# OpenLIT OpenAITools.app のテレメトリ（2026-11-11 検証）によると、OpenLIT（openlit.io）は Large Language Models (LLMs) に分類される AI プラットフォームで、月間 6028 の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は -1353（-18.3%）です。主要な地域市場はアメリカ合衆国（トラフィックシェア 53.6%）で、無料の料金モデルで運営されています。月間ボリューム別の主な競合代替ツールには Arize AI（月間 24.9万訪問）、LangWatch（月間 5.21万訪問）、Maxim AI（月間 12.14万訪問）が含まれます。 オープンソースで OpenTelemetry ネイティブな AI エージェント可観測性とハーネスエンジニアリングの基盤 ## 主なテレメトリと仕様 | 指標 | 値 | | :--- | :--- | | ツール名 | OpenLIT | | ハンドル | openlit | | Status | active | | Origin | open_source | | Maintenance | active | | 公式ドメイン | openlit.io | | ウェブサイト URL | https://openlit.io | | カテゴリ | Large Language Models (LLMs), AI開発者ツール, AI モニタリング, オープンソース AI モデル | | 料金モデル | 無料 | | 月間訪問数 | 6,028 | | 前月比トラフィック変動 | -1,353 | | 前月比成長率 | -18.3% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | | 市場シェア | 53.6% | | ダイレクト訪問 | 2,375 | | オーガニック検索訪問 | — | | ソーシャル訪問 | — | | リファラル訪問 | 596 | | メール訪問 | 196 | | レビュースコア | 4.7 | | 保存数 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | | 請求プラットフォーム | | | 属性 | 機能: ウェブサイト; 料金: 無料 | | タグ | 可観測性, 生成 AI, LLM, OpenTelemetry, APM, アプリケーションパフォーマンス監視, トレーシング, メトリクス, プロンプト管理, シークレット管理, コスト追跡, オープンソース | ## 概要 OpenLIT は自らを「エージェントハーネスエンジニアリング基盤」と位置づけており、単一機能の監視ツールではありません。モデルは信頼できるエージェントの一部にすぎず、実際に点検・修正すべきなのはモデルの周囲にあるハーネス、つまりプロンプト、コンテキスト、ツール、ルール、シークレットです。OpenLIT はこれらを一つにまとめ、何が起きたかを追跡し、うまくいったかを評価し、壊れては困る部分にガードレールを置き、アプリを再デプロイせずにハーネスを変更できるようにします。 計装は意図的に柔軟です。アプリチームは SDK を導入して openlit.init() を呼ぶだけでプロセス内トレーシングを始められ、コード変更を避けたいチームは Enterprise Edition の eBPF ベースのコントローラを利用できます。インフラの可視化には NVIDIA、AMD、Intel の GPU 向けコレクタがあり、すでに OpenTelemetry ツールを使っている場合は OTLP エクスポータを OpenLIT のデプロイ先に向けるだけです。 OpenTelemetry ネイティブで Apache 2.0 ライセンスのため、データ経路は移植性を保ちます。トレースとメトリクスは OpenLIT の UI と ClickHouse ベースのストレージに置くことも、Grafana、Datadog、任意の OTLP バックエンドへエクスポートすることもできます。ストレージは ClickHouse を採用し、大量の LLM・エージェントのテレメトリでもクエリを高速に保ち、スタック全体は Docker Compose や Kubernetes でセルフホストできます。 ## 料金とプラン オープンソース版が無料ティアで、Apache 2.0 ライセンスの下でエージェント可観測性、評価、ガードレール、Prompt Hub、Vault、OpenGround、コーディングエージェント監視、GPU メトリクスをカバーします。セルフホストに料金もライセンスキーも不要です。OpenLIT Cloud はまだ一般提供されていません。ゼロコードの eBPF コントローラなどは別の Enterprise Edition に含まれるため、現在のエンタープライズ条件は公式の料金ページで確認してください。 ## 主な機能と特長 - **LLM とエージェントのトレーシング:** すべての LLM 呼び出し、ツール呼び出し、検索、エージェントステップを OpenTelemetry のトレースとメトリクスとして取得し、ユーザー、セッション、コスト、レイテンシ、カスタムメタデータで絞り込めます。 - **実トラフィックでの評価:** 本番トラフィックや実験に対して LLM-as-a-judge、ヒューリスティック、人手レビューで採点し、正確性、関連性、安全性を継続的に測定します。 - **Prompt Hub とバージョン管理:** Prompt Hub でプロンプトを管理・バージョン管理し、新しいアプリコードを出さずにデプロイ、ロールバック、更新ができます。 - **API キー用 Vault:** OpenAI、Anthropic などの LLM API キーをコードベースの外にある暗号化された Vault に保管し、ローテーションできます。 - **コスト・レイテンシ・GPU 監視:** AI ワークロード全体のコスト、レイテンシ、品質を追跡し、NVIDIA、AMD、Intel ハードウェアの GPU 使用率、メモリ、温度、電力を監視します。 ## 主なユースケース - **本番エージェントのデバッグ (AI プラットフォームエンジニア):** LLM 呼び出しとエージェントループに計装を入れ、リクエストごとのレイテンシ、トークン使用量、コストを確認し、遅延の原因となったツール呼び出しや検索ステップまで掘り下げます。 - **モデルとプロンプト変更の評価 (ML エンジニア):** ライブトラフィックに LLM-as-a-judge やヒューリスティック評価器を適用し、正確性、関連性、安全性のスコアを追跡して、全ユーザーに影響が広がる前にリグレッションを捉えます。 - **プロンプトの安全な配信とロールバック (プロダクトチーム):** Prompt Hub でプロンプトをバージョン管理し、アプリを再デプロイせずにロールバックし、プロバイダの API キーをソースコードではなく暗号化 Vault に保管します。 - **AI コストと GPU 使用の管理 (エンジニアリングマネージャー):** 推論ワークロードのコスト、p95 レイテンシ、GPU 使用率を監視し、インフラを最適化して AI コストを予測可能にします。 ## 強み - OpenTelemetry ネイティブな設計によりトレースとメトリクスの移植性が高く、ベンダーロックインを避けられる - Apache 2.0 のオープンソース版が充実し、セルフホスト利用は無制限 - トレーシング、評価、ガードレール、プロンプト、シークレット、コスト、GPU 監視を一つの基盤でカバー - LLM、エージェントフレームワーク、ベクトル DB にまたがる 56 以上の統合と、他ツールからの OTLP 取り込み - 活発なオープンソースコミュニティと複数言語の SDK ## 制約・デメリット - オープンソース版を使うには ClickHouse と UI のデプロイを自ら運用・保守する必要がある - OpenLIT Cloud が一般提供されておらず、セルフホストを望まないチーム向けのホスティング手段がない - ゼロコードの eBPF コントローラなど一部機能は Enterprise Edition に限定される - 機能範囲が広いため、新規ユーザーは各モジュールに慣れるまで時間がかかることがある ## よくある質問 ### OpenLIT は具体的に何を観測しますか？ OpenLIT はすべての LLM 呼び出し、ツール呼び出し、検索ステップ、エージェントステップを標準の OpenTelemetry スパンとメトリクスとして記録します。そのテレメトリは OpenLIT 内に保持することも、Grafana、Datadog、OTLP 互換の任意のバックエンドへエクスポートすることもでき、独自のトレース形式に縛られません。 ### OpenLIT は無料ですか？ はい。オープンソース版が無料ティアで、Apache 2.0 ライセンスの下でエージェント可観測性、評価、ガードレール、Prompt Hub、Vault、OpenGround、コーディングエージェント監視、GPU メトリクスをカバーします。OpenLIT Cloud はまだ一般提供されていないため、試す際の推奨方法は自分の環境でサンドボックスを動かすことです。 ### 計装はどう始めますか？ アプリに openlit.init() を追加すれば、LLM 呼び出しの前にプロキシを置かなくてもトレースが流れ始めます。Python、JavaScript、Go の SDK があり、50 以上の LLM プロバイダ、エージェントフレームワーク、ベクトル DB との統合に加え、OTel SDK、OBI、OpenLLMetry からの OTLP 取り込みにも対応します。 ### データの管理は自分でできますか？ OpenLIT の UI とその ClickHouse ストレージを自社インフラで動かせるため、プロンプト、トレース、シークレットは自社環境に留まります。同社はセルフホスト利用を OpenLIT 側で課金・計測しないと述べています。 ### OpenLIT の月間トラフィックと成長トレンドはどうですか？ OpenLIT は現在、月間 6028 の訪問があり、前月比のトラフィック変動は -1353（成長率 -18.3%）です。主要な流入市場はアメリカ合衆国（シェア 53.6%）で、月間 2375 のダイレクト訪問と月間 — のオーガニック検索訪問を含みます。 ### OpenLIT は無料ですか？料金モデルは何ですか？ OpenLIT は無料の料金モデルで運営されています。オープンソース版が無料ティアで、Apache 2.0 ライセンスの下でエージェント可観測性、評価、ガードレール、Prompt Hub、Vault、OpenGround、コーディングエージェント監視、GPU メトリクスをカバーします。セルフホストに料金もライセンスキーも不要です。OpenLIT Cloud はまだ一般提供されていません。ゼロコードの eBPF コントローラなどは別の Enterprise Edition に含まれるため、現在のエンタープライズ条件は公式の料金ページで確認してください。対応する請求・チェックアウトプラットフォームには未掲載が含まれます。 ### 2026年における OpenLIT の最適な代替ツールはどれですか？ OpenAITools.app のカテゴリ別トラフィックと機能の適合性に基づくと、OpenLIT の代替ツールトップ5は次のとおりです: 1. Arize AI（月間 24.9万訪問）; 2. LangWatch（月間 5.21万訪問）; 3. Maxim AI（月間 12.14万訪問）; 4. Future AGI（月間 12.17万訪問）; 5. LiteLLM（月間 57.7万訪問）。 ### OpenLIT はどのプラットフォームと主要な AI 機能に対応していますか？ OpenLIT は Large Language Models (LLMs), AI開発者ツール, AI モニタリング, オープンソース AI モデルに分類され、以下のプラットフォームに対応しています: ウェブサイト。中核機能のタグには可観測性, 生成 AI, LLM, OpenTelemetry, APM, アプリケーションパフォーマンス監視が含まれます。 ## 代替ツール | ツール名 | 月間訪問数 | 料金モデル | 比較 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | [Arize AI](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com) | 249,028 | 有料、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/arize-com-vs-openlit) | | [LangWatch](https://openaitools.app/ja/tool/langwatch) | 52,098 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/langwatch-vs-openlit) | | [Maxim AI](https://openaitools.app/ja/tool/maxim-ai) | 121,351 | Contact for Pricing, Free Open Source | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/maxim-ai-vs-openlit) | | [Future AGI](https://openaitools.app/ja/tool/future-agi) | 121,741 | Freemium, Usage-based | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/future-agi-vs-openlit) | | [LiteLLM](https://openaitools.app/ja/tool/litellm) | 576,967 | フリーミアム、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/litellm-vs-openlit) | | [honeyhive.ai](https://openaitools.app/ja/tool/honeyhive-ai) | 8,835 | フリーミアム、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/honeyhive-ai-vs-openlit) | | [Helicone](https://openaitools.app/ja/tool/helicone-ai) | 57,187 | フリーミアム、無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ、無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/helicone-ai-vs-openlit) | | [Portkey](https://openaitools.app/ja/tool/portkey-ai) | 195,650 | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/openlit-vs-portkey-ai) | | [Respan](https://openaitools.app/ja/tool/respan) | 91,503 | フリーミアム | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/openlit-vs-respan) | | [Ollama](https://openaitools.app/ja/tool/ollama) | 9,421,973 | Free, Freemium, Paid | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/ollama-vs-openlit) | | [Confident AI](https://openaitools.app/ja/tool/confident-ai) | 83,400 | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/confident-ai-vs-openlit) | | [PromptLayer](https://openaitools.app/ja/tool/promptlayer) | 85,899 | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/openlit-vs-promptlayer) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/tool/openlit