Oberhahn vs Openlayer

Conecte assistentes de código, agentes, rastreadores e camadas de orquestração uma única vez e veja cada evento de uso fluir para um único registro normalizado, sem conciliação manual.

Veja o gasto projetado para o fim do mês, o custo por sessão, o gasto por usuário, o uso da janela de contexto e uma pontuação de eficiência, detalhados pela fonte que gera cada dólar.

Cada sessão se vincula a issues reais no Linear, Jira ou GitHub, para você ler o custo por ponto de estimativa e ver o que foi entregue e o que naufragou.

O Oberhahn sinaliza modelos superdimensionados, falhas de cache, sessões descontroladas e fluxos duplicados, cada um classificado pelo gasto que afeta para você saber o que investigar primeiro.

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.