OpenLIT vs PromptLayer

Captura trazas y métricas de OpenTelemetry para cada llamada a LLM, invocación de herramienta, recuperación y paso de agente, y fíltralas por usuario, sesión, coste, latencia o metadatos personalizados.

Puntúa el tráfico de producción o los experimentos con LLM-as-a-judge, comprobaciones heurísticas o revisión humana para medir precisión, relevancia y seguridad a lo largo del tiempo.

Gestiona y versiona prompts en Prompt Hub, y luego despliega, revierte y actualiza prompts sin publicar nuevo código de la aplicación.

Guarda y rota claves de API de OpenAI, Anthropic y otros proveedores de LLM fuera de tu código, en una bóveda cifrada.

Edita, versiona, compara y revierte prompts desde un panel visual sin programar, para que producto, marketing y contenido iteren mientras ingeniería mantiene el control del despliegue.

Ejecuta pruebas basadas en datasets con evaluadores humanos y de IA, lanza evaluaciones de regresión al cambiar un prompt, haz backtests de nuevas versiones con datos históricos y compara prompts entre modelos.

Conecta las trazas de producción a la versión exacta del prompt que las generó e inspecciona fallos, coste, latencia y uso de tokens por función, modelo o usuario.

Construye, traza y mejora flujos de agentes con prompts, llamadas a herramientas, evaluaciones y registros en un solo lugar, para probar ejecuciones de varios pasos antes de publicarlas.