2026లో ఉత్పత్తి AI యాప్‌ల కోసం 7 ఉత్తమ LLM పరిశీలన సాధనాలు

వ్యాసం నవీకరించబడింది: జూన్ 2026

ఉత్తమ LLM పరిశీలన సాధనాలు జట్లు ఒక సాధారణ ఉత్పత్తి ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడంలో సహాయపడతాయి: ఈ AI అభ్యర్థనలో నిజంగా ఏమి జరిగింది?

ఆ ప్రశ్న త్వరగా కఠినంగా మారుతుంది. ఒకే వినియోగదారు చర్య ఒక ప్రాంప్ట్, రిట్రీవల్ స్టెప్, మోడల్ కాల్, ఫాల్బ్యాక్, టూల్ కాల్, అవుట్‌పుట్ పార్సర్, మూల్యాంకన స్కోర్, మరియు బిల్లింగ్ ఈవెంట్‌ను ప్రేరేపించవచ్చు. ఆ దశలు లాగ్స్, ప్రొవైడర్ డాష్‌బోర్డ్స్, కస్టమ్ స్ప్రెడ్‌షీట్స్, మరియు వన్-ఆఫ్ ట్రేస్‌లలో విస్తరించి ఉంటే, డీబగ్గింగ్ పురావస్తు శాస్త్రంగా మారుతుంది.

AI యాప్‌లు, ఏజెంట్లు, కోపైలట్లు, మరియు RAG సిస్టమ్‌ల కోసం, LLM పరిశీలన మొత్తం మార్గాన్ని చూపాలి: ప్రాంప్ట్‌లు, అవుట్‌పుట్‌లు, లేటెన్సీ, టోకెన్ వినియోగం, ఖర్చు, లోపాలు, రీట్రైలు, మోడల్ రూట్లు, వినియోగదారు మెటాడేటా, మరియు డౌన్‌స్ట్రీమ్ టూల్ ప్రవర్తన.

ఉత్పత్తి AI జట్ల కోసం పరిశీలించదగిన ఏడు సాధనాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి, మొదట SigNoz ఎందుకంటే ఇది LLM స్లైస్‌ను మాత్రమే చూపడం కాకుండా పూర్తి-స్టాక్ పరిశీలన సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది.

ఉత్తమ LLM పరిశీలన సాధనాలలో ఏమి చూడాలి

LLM పరిశీలన ప్రాంప్ట్‌లు మరియు ప్రతిస్పందనలను నిల్వ చేయడం కంటే ఎక్కువ. ఒక ఉపయోగకరమైన ప్లాట్‌ఫారమ్ ఇంజనీరింగ్, ఉత్పత్తి, మరియు ఆపరేషన్స్ జట్లు విశ్వసనీయత, ఖర్చు, మరియు అవుట్‌పుట్ నాణ్యతను కలిసి అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడాలి.

• ట్రేస్‌లు: మోడల్ కాల్‌లు, రిట్రీవల్ స్టెప్‌లు, టూల్ కాల్‌లు, రీట్రైలు, ఫాల్బ్యాక్‌లు, మరియు డౌన్‌స్ట్రీమ్ సేవలు.
• మెట్రిక్స్: లేటెన్సీ, థ్రూపుట్, లోపాల రేటు, టోకెన్ వినియోగం, మోడల్ వినియోగం, రూట్ ఆరోగ్యం, మరియు ఖర్చు.
• లాగ్స్: అభ్యర్థన మెటాడేటా, అప్లికేషన్ ఈవెంట్‌లు, మినహాయింపులు, మరియు సంఘటన సందర్భం.
• మూల్యాంకనలు: నాణ్యత స్కోర్‌లు, హాల్యూసినేషన్ చెక్‌లు, సంబంధిత చెక్‌లు, మరియు రిగ్రెషన్ టెస్ట్‌లు.
• ఫిల్టరింగ్: వినియోగదారు, వర్క్‌స్పేస్, ప్రాజెక్ట్, మోడల్, రూట్, ఎన్విరాన్‌మెంట్, మరియు అప్లికేషన్ మెటాడేటా.
• OpenTelemetry మద్దతు: AI ట్రేస్‌లను మిగిలిన సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్‌తో కనెక్ట్ చేయడానికి శుభ్రమైన మార్గం.

