—tools/langfuse.json
Langfuse
Observabilité open-source pour apps LLM. Traces, prompts, eval, A/B testing — self-host gratuit ou cloud managé.
01—à savoir
L'option open-source pour monitorer une app LLM en production : tu vois chaque trace agent (input → output → coût → latence), tu peux comparer des versions de prompts, tu lances des évals automatiques sur des datasets. Adopté par YC startups + scale-ups qui veulent éviter le lock-in LangSmith. Hébergement EU dispo, RGPD friendly. Standard de facto en 2026 pour les apps LLM sérieuses qui veulent rester libres.
02—pros
- Open-source MIT — self-host illimité
- Hébergement EU disponible (souveraineté + RGPD)
- Tracing complet : prompt → réponse → coût tokens → latence
- A/B testing prompts + eval automatique sur datasets
- Intégration native LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK
03—cons
- Self-host demande Postgres + Redis (un peu d'infra)
- UX moins polish que LangSmith mais s'aligne en 2026
- Cloud free tier limité (50K obs/mois = vite saturé en prod)
—alternatives
—paire bien avec
- LangChainLe framework Python/JS qui a popularisé les chaînes LLM et les agents. Toujours pertinent en 2026 pour les workflows complexes.
- Vercel AI SDKLa lib React/TS pour intégrer un LLM dans ton app. Streaming UI, tool calls, multi-provider.
- Anthropic APIL'API derrière Claude. Modèles Sonnet/Opus/Haiku, prompt caching, tool use, files, agents managés.
- OpenAI APIL'API GPT-5/4o/o3. Référence concurrente d'Anthropic, ecosystème historique, image gen + voice + audio natifs.
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