Oberhahn vs Openlayer

Conecta asistentes de código, agentes, rastreadores y capas de orquestación una sola vez y observa cómo cada evento de uso fluye hacia un único libro mayor normalizado, sin conciliación manual.

Consulta el gasto proyectado a fin de mes, el coste por sesión, el gasto por usuario, el uso de la ventana de contexto y una puntuación de eficiencia, desglosados por la fuente que impulsa cada dólar.

Cada sesión se vincula a issues reales de Linear, Jira o GitHub, para que puedas leer el coste por punto de estimación y ver qué se entregó y qué se hundió.

Oberhahn señala modelos sobredimensionados, fallos de caché, sesiones desbocadas y flujos duplicados, cada uno clasificado por el gasto que afecta para que sepas qué investigar primero.

Dozens of pre-built evaluations cover quality, safety, security, and performance, with LLM-as-a-judge scorers, session-level metrics, and support for writing your own custom tests against your own data.

Import a repository and run evaluation suites automatically on every change, benchmark each iteration, and block releases when a metric regresses beyond the threshold you define.

Trace every request through multi-step agent workflows, including tool calls and retriever steps, with token counts, latency, cost per request, alerting integrations, and subpopulation analysis.

Register each AI system with an owner, purpose, data sensitivity, and risk tier, score inherent risk across multiple dimensions, and move systems through staged approval gates before they reach production.