# OpenLIT

Laut der am 2026-11-11 verifizierten Telemetrie von OpenAITools.app ist OpenLIT (openlit.io) eine KI-Plattform, die unter Large Language Models (LLMs) indexiert ist und 6028 monatliche Besuche mit einem Traffic-Delta von -1353 (-18,3 %) gegenüber dem Vormonat generiert. Ihr primärer geografischer Markt ist Vereinigte Staaten (53,6 % Traffic-Anteil) und sie arbeitet mit einem Preismodell „Kostenlos“. Zu den wichtigsten konkurrierenden Alternativen nach monatlichem Volumen gehören Arize AI (249.028 Besuche/Monat), LangWatch (52.098 Besuche/Monat), Maxim AI (121.351 Besuche/Monat).

Open-Source- und OpenTelemetry-native Observability und Harness-Engineering für KI-Agenten

## Wichtige Telemetrie und Spezifikationen

| Kennzahl | Wert |
| :--- | :--- |
| Tool-Name | OpenLIT |
| Handle | openlit |
| Status | active |
| Origin | open_source |
| Maintenance | active |
| Offizielle Domain | openlit.io |
| Website-URL | https://openlit.io |
| Kategorien | Large Language Models (LLMs), KI-Entwicklertools, KI-Monitoring, Open-Source-KI-Modelle |
| Preismodell | Kostenlos |
| Monatliche Besuche | 6.028 |
| MoM-Traffic-Veränderung | -1.353 |
| MoM-Wachstumsrate | -18,3 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten |
| Marktanteil | 53,6 % |
| Direkte Besuche | 2.375 |
| Organische Suchbesuche | — |
| Social-Besuche | — |
| Verweis-Besuche | 596 |
| E-Mail-Besuche | 196 |
| Bewertungsergebnis | 4,7 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website |
| Abrechnungsplattformen |  |
| Attribute | Funktionen: Website; Preise: Kostenlos |
| Tags | Observability, GenAI, LLM, OpenTelemetry, APM, Anwendungsleistungsüberwachung, Tracing, Metriken, Prompt-Management, Secret-Verwaltung, Kostenverfolgung, Open Source |

## Überblick

OpenLIT positioniert sich als Plattform für Agenten-Harness-Engineering und nicht als Monitoring-Tool für einen einzigen Zweck. Die Idee dahinter: Das Modell ist nur ein Teil eines zuverlässigen Agenten; der Harness darum herum – Prompts, Kontext, Tools, Regeln und Secrets – ist das, was Teams tatsächlich prüfen und reparieren müssen. OpenLIT führt diese Bausteine zusammen, sodass du nachvollziehen kannst, was passiert ist, bewerten kannst, ob es funktioniert hat, die Teile absicherst, die nicht brechen dürfen, und den Harness änderst, ohne die Anwendung neu auszurollen.

Die Instrumentierung ist bewusst flexibel. Anwendungsteams können ein SDK einbinden und openlit.init() aufrufen, um Tracing im Prozess zu erhalten, während Teams, die eine Abdeckung ohne Codeänderungen bevorzugen, einen eBPF-basierten Controller in der Enterprise Edition nutzen können. Für die Infrastruktur-Sichtbarkeit gibt es einen GPU-Collector für NVIDIA-, AMD- und Intel-Karten, und wer bereits OpenTelemetry-Tools verwendet, richtet einfach OTLP-Exporter auf die eigene OpenLIT-Instanz.

Da das Projekt OpenTelemetry-nativ und unter Apache 2.0 lizenziert ist, bleibt der Datenpfad portabel. Traces und Metriken können in der OpenLIT-Oberfläche und ihrem ClickHouse-basierten Speicher liegen oder nach Grafana, Datadog oder ein beliebiges OTLP-Backend exportiert werden. Der Speicher setzt auf ClickHouse, damit Abfragen über LLM- und Agenten-Telemetrie in hohem Volumen schnell bleiben, und der gesamte Stack lässt sich mit Docker Compose oder Kubernetes selbst hosten.

## Preise und Tarife

Die Open-Source-Edition ist der kostenlose Tarif und steht unter der Apache-2.0-Lizenz; sie umfasst Agenten-Observability, Evaluierungen, Guardrails, Prompt Hub, Vault, OpenGround, Monitoring von Coding-Agenten und GPU-Metriken. Selbst-Hosting ist kostenlos und erfordert keinen Lizenzschlüssel. OpenLIT Cloud ist noch nicht allgemein verfügbar. Eine separate Enterprise Edition ergänzt Funktionen wie den eBPF-Controller ohne Code; aktuelle Enterprise-Konditionen findest du auf der offiziellen Preisseite.

