Oberhahn vs Openlayer

Connectez une seule fois vos assistants de code, agents, trackers et couches d'orchestration, puis regardez chaque événement d'usage affluer vers un registre normalisé unique, sans rapprochement manuel.

Consultez la dépense projetée en fin de mois, le coût par session, la dépense par utilisateur, l'usage de la fenêtre de contexte et un score d'efficacité, ventilés par la source qui porte chaque dollar.

Chaque session est liée à de vrais tickets Linear, Jira ou GitHub, vous pouvez donc lire le coût par point d'estimation et voir ce qui a été livré et ce qui a coulé.

Oberhahn signale les modèles surdimensionnés, les échecs de cache, les sessions emballées et les flux dupliqués, chacun classé selon les dépenses concernées pour savoir quoi examiner d'abord.

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.