描述
telemetry.dev 提供全面的 LLM 可观察性,适用于 AI 应用和代理,利用 OpenTelemetry 标准。该平台允许开发人员跟踪和监控其 AI 操作的每个方面,从单个模型调用到复杂的代理运行。一个关键特性是将仪器化的模型调用、工具步骤和检索分组到单个跟踪中,提供请求或代理执行的整体视图。
阅读更多
用户可以检查关键指标,如令牌使用、成本、延迟和错误,这些对于调试故障、优化性能和管理运营支出至关重要。该平台根据报告的令牌使用情况和其模型定价目录在摄取时计算成本,当可用时,明确的跨度成本优先。它支持 TypeScript 和 Python 的第一方 SDK,以及与 OpenAI、Anthropic、Vercel AI SDK、LangChain 和 CrewAI 等流行提供商和框架的集成。其他语言可以通过 HTTP 发送标准 OTLP 进行连接。
telemetry.dev 强调隐私和控制,允许用户在存储之前根据环境禁用提示和响应捕获。内置和项目特定的删除模式也被应用,以帮助管理敏感数据。该平台提供一个免费计划,包括每月 30,000 个摄取单位、14 天的保留期、一个项目和两个席位,无需信用卡。付费计划提供更多的摄取单位、更长的数据保留期、更多项目和额外席位,不会自动收取超额费用。
除了基本跟踪,telemetry.dev 还提供 MCP 分析、成本和错误的警报、带版本和发布的提示管理以及评估跟踪等功能。它帮助定位慢步骤、检查失败的调用,并比较模型、提供商和环境之间的支出、延迟和错误。用户可以按名称、状态、环境、框架或会话搜索和过滤跟踪,确保他们能够快速找到维护可靠且具有成本效益的 AI 应用所需的数据。
- 类别MLOps 与模型部署
- 定价模式免费增值
- 部署云端
- 平台网页版
telemetry.dev的核心功能
AI 代理的 LLM 可观察性
基于 OpenTelemetry 的跟踪
检查令牌使用、成本、延迟和错误
TypeScript 和 Python 的第一方 SDK
与 OpenAI、Anthropic、Vercel AI SDK、LangChain 的集成
支持标准 OTLP/HTTP 导出
基于令牌使用和模型定价的成本计算
提示和响应捕获控制
内置和项目特定的删除模式
关于成本、预算、代理循环和错误的电子邮件警报
AI 代理的 MCP 分析
带版本和发布的提示管理
AI 运行的评估跟踪
按各种标准搜索和过滤跟踪
提供每月 30,000 个摄取单位的免费计划
如何使用 telemetry.dev?
创建 API 密钥:在 telemetry.dev 中生成项目 API 密钥。
配置集成:为您的 SDK、提供商或框架设置 telemetry.dev 集成,或配置 OTLP/HTTP 导出器。
仪器化应用程序:将 SDK 或 OpenTelemetry 集成到您的 AI 应用中以发送跟踪。
运行仪器化请求:执行启用仪器化的 AI 请求或代理运行。
检查跟踪:在您的 telemetry.dev 项目中打开生成的跟踪,以分析模型调用、工具步骤、使用情况和错误。
监控和警报:设置关于成本、预算、代理循环和模型或工具错误的警报,以主动管理您的 AI 应用。
telemetry.dev的使用案例
- 调试 AI 故障
- 监控 AI 支出
- 性能优化
- 确保 AI 可靠性
- 主动警报
- 敏感数据管理
- AI 代理开发
- 模型和提供商比较