మోడల్ ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ సిగ్నల్స్ మోడల్ ఆధునిక ప్రొడక్షన్ డీబగ్గింగ్ ట్రేస్‌లు, మెట్రిక్స్, లాగ్‌లు మరియు కాంటెక్స్ట్ కలిసి కదలడం మీద ఆధారపడుతుంది కాబట్టి ఇది ఉపయోగకరమైన బేస్‌లైన్.

1. సిగ్నోజ్

సిగ్నోజ్ LLM ఆబ్జర్వబిలిటీని విస్తృత ఇంజనీరింగ్ ఆబ్జర్వబిలిటీ స్టాక్‌లో పొందాలనుకునే టీమ్‌ల కోసం మేము మొదటి టూల్‌ను మదింపు చేస్తాము. ఇది ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ-నేటివ్ మరియు ట్రేస్‌లు, మెట్రిక్స్, లాగ్‌లు, ఎక్సెప్షన్‌లు, డాష్‌బోర్డ్‌లు మరియు అలర్ట్‌లను ఒకే ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో తీసుకువస్తుంది.

ShareAIలో, మేము SigNozను మా కేంద్ర ఆల్-ఇన్-వన్ ఆబ్జర్వబిలిటీ మరియు ట్రేసింగ్ లేయర్‌గా ఉపయోగిస్తాము. అది ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే AI సమస్యలు ఒక మోడల్ కాల్‌లోనే ఉండవు. ఒక చెడు స్పందన API లేటెన్సీ, ప్రొవైడర్ రౌటింగ్, రీట్రైలు, డేటాబేస్ టైమింగ్, క్యూబిహేవియర్, బిల్లింగ్ ఈవెంట్స్ మరియు యాప్-లెవల్ ఎర్రర్‌లను కలిగి ఉండవచ్చు. SigNoz టీమ్‌కు ఆ సిగ్నల్‌లను కనెక్ట్ చేయడానికి ఒకే చోట ఇస్తుంది, వేర్వేరు టూల్‌ల మధ్య జంప్ చేయకుండా.

సాధారణ అప్లికేషన్ మరియు ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ టెలిమెట్రీ పక్కన LLM ట్రేస్‌లు ఉండాలని మీరు కోరుకుంటే SigNoz ప్రత్యేకంగా బలంగా ఉంటుంది. ఇప్పటికే ఓపెన్‌టెలిమెట్రీ, సర్వీస్ మ్యాప్‌లు, లేటెన్సీ ట్రేస్‌లు, లాగ్ కారెలేషన్ మరియు అలర్టింగ్ గురించి ఆలోచిస్తున్న టీమ్‌ల కోసం, SigNoz ప్రొడక్షన్ AI సిస్టమ్‌లకు ప్రాక్టికల్ ఫౌండేషన్‌ను అందిస్తుంది.

ఉత్తమంగా: LLM ఆబ్జర్వబిలిటీ, యాప్ ఆబ్జర్వబిలిటీ, ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ సిగ్నల్‌లు మరియు ట్రేసింగ్‌ను ఒకే చోట పొందాలనుకునే టీమ్‌లు.

2. లాంగ్‌ఫ్యూస్

లాంగ్‌ఫ్యూస్ LLM అప్లికేషన్ ట్రేసింగ్ కోసం బలమైన ఓపెన్-సోర్స్ ఆప్షన్. ఇది ట్రేస్‌లు, సెషన్‌లు, అబ్జర్వేషన్‌లు, టోకెన్ వినియోగం, లేటెన్సీ, ప్రాంప్ట్ మేనేజ్‌మెంట్, డేటాసెట్‌లు, ఎక్స్‌పెరిమెంట్‌లు మరియు ఎవాల్యుయేషన్‌ల చుట్టూ నిర్మించబడింది.

