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开源 LLM 可观测性和评估

INFRO vs Langfuse

Langfuse 是一个用于追踪、评估和改进 LLM 应用的开源平台:贯穿模型调用、工具和检索的嵌套追踪,带版本和标签的提示词管理,LLM-as-a-judge 和人工评估,数据集和实验,以及质量、成本和延迟的仪表盘。除企业目录之外,它采用 MIT 许可,可以在 Docker、Kubernetes 或 Terraform 上自托管,自 2026 年 1 月起成为 ClickHouse 的一部分,路线图保持不变。它记录你的应用做了什么;它不在请求路径上,因此不会路由、故障转移或拒绝请求。

何时 Langfuse 是更好的选择
  • 可观测性和评估就是全部工作。路由和提供商接入已经解决,没有人要求会拒绝请求的预算,请求路径上再加一个网关会是你不需要的范围。
  • 你需要提示词管理。Langfuse 对提示词做版本管理,按标签部署,并按成本、延迟和评分比较各版本。INFRO 没有提示词管理,也没有时间表。
  • 你追踪的是智能体,而不仅仅是模型调用。Langfuse 记录横跨工具调用、检索步骤和模型调用的 span 树。INFRO 为每个网关请求记录一条记录,而 span 树需要你在自己的收集器中拼装。
  • 评估是你会长期使用的产品界面:数据集、实验、标注队列和自定义评分。INFRO 的评估监控会按评分标准对一定比例已提供的聊天回答打分,范围要窄得多。
  • 你想自托管开源软件,或从零成本起步。Langfuse 有免费的 Hobby 层级,自己运行也不要钱。INFRO 的套餐是付费的,并提供 14 天试用,而且只有在企业协议下才会运行在你自己的基础设施中。
  • 你今天就需要把追踪记录保存在特定区域。Langfuse Cloud 提供美国、欧盟和日本区域;INFRO 的区域化处理在路线图上。

这一节不是客套。如果其中某一条说的正是你,请选择 Langfuse——一个听了我们的建议却用错了这一层的客户,对我们来说比从未成为客户更糟。

两者真正的分歧所在。

在请求旁边,还是在请求之中
Langfuse 接收你的应用发送给它的内容——来自它的 SDK、OpenTelemetry,或来自 LiteLLM 这样的网关——并在调用之后记录。INFRO 则是你的应用调用的端点:它选择提供商连接,在你自己的账号之间重试和故障转移,并在处理请求的同时记录它。前者告诉你发生了什么。后者还决定会发生什么,而这是预算、允许列表或故障转移规则唯一能够起作用的地方。
告警不是限额
Langfuse 可以在支出越过阈值时通知你。INFRO 在调用提供商之前,对照组织、项目、成员和密钥的预算检查该请求的预估成本,如果会超出,就以指明预算的错误拒绝它。如果你要管理的风险是意外账单,那么这个差别就是全部问题所在。
成本数字从何而来
Langfuse 在摄入时根据你可以编辑的模型定义计算成本,或原样存储你发送给它的成本。INFRO 按厂商的公开价估算每个请求,从 Team 套餐起则按你合同实际采用的费率估算,没有费率时标记为未定价而不是猜测,并在 Business 套餐中将当月估算与 OpenAI 和 Anthropic 自己的成本 API 核对并说明差异。
它们可以一起运行
很多团队既想要 Langfuse 的评估和提示词工具,又想在请求路径上有一个控制平面。INFRO 会把请求路径上的 OpenTelemetry span 推送到你指定的收集器(Team 套餐起),而 Langfuse 支持 OpenTelemetry。我们尚未发布这一组合经过测试的方案,因此请把它当作起点,而不是有文档记载的集成。

并排对比。

我们这一栏也有横线。一方全是勾的对比没人会信,而且理应如此。

能力LangfuseINFRO
位于请求路径上否记录发送给它的追踪是OpenAI 兼容端点
路由、重试和故障转移否路线图上有 BYOK 网关是跨你自己的提供商账号
会拒绝请求的预算否支出告警仅通知是组织、项目、成员、密钥
模型和提供商允许列表否是
每个请求的预估成本是根据模型定义推断,或直接摄入是按你的协商价,Team 套餐起
与提供商自己的账单对账否部分OpenAI 和 Anthropic,Business 套餐;会说明差异
嵌套的智能体追踪是横跨工具、检索和模型的 span部分每个请求一条记录;OpenTelemetry 导出
提示词管理是版本、标签、Playground否未构建
评估和数据集是LLM-as-a-judge、标注、实验部分针对已提供聊天回答的评估监控
自托管是ee/ 之外采用 MIT 许可部分企业协议
免费入门是Hobby 层级,或自托管否付费套餐,14 天试用

这是我们对各产品公开文档的解读,截至 2026年10月。我们不引用竞争对手的价格——他们的价格会变,对别人的业务给出一个错误的数字,不如不给。认为某一行有误?请告诉我们,我们会更正。

算一算这些差异值多少

按你的提供商的公开价,估算你当前的模型组合要花多少、需要哪个套餐;或者让我们读取你的真实用量,告诉你我们在哪些地方能帮上忙、哪些地方帮不上。