Langfuse
Rastreamento, gerenciamento de prompts e avaliação open source para produtos com LLMs
SOBRE
O que é Langfuse?
Langfuse é uma plataforma open source de engenharia de LLMs que cobre todo o ciclo de desenvolvimento: rastrear chamadas a LLMs, gerenciar versões de prompts, executar avaliações e analisar métricas de uso. Integra-se com os principais frameworks de LLM, incluindo LangChain, LlamaIndex, OpenAI SDK e Vercel AI SDK, por integrações nativas ou um wrapper leve. A edição hospedada por você roda em Docker e está pronta para produção.
ANTES DE SE CADASTRAR
O que você precisa saber
COMUNIDADE
Nos fóruns
Langfuse rapidamente se tornou a ferramenta de observabilidade open source de LLMs mais recomendada no GitHub. A combinação de uma opção bem documentada para hospedagem própria e uma camada gratuita funcional na nuvem é citada com frequência como motivo para equipes escolhê-la em vez de alternativas proprietárias. As críticas mais comuns são o limite de retenção de 30 dias da camada gratuita na nuvem e a complexidade de configurar pipelines de avaliação.
— Opinião da comunidade
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Alternativas ao Langfuse
Braintrust
FreemiumAvalie aplicações de IA, compare prompts e gerencie conjuntos de dados de teste
Cerebras
Somente teste gratuitoExecute modelos abertos por uma API compatível com OpenAI, otimizada para inferência muito rápida
Cloudflare Workers AI
FreemiumExecute modelos de IA open source sem servidor na rede global de GPUs da Cloudflare
SOBRE NÓS
Transparência e independência, sem enrolação.
Sem espaços pagos. Apenas uma visão clara do que a ferramenta faz, quanto custa e o que você precisa saber antes de adotá-la.
DÚVIDAS FREQUENTES
Perguntas respondidas.
Langfuse funciona com modelos que não são da OpenAI?+
Sim. Langfuse não depende de um modelo específico. Ele rastreia qualquer chamada a LLM por meio do wrapper do SDK. Você também pode usar LiteLLM como proxy para padronizar chamadas de dezenas de provedores de modelos.
É difícil hospedar o Langfuse por conta própria?+
A configuração do Docker Compose funciona pronta para uso para a maioria das equipes. Também há um chart Helm para Kubernetes para implantações de produção. Os principais requisitos são um banco de dados Postgres e memória suficiente para os processos de trabalho.