AI ఇంజనీరింగ్ వర్క్‌ఫ్లో స్వయంగా గురుత్వాకర్షణ కేంద్రంగా ఉన్నప్పుడు Langfuse మంచి ఎంపిక. మీ టీమ్ ప్రాంప్ట్ ఇటరేషన్, ట్రేస్ ఇన్‌స్పెక్షన్, ఖర్చు ట్రాకింగ్ మరియు ఎవాల్యూ వర్క్‌ఫ్లోలను పర్పస్-బిల్ట్ LLM ఇంటర్‌ఫేస్‌లో కోరుకుంటే, Langfuse స్పష్టమైన ఎంపికలలో ఒకటి.

ఉత్తమంగా: ఓపెన్-సోర్స్ LLM ట్రేసింగ్, ప్రాంప్ట్ మేనేజ్‌మెంట్ మరియు ఎవాల్యూ వర్క్‌ఫ్లోలను కోరుకునే డెవలపర్ టీమ్‌లు.

3. లాంగ్‌స్మిత్

లాంగ్‌స్మిత్ ఇది LangChain లేదా LangGraphతో నిర్మిస్తున్న టీమ్స్ కోసం సహజమైన ఎంపిక. ఇది LLM యాప్స్ మరియు ఏజెంట్ల కోసం ట్రేసింగ్, మానిటరింగ్, మూల్యాంకనం, అలర్ట్స్ మరియు ప్రొడక్షన్ డీబగింగ్‌పై దృష్టి పెడుతుంది.

ప్రధాన ప్రయోజనం ఎకోసిస్టమ్ సరిపోవడం. మీ టీమ్ ఇప్పటికే LangChainను విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తే, LangSmith ట్రేసెస్, మూల్యాంకన రన్స్ మరియు ఏజెంట్ డీబగింగ్‌ను అభివృద్ధి వర్క్‌ఫ్లోకి దగ్గరగా అనిపించగలదు.

ఉత్తమంగా: LangChain మరియు LangGraph టీమ్స్ తమ ఏజెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌కు గట్టిగా అనుసంధానమైన ఆబ్జర్వబిలిటీ కావాలనుకుంటున్నాయి.

4. హెలికోన్

Helicone OpenAI-అనుకూల API ట్రాఫిక్ చుట్టూ తేలికపాటి ఆబ్జర్వబిలిటీ లేయర్ కావాలనుకునే టీమ్స్‌కు ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. మొదటి సమస్య సులభంగా ఉండే సమయంలో ఇది తరచుగా ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది: అభ్యర్థనలు, లేటెన్సీ, మోడల్ వినియోగం, లోపాలు, వినియోగదారులు మరియు ఖర్చు చూడడం కస్టమ్ అనలిటిక్స్ లేయర్ నిర్మించకుండా.

Helicone ఎల్లప్పుడూ లోతైన ఫుల్-స్టాక్ ఆబ్జర్వబిలిటీ ప్లాట్‌ఫారమ్ కాదు, కానీ LLM కాల్స్ అంతటా API-స్థాయి విజిబిలిటీ మరియు ఖర్చు మానిటరింగ్ అవసరమైన టీమ్స్‌కు ఇది ప్రాక్టికల్.

ఉత్తమంగా: స్టార్టప్స్ మరియు ప్రొడక్ట్ టీమ్స్ త్వరిత LLM API ఆబ్జర్వబిలిటీ మరియు వినియోగ విజిబిలిటీ కావాలనుకుంటున్నాయి.

