# OpenLIT 依據 OpenAITools.app 於 2026-11-11 查驗的觀測資料，OpenLIT（openlit.io）是收錄於 Large Language Models (LLMs) 的 AI 平台，每月產生 6028 次造訪，月流量變化量為 -1353（-18.3%）。其主要地理市場為美國（流量佔比 53.6%），並採用免費定價模式。依每月流量計算的主要競爭替代方案包括 Arize AI（每月 24.9萬次造訪），LangWatch（每月 5.21萬次造訪），Maxim AI（每月 12.14萬次造訪）。 開源、原生 OpenTelemetry 的 AI 代理可觀測性與 Harness 工程平台 ## 主要觀測資料與規格 | 指標 | 數值 | | :--- | :--- | | 工具名稱 | OpenLIT | | 代稱 | openlit | | Status | active | | Origin | open_source | | Maintenance | active | | 官方網域 | openlit.io | | 網站網址 | https://openlit.io | | 分類 | Large Language Models (LLMs), AI 開發者工具, AI 監控, 開源 AI 模型 | | 定價模式 | 免費 | | 每月造訪次數 | 6,028 | | 月流量變化 | -1,353 | | 月成長率 | -18.3% | | 主要市場 | 美國 | | 市佔率 | 53.6% | | 直接造訪 | 2,375 | | 自然搜尋造訪 | — | | 社群造訪 | — | | 推薦流量造訪 | 596 | | 電子郵件造訪 | 196 | | 評論分數 | 4.7 | | 收藏數 | 0 | | 支援平台 | 網站 | | 帳務平台 | | | 屬性 | 功能: 網站; 價格: 免費 | | 標籤 | 可觀測性, 生成式 AI, LLM, OpenTelemetry, APM, 應用程式效能監控, 追蹤, 指標, 提示詞管理, 密鑰管理, 成本追蹤, 開源 | ## 總覽 OpenLIT 將自己定位為「代理 Harness 工程平台」，而非單一用途的監控工具。它的理念是：模型只是可靠代理的一部分，真正需要檢視與修正的是模型外圍的 Harness——提示詞、上下文、工具、規則與密鑰。OpenLIT 把這些環節整合在一起，讓你可以追蹤發生了什麼、評估結果是否有效、為不該出錯的部分加上護欄，並直接修改 Harness 而不需重新部署應用程式。 埋點方式相當彈性。應用團隊可以引入 SDK 並呼叫 openlit.init() 實現行程內追蹤；希望零程式碼覆蓋的團隊可使用企業版中的 eBPF 控制器。為觀察基礎設施，另提供面向 NVIDIA、AMD 與 Intel 顯卡的 GPU 收集器；如果你已在使用 OpenTelemetry 工具鏈，只要把 OTLP exporter 指向 OpenLIT 部署即可。 由於專案原生支援 OpenTelemetry 並採用 Apache 2.0 授權，資料鏈路始終可攜。鏈路與指標既可留在 OpenLIT 介面及其以 ClickHouse 為基礎的儲存中，也可匯出到 Grafana、Datadog 或任何 OTLP 後端。儲存以 ClickHouse 為基礎，能讓大量 LLM 與代理遙測資料的查詢保持高速，整套系統可透過 Docker Compose 或 Kubernetes 自架。 ## 價格與方案 開源版即免費方案，採用 Apache 2.0 授權，涵蓋代理可觀測性、評估、護欄、Prompt Hub、Vault、OpenGround、編碼代理監控與 GPU 指標，自架不收費也無需授權金鑰。OpenLIT Cloud 尚未正式推出。另有企業版提供零程式碼 eBPF 控制器等能力，具體企業條款請以官方定價頁為準。 ## 關鍵功能與能力 - **LLM 與代理鏈路追蹤:** 為每一次 LLM 呼叫、工具呼叫、檢索與代理步驟擷取 OpenTelemetry 鏈路與指標，並可依使用者、工作階段、成本、延遲或自訂中繼資料篩選。 - **基於真實流量的評估:** 對生產流量或實驗資料使用 LLM-as-a-judge、啟發式檢查或人工審核評分，持續衡量準確率、相關性與安全性。 - **Prompt Hub 與版本管理:** 在 Prompt Hub 集中管理與版本化提示詞，無需發布新的應用程式碼即可部署、回滾與更新提示詞。 - **API 金鑰保險庫:** 將 OpenAI、Anthropic 及其他 LLM API 金鑰存放在程式庫之外的加密保險庫中，並支援輪換。 - **成本、延遲與 GPU 監控:** 跨 AI 工作負載追蹤花費、延遲與品質，並監控 NVIDIA、AMD 與 Intel 硬體的 GPU 使用率、記憶體、溫度與功耗。 ## 主要使用情境 - **偵錯生產環境代理 (AI 平台工程師):** 為 LLM 呼叫與代理迴圈埋點，查看每次請求的延遲、Token 用量與成本，並深入定位拖慢速度的具體工具呼叫或檢索步驟。 - **評估模型與提示詞改動 (機器學習工程師):** 對線上流量執行 LLM-as-a-judge 或啟發式評估器，追蹤準確率、相關性與安全評分，在問題擴散到全部使用者之前及時發現回歸。 - **安全地上線與回滾提示詞 (產品團隊):** 在 Prompt Hub 中版本化提示詞，無需重新部署應用即可回滾，並將供應商 API 金鑰保存在加密保險庫中而非原始碼裡。 - **控制 AI 成本與 GPU 使用 (工程主管):** 持續監控推論工作負載的花費、p95 延遲與 GPU 使用率，藉此優化基礎設施並讓 AI 成本可預測。 ## 優勢 - 原生 OpenTelemetry 設計讓鏈路與指標保持可攜，避免供應商鎖定 - Apache 2.0 開源版功能完整且可無限自架 - 在一套平台內涵蓋追蹤、評估、護欄、提示詞、密鑰、成本與 GPU 監控 - 提供 56+ 項整合，涵蓋 LLM、代理框架與向量資料庫，並支援從其他工具以 OTLP 接入 - 擁有活躍的開源社群與多種語言的 SDK ## 限制 - 使用開源版需自行執行並維護 ClickHouse 與 UI 部署 - OpenLIT Cloud 尚未正式推出，不想自架的團隊暫時沒有託管方案 - 零程式碼 eBPF 控制器等部分能力屬於企業版 - 功能面較廣，新使用者可能需要時間熟悉各模組 ## 常見問題 ### OpenLIT 到底觀測哪些內容？ OpenLIT 會把每一次 LLM 呼叫、工具呼叫、檢索步驟與代理步驟都記錄為標準的 OpenTelemetry 鏈路與指標。這些遙測資料既可留在 OpenLIT 內部，也可匯出到 Grafana、Datadog 或任何相容 OTLP 的後端，因此不會被鎖定在私有追蹤格式中。 ### OpenLIT 是免費的嗎？ 是的。開源版即免費方案，採用 Apache 2.0 授權，涵蓋代理可觀測性、評估、護欄、Prompt Hub、Vault、OpenGround、編碼代理監控與 GPU 指標。OpenLIT Cloud 尚未正式推出，因此官方推薦的試用方式是執行你自己的沙箱。 ### 如何開始埋點？ 在應用中引入 openlit.init() 即可開始產生鏈路資料，無需在 LLM 呼叫前放置代理。提供 Python、JavaScript 與 Go 的 SDK，並內建 50 多個 LLM 供應商、代理框架與向量資料庫的整合，同時支援從 OTel SDK、OBI 與 OpenLLMetry 以 OTLP 接入。 ### 我能掌控自己的資料嗎？ 你可以在自己的基礎設施上執行 OpenLIT 介面及其 ClickHouse 儲存，因此提示詞、鏈路與密鑰都留在你的環境中。官方表示 OpenLIT 不會對自架用量進行計量。 ### OpenLIT 的每月流量與成長趨勢為何？ OpenLIT 目前每月有 6028 次造訪，月流量變化為 -1353（成長率 -18.3%）。其主要來源市場為美國（佔比 53.6%），其中包含每月 2375 次直接造訪與每月 — 次自然搜尋造訪。 ### OpenLIT 是免費的嗎？其定價模式為何？ OpenLIT 採用免費定價模式。開源版即免費方案，採用 Apache 2.0 授權，涵蓋代理可觀測性、評估、護欄、Prompt Hub、Vault、OpenGround、編碼代理監控與 GPU 指標，自架不收費也無需授權金鑰。OpenLIT Cloud 尚未正式推出。另有企業版提供零程式碼 eBPF 控制器等能力，具體企業條款請以官方定價頁為準。支援的帳務與結帳平台包括：未列出。 ### 2026 年最佳的 OpenLIT 替代方案有哪些？ 依據 OpenAITools.app 的分類流量與功能契合度，OpenLIT 的前五大替代方案為：1. Arize AI（每月 24.9萬次造訪）; 2. LangWatch（每月 5.21萬次造訪）; 3. Maxim AI（每月 12.14萬次造訪）; 4. Future AGI（每月 12.17萬次造訪）; 5. LiteLLM（每月 57.7萬次造訪）。 ### OpenLIT 支援哪些平台與核心 AI 能力？ OpenLIT 分類於 Large Language Models (LLMs), AI 開發者工具, AI 監控, 開源 AI 模型，支援以下平台：網站，其核心能力標籤包括：可觀測性, 生成式 AI, LLM, OpenTelemetry, APM, 應用程式效能監控。 ## 替代方案 | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 定價模式 | 比較 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | [Arize AI](https://openaitools.app/tw/tool/arize-com) | 249,028 | 付費、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/arize-com-vs-openlit) | | [LangWatch](https://openaitools.app/tw/tool/langwatch) | 52,098 | 需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/langwatch-vs-openlit) | | [Maxim AI](https://openaitools.app/tw/tool/maxim-ai) | 121,351 | Contact for Pricing, Free Open Source | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/maxim-ai-vs-openlit) | | [Future AGI](https://openaitools.app/tw/tool/future-agi) | 121,741 | Freemium, Usage-based | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/future-agi-vs-openlit) | | [LiteLLM](https://openaitools.app/tw/tool/litellm) | 576,967 | 免費增值、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/litellm-vs-openlit) | | [honeyhive.ai](https://openaitools.app/tw/tool/honeyhive-ai) | 8,835 | 免費增值、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/honeyhive-ai-vs-openlit) | | [Helicone](https://openaitools.app/tw/tool/helicone-ai) | 57,187 | 免費增值、免費試用、付費、需聯絡報價、免費 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/helicone-ai-vs-openlit) | | [Portkey](https://openaitools.app/tw/tool/portkey-ai) | 195,650 | 免費增值、付費、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/openlit-vs-portkey-ai) | | [Respan](https://openaitools.app/tw/tool/respan) | 91,503 | 免費增值 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/openlit-vs-respan) | | [Ollama](https://openaitools.app/tw/tool/ollama) | 9,421,973 | Free, Freemium, Paid | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/ollama-vs-openlit) | | [Confident AI](https://openaitools.app/tw/tool/confident-ai) | 83,400 | 免費增值、付費、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/confident-ai-vs-openlit) | | [PromptLayer](https://openaitools.app/tw/tool/promptlayer) | 85,899 | 免費試用、需聯絡報價 | [比較](https://openaitools.app/tw/compare/openlit-vs-promptlayer) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/tool/openlit