Openlit
0
OpenLIT 是一個針對現代生成式 AI (GenAI) 和大型語言模型 (LLM) 應用的開源可觀察性平台，基於 OpenTelemetry 構建。它提供統一的追蹤、指標和性能洞察，使開發者能夠有效監控他們的應用程序。
推廣此工具
更新此工具
OpenLIT 是一個針對現代生成式 AI (GenAI) 和大型語言模型 (LLM) 應用的開源可觀察性平台，基於 OpenTelemetry 構建。它提供統一的追蹤、指標和性能洞察，使開發者能夠有效監控他們的應用程序。
精選
Openlit 是什麼？
OpenLIT 是一種先進的可觀察性工具，專為 GenAI 和 LLM 應用量身打造。通過利用 OpenTelemetry，它將追蹤和指標整合到單一界面中，讓開發者有效監控性能、用戶互動和資源使用情況。其自動化儀器支持各種 LLM 框架和 VectorDB，提供應用行為的有價值的洞察。OpenLIT 致力於幫助團隊優化他們的 LLM 部署並理解成本影響。
誰會使用 Openlit？
- 開發者
- 數據科學家
- AI 研究員
- DevOps 工程師
如何使用 Openlit？
- 步驟1：訪問 OpenLIT 官網。
- 步驟2：下載並安裝 OpenLIT 軟件。
- 步驟3：為您的 LLM 應用配置自動儀器。
- 步驟4：通過 OpenLIT UI 監控性能和使用情況。
- 步驟5：分析洞察以優化應用性能。
平台
- web
- linux
Openlit 的核心特徵與益處
主要功能
- OpenTelemetry 自動儀器
- 統一的追蹤和指標
- 性能監控
- 成本追蹤
優點
- 增強的應用性能洞察
- 具成本效益的資源管理
- 改進的除錯能力
- 簡化的可觀察性過程
Openlit 的主要使用案例與應用
- LLM 應用的性能監控
- AI 部署的成本分析
- GenAI 項目的資源優化
Openlit 的優點與缺點
優點
開源並且可以輕鬆使用 docker-compose 起步
針對大型語言模型（LLM）和生成式 AI 設計的全面監控功能
支援帶有版本控制和變數替換的提示管理
與環境變數整合的安全秘密管理
低延遲的實時數據流
與 Datadog 和 Grafana Cloud 等受歡迎的監控平台整合
成本追蹤及詳細追蹤分析，以優化 AI 應用程式的性能
缺點
Openlit 的定價
| 有免費方案 | No |
|---|---|
| 免費試用詳情 | |
| 定價模式 | |
| 是否需要信用卡 | No |
| 付款起點 | |
| 有終身方案 | No |
| 計費頻率 |
Openlit 的常見問答
Openlit 公司信息
- 網站： https://openlit.io
- 公司名稱： OpenLIT
- 支持郵件： NA
- Facebook： NA
- X(Twitter)： https://mobile.x.com/openlit_io
- YouTube： NA
- Instagram： NA
- Tiktok： NA
- LinkedIn： NA
Openlit 的分析
訪問隨時間變化
每月訪問次數
9.5k
平均訪問時長
00:00:06
每次訪問的頁面數
1.45
跳出率
38.37%
Oct 2025 - Dec 2025 所有流量
地理位置
前 5 區域
United States
27.55%
India
25.43%
Pakistan
12.24%
Canada
11.78%
Vietnam
11.03%
Oct 2025 - Dec 2025 全球桌面版
流量來源
Direct
44.59%
Search
29.54%
Paid Referrals
11.54%
Referrals
7.50%
Social
6.64%
Mail
0.07%
Oct 2025 - Dec 2025 桌面版
熱門關鍵詞
| 關鍵詞 | 流量 | 每次點擊成本 |
|---|---|---|
| openlit | 520 | $ 1.21 |
| .lit open | 80 | $ -- |
| openlit prompt management | 60 | $ -- |
| openllmetry | 950 | $ 12.00 |
| openlit github | 360 | $ -- |
Openlit 評論
5/5
Openlit 的主要競爭對手和替代方案？
- Prometheus
- Grafana
- DataDog
- New Relic
您可能也喜歡：
Julep AI Responses 是一個 Node.js SDK，讓您建構、配置和部署具有工作流程的客製化對話式AI代理。
Nightfall AI offers advanced AI-powered data loss prevention across SaaS and cloud platforms.