## Hauptfunktionen und Fähigkeiten

- **LLM- und Agenten-Tracing:** Erfasst OpenTelemetry-Traces und -Metriken für jeden LLM-Aufruf, Tool-Aufruf, Retrieval-Schritt und Agenten-Schritt und filtert sie nach Nutzer, Session, Kosten, Latenz oder benutzerdefinierten Metadaten.
- **Evaluierungen auf echten Daten:** Bewertet Produktions-Traffic oder Experimente mit LLM-as-a-judge, heuristischen Checks oder menschlicher Prüfung, um Genauigkeit, Relevanz und Sicherheit über die Zeit zu messen.
- **Prompt Hub und Versionierung:** Verwaltet und versioniert Prompts im Prompt Hub und rollt sie dann aus, zurück oder aktualisiert sie, ohne neuen Anwendungscode zu veröffentlichen.
- **Vault für API-Keys:** Speichert und rotiert API-Keys von OpenAI, Anthropic und anderen LLM-Anbietern außerhalb des Codes in einem verschlüsselten Tresor.
- **Kosten-, Latenz- und GPU-Monitoring:** Verfolgt Ausgaben, Latenz und Qualität über KI-Workloads hinweg und überwacht GPU-Auslastung, Speicher, Temperatur und Leistungsaufnahme für NVIDIA-, AMD- und Intel-Hardware.

## Wichtigste Anwendungsfälle

- **Agenten in der Produktion debuggen (KI-Plattform-Engineer):** Instrumentiert LLM-Aufrufe und Agenten-Schleifen, um Latenz, Token-Verbrauch und Kosten pro Anfrage zu sehen, und dringt bis zu dem Tool-Aufruf oder Retrieval-Schritt vor, der das Ganze ausgebremst hat.
- **Modell- und Prompt-Änderungen bewerten (ML-Engineer):** Führt einen LLM-as-a-judge- oder heuristischen Evaluator über Live-Traffic aus, verfolgt Scores für Genauigkeit, Relevanz und Sicherheit und erkennt Regressionen, bevor sie alle Nutzer erreichen.
- **Prompts sicher ausrollen und zurückrollen (Produktteam):** Versioniert Prompts im Prompt Hub und rollt sie ohne erneutes Deployment der Anwendung zurück, während Anbieter-API-Keys in einem verschlüsselten Vault statt im Quellcode liegen.
- **KI-Kosten und GPU-Nutzung steuern (Engineering-Manager):** Beobachtet Ausgaben, p95-Latenz und GPU-Auslastung der Inferenz-Workloads, um die Infrastruktur zu optimieren und KI-Kosten planbar zu halten.

## Stärken

- Das OpenTelemetry-native Design hält Traces und Metriken portabel und vermeidet Vendor-Lock-in
- Umfangreiche Open-Source-Edition unter Apache 2.0 mit unbegrenzter Selbstnutzung
- Deckt Tracing, Evaluierungen, Guardrails, Prompts, Secrets, Kosten und GPU-Monitoring in einer Plattform ab
- Über 56 Integrationen für LLMs, Agenten-Frameworks und Vektor-Datenbanken sowie OTLP-Ingest aus anderen Tools
- Getragen von einer aktiven Open-Source-Community mit SDKs in mehreren Sprachen

## Einschränkungen

- Für die Open-Source-Edition musst du ClickHouse und die Oberfläche selbst betreiben und warten
- OpenLIT Cloud ist noch nicht allgemein verfügbar, daher gibt es keine gehostete Option für Teams, die nicht selbst hosten möchten
- Einige Funktionen wie der eBPF-Controller ohne Code sind an die Enterprise Edition gebunden
- Die Funktionsvielfalt ist groß, sodass sich neue Nutzer erst in den Modulen zurechtfinden müssen

## Häufig gestellte Fragen

### Was beobachtet OpenLIT genau?
OpenLIT zeichnet jeden LLM-Aufruf, Tool-Aufruf, Retrieval-Schritt und Agenten-Schritt als Standard-OpenTelemetry-Spans und -Metriken auf. Diese Telemetrie kann in OpenLIT bleiben oder nach Grafana, Datadog oder ein beliebiges OTLP-kompatibles Backend exportiert werden, sodass du nicht an ein proprietäres Trace-Format gebunden bist.

### Ist OpenLIT kostenlos?
Ja. Die Open-Source-Edition ist der kostenlose Tarif unter der Apache-2.0-Lizenz und umfasst Agenten-Observability, Evaluierungen, Guardrails, Prompt Hub, Vault, OpenGround, Monitoring von Coding-Agenten und GPU-Metriken. OpenLIT Cloud ist noch nicht allgemein verfügbar, daher ist der empfohlene Weg zum Ausprobieren eine Sandbox, die du selbst betreibst.

