설명
telemetry.dev는 OpenTelemetry 표준을 활용하여 AI 애플리케이션 및 에이전트에 대한 포괄적인 LLM 가시성을 제공합니다. 이 플랫폼은 개발자가 개별 모델 호출부터 복잡한 에이전트 실행까지 AI 작업의 모든 측면을 추적하고 모니터링할 수 있도록 합니다. 주요 기능 중 하나는 계측된 모델 호출, 도구 단계 및 검색을 단일 추적으로 그룹화하여 요청 또는 에이전트의 실행에 대한 전체적인 관점을 제공하는 것입니다.
더 읽기
사용자는 실패를 디버깅하고 성능을 최적화하며 운영 지출을 관리하는 데 필수적인 토큰 사용량, 비용, 지연 시간 및 오류와 같은 중요한 메트릭을 검사할 수 있습니다. 이 플랫폼은 보고된 토큰 사용량과 모델 가격 카탈로그를 기반으로 수집 시 비용을 계산하며, 사용 가능한 경우 명시적인 스팬 비용이 우선합니다. TypeScript 및 Python에 대한 1차 SDK를 지원하며, OpenAI, Anthropic, Vercel AI SDK, LangChain 및 CrewAI와 같은 인기 제공업체 및 프레임워크와의 통합도 제공합니다. 다른 언어는 표준 OTLP를 HTTP를 통해 전송하여 연결할 수 있습니다.
telemetry.dev는 개인 정보 보호 및 제어를 강조하며, 사용자가 저장 전에 환경별로 프롬프트 및 응답 캡처를 비활성화할 수 있도록 합니다. 내장된 및 프로젝트별 삭제 패턴도 적용되어 민감한 데이터를 관리하는 데 도움을 줍니다. 이 플랫폼은 월 30,000개의 수집 단위, 14일 보존, 하나의 프로젝트 및 두 개의 좌석을 포함하는 무료 요금제를 제공하며, 신용 카드가 필요하지 않습니다. 유료 요금제는 수집 단위를 늘리고, 데이터 보존 기간을 연장하며, 더 많은 프로젝트와 추가 좌석을 제공하며, 자동 초과 요금이 없습니다.
기본 추적을 넘어, telemetry.dev는 MCP 분석, 비용 및 오류에 대한 알림, 버전 및 롤아웃이 포함된 프롬프트 관리, 평가 추적과 같은 기능을 제공합니다. 이는 느린 단계의 위치를 파악하고, 실패한 호출을 검사하며, 모델, 제공업체 및 환경 간의 지출, 지연 시간 및 오류를 비교하는 데 도움을 줍니다. 사용자는 이름, 상태, 환경, 프레임워크 또는 세션별로 추적을 검색하고 필터링할 수 있어 신뢰할 수 있고 비용 효율적인 AI 애플리케이션을 유지하는 데 필요한 데이터를 신속하게 찾을 수 있습니다.
- 카테고리MLOps 및 모델 배포
- 요금제프리미엄
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
telemetry.dev의 핵심 기능
AI 에이전트를 위한 LLM 가시성
OpenTelemetry 기반 추적
토큰 사용량, 비용, 지연 시간 및 오류 검사
TypeScript 및 Python에 대한 1차 SDK
OpenAI, Anthropic, Vercel AI SDK, LangChain과의 통합
표준 OTLP/HTTP 내보내기 지원
토큰 사용량 및 모델 가격을 통한 비용 계산
프롬프트 및 응답 캡처 제어
내장 및 프로젝트별 삭제 패턴
비용, 예산, 에이전트 루프 및 오류에 대한 이메일 알림
AI 에이전트를 위한 MCP 분석
버전 및 롤아웃이 포함된 프롬프트 관리
AI 실행을 위한 평가 추적
다양한 기준으로 추적 검색 및 필터링
30,000개의 수집 단위가 포함된 무료 요금제
telemetry.dev 사용 방법은?
API 키 생성: telemetry.dev 내에서 프로젝트 API 키를 생성합니다.
통합 구성: SDK, 제공업체 또는 프레임워크에 대한 telemetry.dev 통합을 설정하거나 OTLP/HTTP 내보내기를 구성합니다.
애플리케이션 계측: SDK 또는 OpenTelemetry를 AI 애플리케이션에 통합하여 추적을 전송합니다.
계측된 요청 실행: 계측이 활성화된 상태에서 AI 요청 또는 에이전트 실행을 수행합니다.
추적 검사: 생성된 추적을 telemetry.dev 프로젝트에서 열어 모델 호출, 도구 단계, 사용량 및 오류를 분석합니다.
모니터링 및 알림: AI 애플리케이션을 사전 관리하기 위해 비용, 예산, 에이전트 루프 및 모델 또는 도구 오류에 대한 알림을 설정합니다.
telemetry.dev의 사용 사례
- AI 실패 디버깅
- AI 지출 모니터링
- 성능 최적화
- AI 신뢰성 보장
- 사전 알림
- 민감한 데이터 관리
- AI 에이전트 개발
- 모델 및 제공업체 비교