5. అరైజ్ ఫీనిక్స్

అరైజ్ ఫీనిక్స్ ఓపెన్-సోర్స్ AI ఆబ్జర్వబిలిటీ మరియు మూల్యాంకన ప్లాట్‌ఫారమ్. ఇది ట్రేసింగ్, ప్రాంప్ట్ ఇంజినీరింగ్, డేటాసెట్స్, ప్రయోగాలు మరియు మూల్యాంకన వర్క్‌ఫ్లోలను మద్దతు ఇస్తుంది, OpenTelemetry మరియు OpenInference ఇన్‌స్ట్రుమెంటేషన్‌కు మద్దతుతో.

డీబగింగ్ సరిపోదు మరియు మీరు మూల్యాంకన డేటాతో అవుట్‌పుట్ నాణ్యతను మెరుగుపరచాల్సిన అవసరం ఉన్నప్పుడు Phoenix ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. టీమ్స్ వ్యక్తిగత రన్స్‌ను పరిశీలించగలవు, అవుట్‌పుట్స్‌ను స్కోర్ చేయగలవు, ప్రాంప్ట్ మార్పులను పోల్చగలవు మరియు ప్రొడక్షన్ ప్రవర్తనను పునరావృతానికి ఆధారంగా మార్చగలవు.

ఉత్తమంగా: LLM మూల్యాంకన, ప్రయోగాలు మరియు నాణ్యత మెరుగుదలపై ట్రేస్ ఇన్‌స్పెక్షన్‌తో పాటు శ్రద్ధ పెట్టే టీమ్స్.

6. ప్రాంప్ట్ లేయర్

ప్రాంప్ట్ లేయర్ ఆబ్జర్వబిలిటీని ప్రాంప్ట్ మేనేజ్‌మెంట్‌తో కలిపి ఉంటుంది. ఇది అభ్యర్థనలు, స్పాన్స్, ఖర్చు, లేటెన్సీ, ప్రాంప్ట్ వెర్షన్లు మరియు అనలిటిక్స్‌ను ట్రాక్ చేస్తుంది, తద్వారా టీమ్స్ ప్రొడక్షన్ ప్రవర్తన మరియు ప్రాంప్ట్ మార్పులను అర్థం చేసుకోగలవు.

ప్రాంప్ట్ ఆపరేషన్లు ప్రధాన వర్క్‌ఫ్లోగా ఉన్నప్పుడు PromptLayer మంచి ఎంపిక. మీ టీమ్ తరచుగా ఏ ప్రాంప్ట్ వెర్షన్ రిగ్రెషన్‌కు కారణమైందో, ఏ రిక్వెస్ట్ బ్రేక్ అయిందో, లేదా ప్రాంప్ట్ మోడల్స్ మధ్య ఎలా పనిచేస్తుందో అడిగితే, PromptLayer ఆ చరిత్రను డీబగ్గింగ్ లూప్ దగ్గర ఉంచుతుంది.

ఉత్తమంగా: ప్రాంప్ట్ వెర్షనింగ్, ప్రాంప్ట్ అనలిటిక్స్, మరియు LLM రిక్వెస్ట్ ఆబ్జర్వబిలిటీని కలిపి కోరే టీమ్స్.

