OpenLIT vs PromptLayer

Captura traces e métricas OpenTelemetry para cada chamada a LLM, invocação de ferramenta, recuperação e passo de agente, e filtra-os por utilizador, sessão, custo, latência ou metadados personalizados.

Avalia tráfego de produção ou experiências com LLM-as-a-judge, verificações heurísticas ou revisão humana para medir precisão, relevância e segurança ao longo do tempo.

Gere e versiona prompts no Prompt Hub e depois publica, reverte e atualiza prompts sem lançar novo código da aplicação.

Guarda e roda chaves de API da OpenAI, Anthropic e de outros fornecedores de LLM fora do código, num cofre encriptado.

Edite, versione, compare e reverta prompts em um painel visual sem programar, para que produto, marketing e conteúdo iterem enquanto a engenharia mantém o controle do deploy.

Rode testes baseados em datasets com avaliadores humanos e de IA, dispare avaliações de regressão sempre que um prompt muda, faça backtest de novas versões com dados históricos e compare prompts entre modelos.

Conecte traces de produção à versão exata do prompt que as gerou e inspecione falhas, custo, latência e uso de tokens por recurso, modelo ou usuário.

Construa, rastreie e melhore fluxos de agentes com prompts, chamadas de ferramentas, avaliações e logs em um só lugar, para testar execuções de várias etapas antes de publicar.