Modelin OpenTelemetry sinyal modeli<\/a> modern \u00fcretim hata ay\u0131klamas\u0131n\u0131n izlere, metriklere, loglara ve ba\u011flam\u0131n birlikte hareket etmesine ba\u011fl\u0131 oldu\u011fu i\u00e7in faydal\u0131 bir temel.<\/p>\n\n\n\n SigNoz<\/a> daha geni\u015f bir m\u00fchendislik g\u00f6zlemlenebilirlik y\u0131\u011f\u0131n\u0131 i\u00e7inde LLM g\u00f6zlemlenebilirli\u011fi isteyen ekipler i\u00e7in de\u011ferlendirece\u011fimiz ilk ara\u00e7t\u0131r. OpenTelemetry-yerel olup izleri, metrikleri, loglar\u0131, istisnalar\u0131, panolar\u0131 ve uyar\u0131lar\u0131 tek bir platformda bir araya getirir.<\/p>\n\n\n\n ShareAI'de, SigNoz'u merkezi hepsi bir arada g\u00f6zlemlenebilirlik ve izleme katman\u0131m\u0131z olarak kullan\u0131yoruz. Bu \u00f6nemlidir \u00e7\u00fcnk\u00fc AI sorunlar\u0131 nadiren tek bir model \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131nda kal\u0131r. K\u00f6t\u00fc bir yan\u0131t, API gecikmesini, sa\u011flay\u0131c\u0131 y\u00f6nlendirmesini, yeniden denemeleri, veritaban\u0131 zamanlamas\u0131n\u0131, kuyruk davran\u0131\u015f\u0131n\u0131, faturaland\u0131rma olaylar\u0131n\u0131 ve uygulama d\u00fczeyindeki hatalar\u0131 i\u00e7erebilir. SigNoz, ekibe bu sinyalleri birbirinden kopuk ara\u00e7lar aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapmak yerine tek bir yerde ba\u011flama imkan\u0131 verir.<\/p>\n\n\n\n SigNoz, LLM izlerinin normal uygulama ve altyap\u0131 telemetrisi yan\u0131nda bulunmas\u0131n\u0131 istedi\u011finizde \u00f6zellikle g\u00fc\u00e7l\u00fcd\u00fcr. OpenTelemetry, hizmet haritalar\u0131, gecikme izleri, log korelasyonu ve uyar\u0131lar \u00fczerinde zaten d\u00fc\u015f\u00fcnen ekipler i\u00e7in, SigNoz \u00fcretim AI sistemleri i\u00e7in pratik bir temel olu\u015fturur.<\/p>\n\n\n\n 7. En iyi kullan\u0131m alan\u0131:<\/strong> LLM g\u00f6zlemlenebilirli\u011fi, uygulama g\u00f6zlemlenebilirli\u011fi, altyap\u0131 sinyalleri ve izlemeyi tek bir yerde isteyen ekipler.<\/p>\n\n\n\n Langfuse<\/a> LLM uygulama izleme i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir a\u00e7\u0131k kaynak se\u00e7ene\u011fidir. \u0130zler, oturumlar, g\u00f6zlemler, token kullan\u0131m\u0131, gecikme, istem y\u00f6netimi, veri setleri, deneyler ve de\u011ferlendirmeler etraf\u0131nda in\u015fa edilmi\u015ftir.<\/p>\n\n\n\n AI m\u00fchendislik i\u015f ak\u0131\u015f\u0131n\u0131n kendisi \u00e7ekim merkezi oldu\u011funda Langfuse iyi bir uyum sa\u011flar. Ekibiniz istem yinelemesi, iz incelemesi, maliyet takibi ve de\u011ferlendirme i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015f bir LLM aray\u00fcz\u00fcnde istiyorsa, Langfuse en net se\u00e7eneklerden biridir.<\/p>\n\n\n\n 7. En iyi kullan\u0131m alan\u0131:<\/strong> a\u00e7\u0131k kaynak LLM izleme, istem y\u00f6netimi ve de\u011ferlendirme i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131 isteyen geli\u015ftirici ekipler.<\/p>\n\n\n\n LangSmith<\/a> LangChain veya LangGraph ile \u00e7al\u0131\u015fan ekipler i\u00e7in do\u011fal bir se\u00e7imdir. LLM uygulamalar\u0131 ve ajanlar\u0131 i\u00e7in izleme, de\u011ferlendirme, uyar\u0131lar ve \u00fcretim hata ay\u0131klamaya odaklan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n Ana avantaj\u0131 ekosistem uyumudur. Ekibiniz zaten LangChain'i yo\u011fun bir \u015fekilde kullan\u0131yorsa, LangSmith izlemeleri, de\u011ferlendirme \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131 ve ajan hata ay\u0131klamay\u0131 geli\u015ftirme i\u015f ak\u0131\u015f\u0131na yak\u0131n hissettirebilir.<\/p>\n\n\n\n 7. En iyi kullan\u0131m alan\u0131:<\/strong> Ajan \u00e7er\u00e7evesine s\u0131k\u0131 bir \u015fekilde ba\u011fl\u0131 g\u00f6zlemlenebilirlik isteyen LangChain ve LangGraph ekipleri.<\/p>\n\n\n\n Helicone, OpenAI uyumlu API trafi\u011fi etraf\u0131nda hafif bir g\u00f6zlemlenebilirlik katman\u0131 isteyen ekipler i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r. \u0130lk sorun basit oldu\u011funda genellikle \u00e7ekici olur: \u00f6zel bir analiz katman\u0131 olu\u015fturmadan istekleri, gecikmeyi, model kullan\u0131m\u0131n\u0131, hatalar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131 ve maliyeti g\u00f6rmek.