pannelli di controllo P50/P99 evidenziano latenza e costi
Cons:
- Le tracce di base scadono dopo quattordici giorni
- Nessun rilevamento integrato delle iniezioni nei prompt
Altri strumenti di osservabilità degli LLM
Ecco alcune piattaforme aggiuntive che non sono entrate nella mia selezione, ma che vale comunque la pena prendere in considerazione:
- HoneyHive
Ideale per l'osservabilità degli agenti aziendali su larga scala
- Confident AI
Ideale per unire prompt soggetti a valutazione in CI/CD
- New Relic
Ideale per il monitoraggio degli LLM e dell'infrastruttura nativa per APM
- Portkey
Ideale per LLMOps nativi del gateway con hosting VPC
- Evidently AI
Ideale per verificare allucinazioni e derive
- LangWatch
Ideale per la simulazione e il tracciamento di agenti con più turni
- Helicone
Ideale per il monitoraggio dei costi e dei token tramite un gateway di IA
- TruLens
Ideale per la profondità della valutazione di RAG e degli agenti
- Lunary
Ideale per il tracciamento di LLM auto-ospitati con conformità SOC 2
Come valuto gli strumenti di osservabilità degli LLM
Divido la mia valutazione in criteri di base che ogni strumento deve soddisfare, come la registrazione delle tracce e la valutazione della qualità degli output, e fattori distintivi che separano i migliori dagli altri.
Funzionalità principali (Requisiti fondamentali per questo elenco)
Quando seleziono gli strumenti per il mio elenco, assegno a ciascuno un punteggio su una scala da 0 (non offre la funzionalità) a 5 (eccelle in quest'area) per ogni funzionalità principale indicata di seguito. Calcolo quindi il punteggio totale dello strumento in percentuale e lo utilizzo per valutarne l'idoneità complessiva per l'elenco.
- Registrazione e visualizzazione delle tracce: verifico se lo strumento è in grado di visualizzare tracce nidificate e composte da più passaggi tra chiamate agli agenti, recuperi RAG e utilizzo di strumenti, non solo semplici registri di richieste.
- Valutazione della qualità degli output: cerco funzionalità integrate di assegnazione dei punteggi, valutatori personalizzati e opzioni di revisione umana in grado di individuare allucinazioni o cali di rilevanza negli output in produzione.
- Versioning dei prompt e dei modelli: ogni strumento dovrebbe collegare le modifiche ai prompt o ai modelli alle variazioni di latenza, costi o qualità, in modo da poter individuare la causa di una regressione.
- Avvisi e monitoraggio in tempo reale: valuto se la piattaforma rende visibili le anomalie nel traffico in tempo reale e inoltra gli avvisi a strumenti come Slack o PagerDuty senza necessità di controlli manuali.
- Monitoraggio dei costi e dei token: in questo caso sono importanti suddivisioni dettagliate per chiamata, modello o progetto: il semplice conteggio aggregato del consumo di token non è sufficiente per gestire la spesa tra i vari team.
- Gestione dei dataset e dei feedback: cerco la possibilità di creare set di test dalle tracce di produzione e di reinserire il feedback degli utenti nei cicli di valutazione per un miglioramento continuo.
Una volta ottenuto un elenco di strumenti che soddisfano i criteri, considero ciò che distingue ciascuna piattaforma.
Fattori distintivi (Ciò che differenzia i fornitori)
Ecco come confronto i diversi fornitori:
Funzionalità di spicco
Cerco protezioni e sistemi di rilevamento dei rischi che segnalino in tempo reale i tentativi di iniezione dei prompt, la fuga di dati personali e i contenuti tossici, soprattutto quando un team gestisce agenti rivolti ai clienti, per i quali una singola violazione delle restrizioni può causare danni significativi. Le opzioni di distribuzione autogestita e locale sono altrettanto importanti, poiché i team dei settori regolamentati hanno bisogno del pieno controllo sul luogo in cui vengono archiviati i prompt e i completamenti. Valuto anche le funzionalità di ambiente di prova e confronto delle differenze dei prompt, verificando se sia possibile confrontare fianco a fianco le versioni dei prompt con gli output in tempo reale prima di applicare le modifiche in produzione.