LLM ఆబ్జర్వబిలిటీ టూల్స్ పోల్చబడినవి

సాధనం	ఉత్తమ సరిపోతుంది	ప్రధాన బలం
సిగ్నోజ్	ఫుల్-స్టాక్ AI మరియు యాప్ ఆబ్జర్వబిలిటీ	OpenTelemetry-నేటివ్ ట్రేసెస్, మెట్రిక్స్, లాగ్స్, డాష్‌బోర్డ్స్, మరియు అలర్ట్స్
లాంగ్‌ఫ్యూస్	ఓపెన్-సోర్స్ LLM ఇంజినీరింగ్ టీమ్స్	LLM ట్రేసెస్, ప్రాంప్ట్ మేనేజ్‌మెంట్, డేటాసెట్స్, మరియు ఎవాల్స్
లాంగ్‌స్మిత్	LangChain మరియు LangGraph టీమ్స్	ఫ్రేమ్‌వర్క్-కనెక్టెడ్ ట్రేసింగ్, మానిటరింగ్, మరియు ఎవాల్యుయేషన్
హెలికోన్	వేగవంతమైన API-లెవల్ LLM విజిబిలిటీ	రిక్వెస్ట్ లాగ్స్, వినియోగం, లేటెన్సీ, ఎర్రర్స్, మరియు ఖర్చు ట్రాకింగ్
అరైజ్ ఫీనిక్స్	ఎవాల్యుయేషన్-హెవీ AI యాప్స్	ట్రేసింగ్, ప్రయోగాలు, డేటాసెట్స్, మరియు క్వాలిటీ ఎవాల్యుయేషన్
ప్రాంప్ట్ లేయర్	ప్రాంప్ట్ ఆపరేషన్లు	ప్రాంప్ట్ వెర్షన్లు, అభ్యర్థన ట్రేస్‌లు, లేటెన్సీ, ఖర్చు, మరియు విశ్లేషణలు

షేర్AI ఒక పరిశీలన స్టాక్‌లో ఎక్కడ సరిపోతుంది

షేర్AI SigNoz, Langfuse, LangSmith లేదా ఇతర పరిశీలన ప్లాట్‌ఫారమ్‌లకు ప్రత్యామ్నాయం కాదు. ఇది ఒక AI మార్కెట్‌ప్లేస్ మరియు API, ఇది కస్టమర్లు మరియు బిల్డర్లకు 150+ మోడళ్లను ఒక ఇంటిగ్రేషన్ ద్వారా యాక్సెస్ చేయడానికి, అభ్యర్థనలను మార్గం చేయడానికి, స్మార్ట్ ఫెయిలోవర్ ఉపయోగించడానికి మరియు మోడల్-యాక్సెస్ లేయర్ ద్వారా AI వినియోగాన్ని ట్రాక్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది.

బిల్డర్ల కోసం, షేర్AI అనువర్తనం షేర్AI వెలుపల నిర్మించబడినప్పుడు కానీ దాని AI ట్రాఫిక్ మార్గం చేయడం, వినియోగం ట్రాకింగ్, బిల్లింగ్, సర్‌చార్జ్ నియంత్రణ మరియు నెలవారీ బిల్డర్ చెల్లింపులు అవసరం ఉన్నప్పుడు ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. పరిశీలన సాధనాలు ఏమి జరిగిందో చూపిస్తాయి. షేర్AI AI ఇన్‌ఫరెన్స్ ట్రాఫిక్ ఎలా మార్గం చేయబడుతుందో మరియు మోనిటైజ్ చేయబడుతుందో నియంత్రించడంలో సహాయపడుతుంది.

బలమైన సెటప్ రెండు లేయర్‌లను కలిపి ఉంటుంది. మోడల్ యాక్సెస్ మరియు మార్గం చేయబడిన AI వినియోగానికి షేర్AI ఉపయోగించండి. మీ అనువర్తనం, మౌలిక సదుపాయాలు మరియు సంఘటన ప్రతిస్పందన వర్క్‌ఫ్లోతో AI ట్రేస్‌లను కనెక్ట్ చేయడానికి SigNoz లేదా ఇతర పరిశీలన ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఉపయోగించండి.

మోడల్-యాక్సెస్ లేయర్‌ను కనెక్ట్ చేయడానికి, ప్రారంభించండి షేర్AI API రిఫరెన్స్. ట్రాఫిక్‌ను మార్గం చేయడానికి ముందు మోడళ్లను సరిపోల్చడానికి, బ్రౌజ్ చేయండి ShareAI మోడల్ మార్కెట్‌ప్లేస్.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

ఉత్తమ LLM పరిశీలన సాధనాలు ఏమిటి?

