Open-Source-LLM-Observability mit Traces, Evaluation, Scores und Prompt-Verwaltung; Cloud und Self-Hosting.
Langfuse ist eine Open-Source-Plattform für LLM-Observability. Sie sammelt Traces und Beobachtungen, unterstützt Evaluation und verwaltet Prompts, damit du Modell- und Agentenläufe nachvollziehen kannst.
Viele Agenten-Schritte erzeugen schnell viele Einheiten. Für produktive Daten musst du Aufbewahrung, Zugriff und Maskierung selbst festlegen. Beim Self-Hosting kommen Betrieb, Updates und die zugrunde liegende Infrastruktur zu deiner Verantwortung hinzu. Ein Dashboard ersetzt außerdem keine klaren Bewertungskriterien für die Qualität.
Langfuse Cloud Hobby ist kostenlos und enthält 50.000 Einheiten pro Monat, 30 Tage Zugriff auf Daten und 2 Nutzer. Core kostet $29 pro Monat mit 100.000 enthaltenen Einheiten und 90 Tagen Zugriff. Pro kostet $199 pro Monat mit 100.000 Einheiten und drei Jahren Zugriff. Die Preisseite führt zusätzlich ein Teams-Add-on für $300 pro Monat und Enterprise ab $2.499 pro Monat auf. Self-hosted sind die Kernfunktionen laut offizieller Seite kostenlos und MIT-lizenziert; Server und Betrieb bezahlst du selbst.
Maskiere personenbezogene Eingaben vor dem ersten Trace. So testest du Observability, ohne den gesamten Rohtext in ein neues System zu kopieren.
Für Cloud und Self-Hosting gelten unterschiedliche Betriebs- und Aufbewahrungsbedingungen. Entscheide vor dem Anschluss, welche Felder überhaupt geloggt werden sollen und ob die gewählte Region und Aufbewahrung zu deinem Projekt passen.
Passt zu dir, wenn du LLM- und Agentenläufe nachvollziehen, bewerten und kostenmäßig auseinanderhalten willst.