Oltre le funzionalità
Verifico se uno strumento può essere eseguito in una VPC o in un ambiente locale, poiché i team che gestiscono dati sanitari o finanziari spesso non possono inviare i prompt a un cloud condiviso. Il modello di prezzo è altrettanto importante: la fatturazione basata sull'utilizzo e legata al volume delle tracce può aumentare rapidamente una volta superata la fase di prototipazione, quindi cerco livelli di prezzo trasparenti o opzioni open source che consentano di prevedere i costi prima di assumere un impegno. Valuto inoltre quanto bene ogni piattaforma si integri negli stack esistenti, verificando la disponibilità di SDK nativi per Python e JS e di connettori preconfigurati per framework come LangChain o LlamaIndex.
Come scegliere lo strumento di osservabilità degli LLM giusto
Confronta le funzionalità principali riportate di seguito per trovare lo strumento più adatto alle tue priorità.
| Se la tua priorità è | Cerca |
|---|---|
| Ricostruire i problemi degli agenti | Tracce nidificate esportabili con eventi di recupero, chiamate agli strumenti e ai modelli |
| Dimostrare la qualità dei risultati | Registri di valutazione riproducibili con criteri di assegnazione dei punteggi e note dei revisori |
| Controllare le modifiche alle istruzioni | Cronologia delle versioni che collega istruzioni, modelli, risultati e valutazioni |
| Gestire il rischio operativo | Termini scritti relativi a conservazione, controllo degli accessi, eliminazione e distribuzione |
| Prevedere la spesa | Registri per richiesta che mostrano token, modelli e unità di utilizzo applicabili |
Come valutare la tua selezione
- Esegui un'attività di prova definita: Invia un flusso di lavoro di un agente a più fasi con una chiamata di recupero e un errore dello strumento, quindi esamina la traccia esportata entro 30 minuti.
- Richiedi un documento di valutazione: Chiedi un rapporto di esempio che mostri i criteri del valutatore, i calcoli dei punteggi, le annotazioni umane e la traccia di origine per 10 risultati.
- Apri una richiesta di assistenza: Invia una domanda riproducibile sul tracciamento e richiedi una risposta scritta, un responsabile dell'escalation e un obiettivo di risoluzione entro cinque giorni lavorativi.
- Richiedi il testo contrattuale: Ottieni clausole scritte relative alla conservazione dei dati, ai tempi di eliminazione, all'accesso dei subprocessori e all'eventuale utilizzo delle istruzioni per addestrare i modelli del fornitore.
- Scegli il tuo compromesso: Scegli il controllo offerto dal codice aperto e dall'hosting autonomo invece della praticità dei servizi gestiti, oppure accetta un'infrastruttura gestita dal fornitore per ridurre la responsabilità operativa.
Cosa sono gli strumenti di osservabilità degli LLM?
Gli strumenti di osservabilità degli LLM sono piattaforme che tracciano, monitorano e valutano le applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni. Acquisiscono istruzioni, risposte, chiamate ai modelli, fasi di recupero, utilizzo degli strumenti, latenza, token, costi ed errori nei flussi di lavoro composti da più passaggi. I team utilizzano questi dati per analizzare i malfunzionamenti, misurare la qualità degli output, rilevare problemi in produzione e correlare le modifiche alle istruzioni o ai modelli con i risultati operativi.
Funzionalità degli strumenti di osservabilità degli LLM
Quando valuti piattaforme diverse, presta attenzione alle seguenti funzionalità chiave:
- Registrazione e visualizzazione delle tracce: registra gli eventi nidificati relativi a chiamate ai modelli, fasi di recupero, istruzioni, strumenti e logica applicativa. Le sequenze temporali visive aiutano a individuare i malfunzionamenti e a capire in che modo ogni passaggio abbia influenzato la risposta finale.
- Valutazione della qualità degli output: applica criteri di valutazione predefiniti o personalizzati alle risposte generate. I team possono esaminare accuratezza, pertinenza, sicurezza e altre misure di qualità su set di dati di test ed esempi di produzione.
- Gestione delle versioni di istruzioni e modelli: archivia insieme modelli di istruzioni, configurazioni dei modelli e cronologie delle modifiche. Ciò consente di confrontare le versioni e stabilire se una modifica abbia influito sulla qualità, sulla latenza, sugli errori o sui costi di utilizzo.
- Monitoraggio e avvisi in tempo reale: monitora il comportamento dell'applicazione in tempo reale e segnala problemi come l'aumento dei tassi di errore, picchi di latenza o utilizzi insoliti. L'instradamento degli avvisi può inviare notifiche agli strumenti di risposta agli incidenti e di collaborazione.
- Conteggio dei token e monitoraggio dei costi: registra i token di input, i token di output, l'utilizzo dei modelli e i relativi addebiti per le singole richieste. I filtri per progetto, ambiente, utente o modello aiutano i team ad analizzare i modelli di spesa.