ఉత్తమ LLM పరిశీలన సాధనాలు వర్క్‌ఫ్లోపై ఆధారపడి ఉంటాయి. SigNoz పూర్తి-స్టాక్ పరిశీలనకు బలంగా ఉంది, Langfuse ఓపెన్-సోర్స్ LLM ట్రేసింగ్ కోసం, LangSmith LangChain టీమ్‌ల కోసం, Phoenix eval-హెవీ వర్క్‌ఫ్లోల కోసం మరియు PromptLayer ప్రాంప్ట్ ఆపరేషన్ల కోసం.

ఈ జాబితాలో SigNoz మొదట ఎందుకు ఉంది?

SigNoz మొదట ఉంది ఎందుకంటే ఇది LLM ట్రేస్‌లను విస్తృత అనువర్తన టెలిమెట్రీతో కనెక్ట్ చేస్తుంది. షేర్AIలో, మేము SigNozను మా కేంద్ర పరిశీలన మరియు ట్రేసింగ్ లేయర్‌గా ఉపయోగిస్తాము ఎందుకంటే AI సంఘటనలు తరచుగా మోడళ్లను, APIలను, డేటాబేస్‌లను, క్యూలను, లాగ్‌లను, మెట్రిక్‌లను మరియు మౌలిక సదుపాయాలను కలిపి ఉంటాయి.

LLM పరిశీలన అంటే ఏమిటి?

LLM పరిశీలన అనేది AI అనువర్తన ప్రవర్తనను ట్రేసింగ్, కొలిచే, లాగింగ్ మరియు మదింపు చేసే అభ్యాసం. ఇది సాధారణంగా ప్రాంప్ట్‌లు, ప్రతిస్పందనలు, టూల్ కాల్‌లు, రిట్రీవల్ స్టెప్‌లు, టోకెన్ వినియోగం, ఖర్చు, లేటెన్సీ, లోపాలు మరియు అవుట్‌పుట్ నాణ్యత సంకేతాలను కలిగి ఉంటుంది.

LLM పరిశీలన సాధారణ లాగింగ్‌తో ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?

సాధారణ లాగింగ్ ఈవెంట్లను రికార్డ్ చేస్తుంది. LLM ఆబ్జర్వబిలిటీ పూర్తి AI వర్క్‌ఫ్లోను పునర్నిర్మిస్తుంది, మోడల్ ఇన్‌పుట్‌లు, అవుట్‌పుట్‌లు, మధ్యంతర దశలు, టూల్ కాల్స్, ఖర్చు మరియు నాణ్యతను కలిగి ఉంటుంది. ఇది AI స్పందన ఎందుకు జరిగింది అనే విషయాన్ని టీమ్‌లు అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది, కేవలం అభ్యర్థన జరిగినట్లు మాత్రమే కాదు.

నేను ఇప్పటికే AI గేట్‌వేను ఉపయోగిస్తే నాకు LLM ఆబ్జర్వబిలిటీ అవసరమా?

అవును. AI గేట్‌వే మోడల్ యాక్సెస్‌ను రూట్ చేయడానికి, మీటర్ చేయడానికి మరియు నియంత్రించడానికి సహాయపడుతుంది, అయితే ఆబ్జర్వబిలిటీ టూల్ పూర్తి అప్లికేషన్‌లో ప్రవర్తనను డీబగ్ చేయడానికి మరియు పరిశీలించడానికి సహాయపడుతుంది. ఈ రెండు లేయర్లు విభిన్నమైన కానీ పరస్పరపూరకమైన సమస్యలను పరిష్కరిస్తాయి.

ShareAI ఆబ్జర్వబిలిటీ టూల్‌ను భర్తీ చేస్తుందా?

కాదు. ShareAI అనేది మోడల్ యాక్సెస్, రూటింగ్, వినియోగం, బిల్లింగ్ మరియు బిల్డర్ మోనిటైజేషన్ కోసం AI మార్కెట్‌ప్లేస్ మరియు API. టీమ్‌లు పూర్తి ట్రేస్‌లు, లాగ్‌లు, మెట్రిక్స్, డాష్‌బోర్డ్‌లు మరియు అలర్ట్‌లను అవసరమైనప్పుడు SigNoz వంటి ఆబ్జర్వబిలిటీ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లతో జతచేయాలి.

