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telemetry.dev

telemetry.devは、AIアプリケーションとエージェント向けに設計されたOpenTelemetryに基づくLLM可観測性プラットフォームです。モデルコール、ツールステップ、リトリーバルをトレースし、ユーザーがトークン使用量、コスト、レイテンシ、エラーを検査できるようにします。このプラットフォームは、AIエージェントとアプリケーションの信頼性を確保し、失敗をデバッグし、支出を監視するのに役立ちます。

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telemetry.devは、OpenTelemetry標準を活用してAIアプリケーションとエージェントのための包括的なLLM可観測性を提供します。このプラットフォームは、開発者が個々のモデルコールから複雑なエージェントの実行まで、AI操作のあらゆる側面をトレースおよび監視できるようにします。重要な機能は、計測されたモデルコール、ツールステップ、リトリーバルを単一のトレースにグループ化する能力であり、リクエストまたはエージェントの実行の全体像を提供します。

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ユーザーは、トークン使用量、コスト、レイテンシ、エラーなどの重要なメトリクスを検査でき、これらは失敗のデバッグ、パフォーマンスの最適化、運用支出の管理に不可欠です。このプラットフォームは、報告されたトークン使用量とそのモデル価格カタログに基づいて、取り込み時にコストを計算し、利用可能な場合は明示的なスパンコストが優先されます。TypeScriptおよびPython用のファーストパーティSDKをサポートし、OpenAI、Anthropic、Vercel AI SDK、LangChain、CrewAIなどの人気プロバイダーやフレームワークとの統合も提供します。他の言語は、標準OTLPをHTTP経由で送信することで接続できます。

telemetry.devはプライバシーと制御を重視しており、ユーザーはストレージ前に環境ごとにプロンプトとレスポンスのキャプチャを無効にできます。組み込みおよびプロジェクト固有のレダクションパターンも適用され、機密データの管理を支援します。このプラットフォームは、月に30,000の取り込みユニット、14日間の保持、1つのプロジェクト、2つの席を含む無料プランを提供し、クレジットカードは不要です。有料プランでは、取り込みユニットの増加、データ保持の延長、プロジェクトの追加、追加の席が提供され、自動的な超過料金は発生しません。

基本的なトレースを超えて、telemetry.devはMCP分析、コストとエラーのアラート、バージョンとロールアウトを伴うプロンプト管理、評価トレースなどの機能を提供します。遅いステップを特定し、失敗したコールを検査し、モデル、プロバイダー、環境間での支出、レイテンシ、エラーを比較するのに役立ちます。ユーザーは、名前、ステータス、環境、フレームワーク、セッションによってトレースを検索およびフィルタリングでき、信頼性が高くコスト効果のあるAIアプリケーションを維持するために必要なデータを迅速に見つけることができます。

  • カテゴリーMLOps・モデルデプロイ
  • 料金モデルフリーミアム
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームWeb

  • AIエージェント向けのLLM可観測性

  • OpenTelemetryベースのトレース

  • トークン使用量、コスト、レイテンシ、エラーの検査

  • TypeScriptおよびPython用のファーストパーティSDK

  • OpenAI、Anthropic、Vercel AI SDK、LangChainとの統合

  • 標準OTLP/HTTPエクスポーターのサポート

  • トークン使用量とモデル価格からのコスト計算

  • プロンプトとレスポンスキャプチャの制御

  • 組み込みおよびプロジェクト固有のレダクションパターン

  • コスト、予算、エージェントループ、エラーのためのメールアラート

  • AIエージェント向けのMCP分析

  • バージョンとロールアウトを伴うプロンプト管理

  • AI実行のための評価トレース

  • さまざまな基準によるトレースの検索とフィルタリング

  • 30,000の取り込みユニットを含む無料プラン

  1. APIキーの作成: telemetry.dev内でプロジェクトAPIキーを生成します。

  2. 統合の設定: SDK、プロバイダー、またはフレームワークのためにtelemetry.dev統合を設定するか、OTLP/HTTPエクスポーターを構成します。

  3. アプリケーションの計測: SDKまたはOpenTelemetryをAIアプリケーションに統合してトレースを送信します。

  4. 計測されたリクエストの実行: 計測を有効にしてAIリクエストまたはエージェントの実行を実行します。

  5. トレースの検査: telemetry.devプロジェクト内で生成されたトレースを開いて、モデルコール、ツールステップ、使用量、エラーを分析します。

  6. 監視とアラート: コスト、予算、エージェントループ、モデルまたはツールエラーのためのアラートを設定して、AIアプリケーションを積極的に管理します。

  • AIの失敗のデバッグ
  • AI支出の監視
  • パフォーマンスの最適化
  • AIの信頼性の確保
  • 積極的なアラート
  • 機密データ管理
  • AIエージェントの開発
  • モデルとプロバイダーの比較

telemetry.dev のレビュー

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