- Gestione dei set di dati e dei feedback: converte le tracce di produzione selezionate in set di dati per la valutazione e archivia il feedback dei revisori insieme a ogni esempio. In questo modo crea un registro ripetibile per testare le modifiche e monitorare la qualità nel tempo.
- Ricerca e filtri: consente di trovare le tracce tramite ID richiesta, utente, modello, versione delle istruzioni, stato, latenza, tag o metadati. I filtri dettagliati riducono il tempo necessario per isolare un incidente specifico.
- Controlli di accesso e conservazione dei dati: definisce chi può visualizzare, esportare, eliminare o conservare istruzioni e risposte. Questi controlli aiutano i team ad applicare le politiche di sicurezza interne e a gestire i dati sensibili di produzione.
- Supporto all'integrazione: si connette a strutture applicative, SDK linguistici, standard di telemetria e sistemi di collaborazione. Un ampio supporto all'integrazione consente ai team di aggiungere l'osservabilità senza ricostruire i flussi di lavoro esistenti.
Funzionalità di IA comuni degli strumenti di osservabilità degli LLM
Oltre alle funzionalità standard degli strumenti di osservabilità degli LLM elencate sopra, molte soluzioni integrano l'IA attraverso funzionalità come:
- Ricerca delle tracce in linguaggio naturale: consente di interrogare i dati delle tracce usando il linguaggio quotidiano invece di scrivere filtri o query al database. L'IA interpreta la richiesta e restituisce le richieste, gli errori, gli utenti o le fasi del flusso di lavoro pertinenti.
- Analisi automatizzata delle cause principali: esamina gli eventi correlati tra chiamate ai modelli, fasi di recupero, strumenti ed errori dell'applicazione. Identifica le cause probabili, come una chiamata di recupero non riuscita, una modifica alle istruzioni o i tempi e i modelli di risposta del modello.
- Riepiloghi delle tracce generati dall'IA: la piattaforma trasforma le tracce lunghe e composte da più passaggi in brevi spiegazioni di ciò che è accaduto. Questi riepiloghi aiutano i team di supporto e infrastruttura ad analizzare gli incidenti senza dover leggere manualmente ogni evento.
- Raggruppamento semantico: raggruppa le tracce in base al significato invece di affidarsi solo a tag, codici di stato o corrispondenze testuali esatte. I team possono utilizzare questi gruppi per trovare tipi di richieste ricorrenti, modelli di errore o domande impreviste degli utenti.
- Rilevamento dell'iniezione di istruzioni: analizza gli input degli utenti e le interazioni con i modelli alla ricerca di istruzioni progettate per ignorare le istruzioni di sistema o manipolare il comportamento degli agenti. I risultati del rilevamento possono supportare le analisi, le regole di blocco e le revisioni della sicurezza.
- Rilevamento dei dati sensibili: identifica informazioni personali, finanziarie, sanitarie o riservate nelle istruzioni e nelle risposte. I team possono utilizzare questi risultati per oscurare i dati, analizzare le violazioni delle politiche e limitare l'esposizione nelle tracce archiviate.
Vantaggi degli strumenti di osservabilità degli LLM
Una piattaforma di osservabilità degli LLM offre diversi vantaggi al tuo team e alla tua azienda. Eccone alcuni che puoi aspettarti:
- Indagine più rapida sugli incidenti: le tracce nidificate collegano prompt, chiamate ai modelli, fasi di recupero, strumenti, latenza ed errori in un'unica sequenza temporale.
- Maggiore qualità dell'output: valutatori integrati, criteri di valutazione personalizzati, set di dati e revisioni umane aiutano a identificare allucinazioni, problemi di rilevanza e criticità di sicurezza.
- Flussi di lavoro di produzione più sicuri: il rilevamento delle iniezioni nei prompt e dei dati sensibili può segnalare per la revisione input, risposte e interazioni degli agenti rischiosi.
- Impatto delle modifiche più chiaro: la cronologia delle versioni dei prompt e dei modelli collega le modifiche alla configurazione ai cambiamenti nella qualità, nella latenza, negli errori e nell'utilizzo dei token.
- Spesa più controllata: i registri dei token e dei costi per richiesta mostrano come varia l'utilizzo in base al modello, al progetto, all'ambiente o all'utente.
- Risposta operativa migliore: il monitoraggio in tempo reale, le tracce ricercabili e gli avvisi aiutano i team a rilevare anomalie e a indirizzare gli incidenti ai canali di risposta.
