Описание
telemetry.dev предоставляет всестороннюю наблюдаемость LLM для AI-приложений и агентов, используя стандарт OpenTelemetry. Платформа позволяет разработчикам отслеживать и контролировать каждый аспект их AI-операций, от отдельных вызовов моделей до сложных запусков агентов. Ключевой особенностью является возможность группировки инструментированных вызовов моделей, шагов инструментов и извлечений в один трассировочный запрос, предлагая целостный взгляд на выполнение запроса или агента.
Читать далее
Пользователи могут проверять критически важные метрики, такие как использование токенов, затраты, задержка и ошибки, которые необходимы для отладки сбоев, оптимизации производительности и управления операционными расходами. Платформа рассчитывает затраты на этапе приема на основе зарегистрированного использования токенов и своего каталога цен на модели, при этом явные затраты на спаны имеют приоритет, когда они доступны. Она поддерживает собственные SDK для TypeScript и Python, а также интеграции с популярными провайдерами и фреймворками, такими как OpenAI, Anthropic, Vercel AI SDK, LangChain и CrewAI. Другие языки могут подключаться, отправляя стандартный OTLP по HTTP.
telemetry.dev подчеркивает конфиденциальность и контроль, позволяя пользователям отключать захват запросов и ответов для каждой среды перед хранением. Также применяются встроенные и специфические для проекта шаблоны редактирования, чтобы помочь управлять конфиденциальными данными. Платформа предлагает бесплатный план, который включает 30 000 единиц приема в месяц, 14-дневное хранение, один проект и два места, не требуя кредитной карты. Платные планы предлагают увеличенные единицы приема, более длительное хранение данных, больше проектов и дополнительные места, без автоматических сборов за превышение лимита.
Помимо базового трассирования, telemetry.dev предоставляет такие функции, как аналитика MCP, уведомления о затратах и ошибках, управление запросами с версиями и развертываниями, а также трассировку оценки. Она помогает выявлять медленные шаги, проверять неудачные вызовы и сравнивать затраты, задержку и ошибки между моделями, провайдерами и средами. Пользователи могут искать и фильтровать трассировки по имени, статусу, среде, фреймворку или сессии, что обеспечивает быструю находку необходимых данных для поддержания надежных и экономически эффективных AI-приложений.
- КатегорияMLOps и развёртывание моделей
- Модель ценообразованияFreemium
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Основные функции telemetry.dev
Наблюдаемость LLM для AI-агентов
Трассировка на основе OpenTelemetry
Проверка использования токенов, затрат, задержки и ошибок
Собственные SDK для TypeScript и Python
Интеграции с OpenAI, Anthropic, Vercel AI SDK, LangChain
Поддержка стандартных OTLP/HTTP экспортеров
Расчет затрат на основе использования токенов и цен на модели
Контроль захвата запросов и ответов
Встроенные и специфические для проекта шаблоны редактирования
Уведомления по электронной почте о затратах, бюджетах, циклах агентов и ошибках
Аналитика MCP для AI-агентов
Управление запросами с версиями и развертываниями
Трассировка оценки для AI-запусков
Поиск и фильтрация трассировок по различным критериям
Доступен бесплатный план с 30 000 единицами приема
Как использовать telemetry.dev?
Создайте API-ключ: сгенерируйте API-ключ проекта в telemetry.dev.
Настройте интеграцию: настройте интеграцию telemetry.dev для вашего SDK, провайдера или фреймворка, или настройте OTLP/HTTP экспортер.
Инструментируйте приложение: интегрируйте SDK или OpenTelemetry в ваше AI-приложение для отправки трассировок.
Запустите инструментированный запрос: выполните AI-запрос или запуск агента с включенной инструментировкой.
Проверьте трассировки: откройте сгенерированную трассировку в вашем проекте telemetry.dev для анализа вызовов моделей, шагов инструментов, использования и ошибок.
Мониторинг и уведомления: настройте уведомления о затратах, бюджетах, циклах агентов и ошибках моделей или инструментов для проактивного управления вашими AI-приложениями.
Варианты использования telemetry.dev
- Отладка сбоев AI
- Мониторинг расходов AI
- Оптимизация производительности
- Обеспечение надежности AI
- Проактивные уведомления
- Управление конфиденциальными данными
- Разработка AI-агентов
- Сравнение моделей и провайдеров
