OpenLIT vs PromptLayer

Capturez des traces et métriques OpenTelemetry pour chaque appel LLM, appel d'outil, étape de récupération et étape d'agent, et filtrez-les par utilisateur, session, coût, latence ou métadonnées personnalisées.

Évaluez le trafic de production ou les expériences avec LLM-as-a-judge, contrôles heuristiques ou revue humaine afin de mesurer précision, pertinence et sécurité dans la durée.

Gérez et versionnez vos prompts dans le Prompt Hub, puis déployez, annulez et mettez à jour des prompts sans publier de nouveau code applicatif.

Stockez et faites tourner les clés d'API OpenAI, Anthropic et autres fournisseurs LLM hors du code, dans un coffre chiffré.

Modifiez, versionnez, comparez et restaurez vos prompts depuis un tableau de bord visuel sans coder, pour que produit, marketing et contenu itèrent pendant que l'ingénierie garde le contrôle du déploiement.

Lancez des tests basés sur des jeux de données avec des évaluateurs humains et IA, déclenchez des évaluations de régression à chaque modification de prompt, backtestez les nouvelles versions sur des données historiques et comparez les prompts entre modèles.

Reliez les traces de production à la version exacte du prompt qui les a générées et inspectez les échecs, coûts, latences et tokens utilisés par fonctionnalité, modèle ou utilisateur.

Construisez, tracez et améliorez vos workflows d'agents avec prompts, appels d'outils, évaluations et logs au même endroit, pour tester les exécutions multi-étapes avant publication.