LLM యాప్‌లో టీమ్‌లు ఏమి ట్రేస్ చేయాలి?

టీమ్‌లు యూజర్ అభ్యర్థనలు, ప్రాంప్ట్ వెర్షన్‌లు, మోడల్ కాల్స్, రిట్రీవల్ దశలు, టూల్ కాల్స్, రీట్రైలు, ఫాల్‌బ్యాక్‌లు, టోకెన్ వినియోగం, లేటెన్సీ, ఎర్రర్ స్టేట్స్ మరియు అవుట్‌పుట్ నాణ్యత తనిఖీలను ట్రేస్ చేయాలి. ఏజెంట్ల కోసం, టూల్ సెలక్షన్ మరియు ఎగ్జిక్యూషన్ ఆర్డర్ ప్రత్యేకంగా ముఖ్యమైనవి.

ఓపెన్-సోర్స్ టీమ్‌లకు ఉత్తమమైన LLM ఆబ్జర్వబిలిటీ టూల్ ఏది?

SigNoz, Langfuse, Arize Phoenix మరియు WhyLabs LangKit అన్నీ బలమైన ఓపెన్-సోర్స్ కోణాలను కలిగి ఉన్నాయి. పూర్తి-స్టాక్ టెలిమెట్రీ, LLM-స్పెసిఫిక్ ట్రేసింగ్, ఈవాల్యుయేషన్ వర్క్‌ఫ్లోలు లేదా అవుట్‌పుట్ నాణ్యత మానిటరింగ్ అవసరమా అనే దాని మీద సరైన ఎంపిక ఆధారపడి ఉంటుంది.

LangChain కోసం ఉత్తమమైన LLM ఆబ్జర్వబిలిటీ టూల్ ఏది?

LangSmith ఇప్పటికే LangChain లేదా LangGraphపై ప్రామాణీకరించిన టీమ్‌లకు అత్యంత సహజమైనది. Langfuse మరియు Phoenix కూడా టీమ్ యొక్క ప్రాధాన్యత ట్రేసింగ్, ఈవాల్యుయేషన్ మరియు హోస్టింగ్ మోడల్ మీద ఆధారపడి బాగా పనిచేయవచ్చు.

AI ఖర్చు నియంత్రణలో ఆబ్జర్వబిలిటీ ఎలా సహాయపడుతుంది?

ఆబ్జర్వబిలిటీ ఖర్చును యూజర్‌లు, మోడల్‌లు, ప్రాంప్ట్‌లు, రూట్‌లు, అప్లికేషన్‌లు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలతో కనెక్ట్ చేస్తుంది. ఇది ఖరీదైన ప్రాంప్ట్‌లు, రనవే లూప్‌లు, అధిక-లేటెన్సీ రూట్‌లు, పునరావృత రీట్రైలు మరియు వినియోగం ఆశించిన దానికంటే చాలా ఎక్కువగా ఉన్న ఫీచర్‌లను టీమ్‌లు కనుగొనడానికి సహాయపడుతుంది.

బిల్డర్‌లు AI యాప్‌లను మోనిటైజ్ చేసి ఇంకా ఆబ్జర్వబిలిటీని ఉపయోగించగలరా?

అవును. బిల్డర్ ShareAI ద్వారా యాప్ నుండి AI ఇన్‌ఫరెన్స్ ట్రాఫిక్‌ను రూట్ చేయవచ్చు, మార్జిన్ లేదా సర్‌చార్జ్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయవచ్చు మరియు ఇంకా SigNoz లేదా ఇతర ఆబ్జర్వబిలిటీ టూల్‌ను అప్లికేషన్, ట్రేస్‌లు, లాగ్‌లు, ఎర్రర్‌లు మరియు పనితీరును మానిటర్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.