<\/p>\n\n\n\n Helicone her zaman en derin tam y\u0131\u011f\u0131n g\u00f6zlemlenebilirlik platformu olmayabilir, ancak LLM \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131 aras\u0131nda h\u0131zl\u0131 API d\u00fczeyinde g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck ve maliyet izleme ihtiyac\u0131 olan ekipler i\u00e7in pratiktir.<\/p>\n\n\n\n 7. En iyi kullan\u0131m alan\u0131:<\/strong> h\u0131zl\u0131 LLM API g\u00f6zlemlenebilirli\u011fi ve kullan\u0131m g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fc isteyen giri\u015fimler ve \u00fcr\u00fcn ekipleri.<\/p>\n\n\n\n Arize Phoenix<\/a> a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir yapay zeka g\u00f6zlemlenebilirlik ve de\u011ferlendirme platformudur. \u0130zleme, istem m\u00fchendisli\u011fi, veri k\u00fcmeleri, deneyler ve de\u011ferlendirme i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 destekler ve OpenTelemetry ve OpenInference ara\u00e7lar\u0131n\u0131 i\u00e7erir.<\/p>\n\n\n\n Phoenix, hata ay\u0131klaman\u0131n yeterli olmad\u0131\u011f\u0131 ve de\u011ferlendirme verileriyle \u00e7\u0131kt\u0131 kalitesini iyile\u015ftirmeniz gerekti\u011finde kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r. Ekipler bireysel \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 inceleyebilir, \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 puanlayabilir, istem de\u011fi\u015fikliklerini kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rabilir ve \u00fcretim davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 yineleme i\u00e7in kan\u0131ta d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilir.<\/p>\n\n\n\n 7. En iyi kullan\u0131m alan\u0131:<\/strong> LLM de\u011ferlendirmesi, deneyler ve kalite iyile\u015ftirme kadar izleme incelemesine \u00f6nem veren ekipler.<\/p>\n\n\n\n PromptLayer<\/a> g\u00f6zlemlenebilirli\u011fi istem y\u00f6netimiyle birle\u015ftirir. \u0130stekleri, aral\u0131klar\u0131, maliyeti, gecikmeyi, istem s\u00fcr\u00fcmlerini ve analizleri takip eder, b\u00f6ylece ekipler hem \u00fcretim davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 hem de istem de\u011fi\u015fikliklerini anlayabilir.<\/p>\n\n\n\n PromptLayer, istem operasyonlar\u0131n\u0131n ana i\u015f ak\u0131\u015f\u0131 oldu\u011fu durumlarda iyi bir se\u00e7imdir. Ekibiniz s\u0131k s\u0131k hangi istem s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fcn bir gerilemeye neden oldu\u011funu, hangi iste\u011fin bozuldu\u011funu veya bir istemin modeller aras\u0131nda nas\u0131l performans g\u00f6sterdi\u011fini soruyorsa, PromptLayer bu ge\u00e7mi\u015fi hata ay\u0131klama d\u00f6ng\u00fcs\u00fcne yak\u0131n tutar.<\/p>\n\n\n\n 7. En iyi kullan\u0131m alan\u0131:<\/strong> istem s\u00fcr\u00fcmleme, istem analiti\u011fi ve LLM istek g\u00f6zlemini bir arada isteyen ekipler.<\/p>\n\n\n\n1. SigNoz<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/shareai.now\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/image-4-1024x485.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n2. Langfuse<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/shareai.now\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/image-4-1-1024x472.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n3. LangSmith<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/shareai.now\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/image-4-1024x484.png\")
<\/figure>\n\n\n\n4. Helicone<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/shareai.now\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/image-6-1-1024x490.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n5. Arize Phoenix<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/shareai.now\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/image-5-1024x489.png\")
<\/figure>\n\n\n\n6. PromptLayer<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/shareai.now\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/image-6-1024x487.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nLLM G\u00f6zlem Ara\u00e7lar\u0131 Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmas\u0131<\/h2>\n\n\n\n