### Wie starte ich mit der Instrumentierung?
Füge openlit.init() in deine Anwendung ein, und Traces fließen, ohne dass ein Proxy vor deinen LLM-Aufrufen nötig ist. Es gibt SDKs für Python, JavaScript und Go sowie Integrationen für über fünfzig LLM-Anbieter, Agenten-Frameworks und Vektor-Datenbanken und zusätzlich OTLP-Ingest aus OTel-SDKs, OBI und OpenLLMetry.

### Behalte ich die Kontrolle über meine Daten?
Du betreibst die OpenLIT-Oberfläche und ihren ClickHouse-Speicher in deiner eigenen Infrastruktur, sodass Prompts, Traces und Secrets in deiner Umgebung bleiben. Das Unternehmen gibt an, dass selbst gehostete Nutzung nicht von OpenLIT gemessen wird.

### Wie hoch sind der monatliche Traffic und der Wachstumstrend von OpenLIT?
OpenLIT erhält derzeit 6028 monatliche Besuche bei einer Traffic-Veränderung von -1353 (-18,3 % Wachstumsrate) gegenüber dem Vormonat. Der wichtigste Quellmarkt ist Vereinigte Staaten (53,6 % Anteil), einschließlich 2375 direkte Besuche/Monat und — organische Suchbesuche/Monat.

### Ist OpenLIT kostenlos? Welches Preismodell hat es?
OpenLIT arbeitet mit einem Preismodell „Kostenlos“. Die Open-Source-Edition ist der kostenlose Tarif und steht unter der Apache-2.0-Lizenz; sie umfasst Agenten-Observability, Evaluierungen, Guardrails, Prompt Hub, Vault, OpenGround, Monitoring von Coding-Agenten und GPU-Metriken. Selbst-Hosting ist kostenlos und erfordert keinen Lizenzschlüssel. OpenLIT Cloud ist noch nicht allgemein verfügbar. Eine separate Enterprise Edition ergänzt Funktionen wie den eBPF-Controller ohne Code; aktuelle Enterprise-Konditionen findest du auf der offiziellen Preisseite. Zu den unterstützten Abrechnungs- und Checkout-Plattformen gehören: nicht aufgeführt.

### Was sind die besten Alternativen zu OpenLIT im Jahr 2026?
Basierend auf Kategorie-Traffic und Funktionspassung bei OpenAITools.app sind die fünf besten Alternativen zu OpenLIT: 1. Arize AI (249.028 Besuche/Monat); 2. LangWatch (52.098 Besuche/Monat); 3. Maxim AI (121.351 Besuche/Monat); 4. Future AGI (121.741 Besuche/Monat); 5. LiteLLM (576.967 Besuche/Monat).

### Welche Plattformen und zentralen KI-Fähigkeiten unterstützt OpenLIT?
OpenLIT ist unter Large Language Models (LLMs), KI-Entwicklertools, KI-Monitoring, Open-Source-KI-Modelle klassifiziert, unterstützt die folgenden Plattformen: Website, und die zentralen Fähigkeits-Tags umfassen: Observability, GenAI, LLM, OpenTelemetry, APM, Anwendungsleistungsüberwachung.

## Alternativen

| Tool-Name | Monatliche Besuche | Preismodell | Vergleichen |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [Arize AI](https://openaitools.app/de/tool/arize-com) | 249.028 | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/arize-com-vs-openlit) |
| [LangWatch](https://openaitools.app/de/tool/langwatch) | 52.098 | Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/langwatch-vs-openlit) |
| [Maxim AI](https://openaitools.app/de/tool/maxim-ai) | 121.351 | Contact for Pricing, Free Open Source | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/maxim-ai-vs-openlit) |
| [Future AGI](https://openaitools.app/de/tool/future-agi) | 121.741 | Freemium, Usage-based | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/future-agi-vs-openlit) |
| [LiteLLM](https://openaitools.app/de/tool/litellm) | 576.967 | Freemium, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/litellm-vs-openlit) |
| [honeyhive.ai](https://openaitools.app/de/tool/honeyhive-ai) | 8.835 | Freemium, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/honeyhive-ai-vs-openlit) |
| [Helicone](https://openaitools.app/de/tool/helicone-ai) | 57.187 | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage, Kostenlos | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/helicone-ai-vs-openlit) |
| [Portkey](https://openaitools.app/de/tool/portkey-ai) | 195.650 | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/openlit-vs-portkey-ai) |
| [Respan](https://openaitools.app/de/tool/respan) | 91.503 | Freemium | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/openlit-vs-respan) |
| [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | 9.421.973 | Free, Freemium, Paid | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/ollama-vs-openlit) |
| [Confident AI](https://openaitools.app/de/tool/confident-ai) | 83.400 | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/confident-ai-vs-openlit) |
| [PromptLayer](https://openaitools.app/de/tool/promptlayer) | 85.899 | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/openlit-vs-promptlayer) |

---
Quelle: https://openaitools.app/de/tool/openlit