Descrição
telemetry.dev fornece uma observabilidade abrangente de LLM para aplicações e agentes de IA, aproveitando o padrão OpenTelemetry. A plataforma permite que os desenvolvedores rastreiem e monitorem todos os aspectos de suas operações de IA, desde chamadas individuais de modelo até execuções complexas de agentes. Um recurso chave é a capacidade de agrupar chamadas de modelo instrumentadas, etapas de ferramentas e recuperações em um único rastreamento, oferecendo uma visão holística de uma solicitação ou execução de agente.
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Os usuários podem inspecionar métricas críticas, como uso de tokens, custos, latência e erros, que são essenciais para depurar falhas, otimizar desempenho e gerenciar gastos operacionais. A plataforma calcula custos na ingestão com base no uso de tokens reportado e seu catálogo de preços de modelo, com custos de span explícitos tendo prioridade quando disponíveis. Ela suporta SDKs de primeira parte para TypeScript e Python, juntamente com integrações para provedores e frameworks populares como OpenAI, Anthropic, Vercel AI SDK, LangChain e CrewAI. Outras linguagens podem se conectar enviando OTLP padrão via HTTP.
telemetry.dev enfatiza a privacidade e o controle, permitindo que os usuários desativem a captura de prompts e respostas por ambiente antes do armazenamento. Padrões de redação integrados e específicos do projeto também são aplicados para ajudar a gerenciar dados sensíveis. A plataforma oferece um plano gratuito que inclui 30.000 unidades de ingestão por mês, retenção de 14 dias, um projeto e dois assentos, sem necessidade de cartão de crédito. Planos pagos oferecem unidades de ingestão aumentadas, retenção de dados mais longa, mais projetos e assentos adicionais, sem cobranças automáticas por excesso.
Além do rastreamento básico, telemetry.dev fornece recursos como análises MCP, alertas para custos e erros, gerenciamento de prompts com versões e lançamentos, e rastreamento de avaliação. Ele ajuda a identificar etapas lentas, inspecionar chamadas falhadas e comparar gastos, latência e erros entre modelos, provedores e ambientes. Os usuários podem pesquisar e filtrar rastreamentos por nome, status, ambiente, framework ou sessão, garantindo que possam encontrar rapidamente os dados necessários para manter aplicações de IA confiáveis e econômicas.
- CategoriaMLOps e implantação de modelos
- Modelo de preçosFreemium
- ImplantaçãoNuvem
- PlataformasWeb
Recursos principais de telemetry.dev
Observabilidade LLM para Agentes de IA
Rastreamento baseado em OpenTelemetry
Inspecionar Uso de Tokens, Custos, Latência e Erros
SDKs de Primeira Parte para TypeScript e Python
Integrações com OpenAI, Anthropic, Vercel AI SDK, LangChain
Suporte para Exportadores OTLP/HTTP Padrão
Cálculo de Custos a partir do Uso de Tokens e Preços de Modelo
Controle de Captura de Prompts e Respostas
Padrões de Redação Integrados e Específicos do Projeto
Alertas por Email para Custos, Orçamentos, Laços de Agentes e Erros
Análises MCP para Agentes de IA
Gerenciamento de Prompts com Versões e Lançamentos
Rastreamento de Avaliação para Execuções de IA
Pesquisar e Filtrar Rastreamentos por Vários Critérios
Plano Gratuito Disponível com 30.000 Unidades de Ingestão
Como usar telemetry.dev?
Criar Chave de API: Gere uma chave de API de projeto dentro do telemetry.dev.
Configurar Integração: Configure uma integração do telemetry.dev para seu SDK, provedor ou framework, ou configure um exportador OTLP/HTTP.
Instrumentar Aplicação: Integre o SDK ou OpenTelemetry em sua aplicação de IA para enviar rastreamentos.
Executar Solicitação Instrumentada: Execute uma solicitação de IA ou execução de agente com a instrumentação habilitada.
Inspecionar Rastreamentos: Abra o rastreamento gerado em seu projeto telemetry.dev para analisar chamadas de modelo, etapas de ferramentas, uso e erros.
Monitorar e Alertar: Configure alertas para custos, orçamentos, laços de agentes e erros de modelo ou ferramenta para gerenciar proativamente suas aplicações de IA.
Casos de uso de telemetry.dev
- Depuração de Falhas de IA
- Monitoramento de Gastos de IA
- Otimização de Desempenho
- Garantindo Confiabilidade da IA
- Alertas Proativos
- Gerenciamento de Dados Sensíveis
- Desenvolvimento de Agentes de IA
- Comparação de Modelos e Provedores
