LangWatch vs Openlayer

Prise en charge complète de la spécification GenAI : les traces de LangChain, LangGraph, CrewAI, Mastra, Pydantic AI, du Vercel AI SDK et de toute stack compatible OTel arrivent dans la même vue, avec tokens, coûts et cache par span.

Notez une sortie ou une conversation entière avec un juge LLM, du code maison ou un workflow, lancez les évaluations depuis un notebook ou l'interface et évaluez le trafic de production en temps réel.

Des utilisateurs simulés texte et voix poussent l'agent tour après tour dans des scénarios réalistes, exécutables en local et en CI, avec outils, skills et serveurs MCP tracés et mockables.

Routez OpenAI, Anthropic, Google, Bedrock, Mistral et d'autres via un point d'entrée unique avec vos clés, avec des budgets par personne, équipe et client et environ 11 microsecondes de surcharge.

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.