Costi e prezzi degli strumenti di osservabilità degli LLM
La scelta dello strumento giusto richiede la comprensione dei modelli di prezzo e dei piani disponibili. I costi variano in base alle funzionalità, alle dimensioni del team, ai componenti aggiuntivi e al volume di utilizzo. La tabella seguente riassume i piani più comuni, i prezzi medi e le funzionalità tipicamente incluse nei software di osservabilità degli LLM.
Tabella comparativa dei piani per gli strumenti di osservabilità degli LLM
| Tipo di piano | Prezzo medio | Funzionalità comuni |
|---|---|---|
| Piano gratuito | $0/mese | Registrazione di base delle tracce, conservazione limitata, supporto della community e limiti di utilizzo. |
| Piano personale | $10-$50/utente/mese | Visualizzazione delle tracce, monitoraggio dei token, monitoraggio dei prompt, gestione dei set di dati e supporto via email. |
| Piano aziendale | $100-$500/mese | Valutazioni avanzate, avvisi in tempo reale, autorizzazioni del team, integrazioni e conservazione dei dati estesa. |
| Piano per grandi aziende | $500-$5,000/mese | Limiti di utilizzo personalizzati, accesso singolo, registri di audit, opzioni di distribuzione privata, supporto dedicato e controlli sulla conservazione basati sul contratto. |
Domande frequenti sugli strumenti di osservabilità degli LLM
Ecco alcune risposte alle domande comuni sugli strumenti di osservabilità degli LLM:
Gli strumenti di osservabilità degli LLM sostituiscono il monitoraggio tradizionale delle applicazioni?
No, gli strumenti di osservabilità completano il monitoraggio tradizionale delle applicazioni acquisendo prompt, risposte, impostazioni dei modelli, fasi di recupero e punteggi dei valutatori. Collega entrambi i sistemi quando indaghi sugli incidenti in produzione. Ad esempio, una traccia LLM può rivelare una query di recupero non valida, mentre i registri dell’applicazione mostrano il timeout del database che ne è seguito. Insieme, queste informazioni aiutano a distinguere il comportamento del modello dai problemi dell’applicazione o dell’infrastruttura.
Gli strumenti di osservabilità degli LLM possono gestire dati sensibili di produzione?
Sì, alcuni strumenti di osservabilità degli LLM supportano controlli per i dati sensibili di produzione. Prima della distribuzione, verifica i periodi di conservazione, i flussi di eliminazione, i dettagli sulla crittografia, le autorizzazioni di accesso e i controlli sull’esportazione. Chiedi se il fornitore utilizza prompt o risposte per addestrare i propri modelli. Dovresti inoltre confermare l’accesso dei subincaricati e i modelli di distribuzione disponibili. Una distribuzione autogestita o privata può limitare il percorso dei dati delle tracce. Durante la valutazione, invia record di test anonimizzati e verifica come appare il mascheramento nelle tracce archiviate, nelle esportazioni e nei risultati dei valutatori.
È meglio scegliere uno strumento di osservabilità degli LLM a codice aperto o gestito?
Scegli un software a codice aperto quando il controllo della distribuzione, l’accesso al codice sorgente e una gestione prevedibile dell’infrastruttura sono gli aspetti più importanti. Scegli una piattaforma gestita quando il team ha bisogno di archiviazione, aggiornamenti e supporto ospitati dal fornitore. Confronta più del semplice prezzo dell’abbonamento. Includi il tempo degli sviluppatori per la distribuzione, gli aggiornamenti, i controlli di accesso, i backup e le politiche di conservazione. Poi testa lo stesso flusso di lavoro in entrambe le opzioni. Esamina il livello di dettaglio delle tracce, la configurazione dei valutatori, la distribuzione degli avvisi e i formati di esportazione. La scelta migliore è quella che soddisfa i requisiti di sicurezza e la capacità operativa disponibile.
Come testare uno strumento di osservabilità degli LLM prima di acquistarlo?
Esegui il test con un flusso di lavoro a più fasi che includa recupero, chiamate agli strumenti ed errori. Verifica che la traccia conservi l’ordine degli eventi, gli input, gli output, la latenza, i token e i dettagli degli errori. Esamina quindi i punteggi dei valutatori e il monitoraggio delle versioni dei prompt. Infine, esporta i record e controlla i nomi dei campi, i timestamp e il comportamento della redazione. Questa prova fa emergere lacune che le dimostrazioni dei prodotti spesso nascondono.