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Langfuse

Plataforma de ingeniería LLM para trazabilidad de agentes, gestión de prompts, ejecución de evaluaciones y seguimiento de costes y latencia.

Langfuse: trazas, prompts y evaluaciones para aplicaciones LLM

Haz un seguimiento de las llamadas de agentes, versiona prompts, ejecuta evaluaciones LLM-as-a-judge y supervisa costes, en la nube o en tus propios servidores.

Gratis para siempre · open source · MIT (ee directories under a separate licence)
✓ Needs IT✓ En el navegador✓ Colaboración en tiempo real
7.9
ZEKAI
Trazabilidad y evaluaciones para aplicaciones LLM
Gratis y open source · Software
Facilidad de configuración5
Utilidad8
Mantenimiento9.5
Comunidad9.2
★ 37,366
GITHUB
Nov 2026
ACTUALIZADO
MIT (ee directories under a separate licence)
LICENCIA
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⚡ Respuesta rápida

Langfuse es una plataforma de ingeniería de IA open-source para la observabilidad y evaluación de agentes. Recopila trazas de tu aplicación LLM, gestiona prompts y ejecuta evaluaciones. Es ideal para desarrolladores que crean aplicaciones LLM y quieren ver qué hizo cada llamada y cuánto costó.

Funciona en
Web
Alojamiento
Nube o autoalojado
Idiomas
TypeScript
Licencia
MIT (ee directories under a separate licence)

Qué es

Instrumentas tu aplicación con los SDKs de Python o JS/TS, OpenTelemetry o integraciones como OpenAI, LangChain, LlamaIndex o LiteLLM, y las trazas aparecen en Langfuse. A partir de ahí, puedes versionar prompts, ejecutar evaluaciones manuales o LLM-as-a-judge y crear paneles de control para la latencia, el coste y la calidad. Una pasarela AI Gateway en fase beta redirige las llamadas a modelos a través de un único endpoint.

Para quién

Es ideal para equipos que lanzan funcionalidades LLM y necesitan trazabilidad y evaluaciones más allá de los registros. Es más de lo que necesita un pequeño proyecto personal si solo llamas a un modelo de vez en cuando, y el self-host añade infraestructura que debes operar.

Funciones clave

Trazabilidad para aplicaciones LLM

Realiza un seguimiento de las llamadas LLM, recuperación, embeddings y acciones de agentes en forma de trazas.

Gestión de prompts

Versiona, colabora y almacena en caché prompts, y cámbialos sin necesidad de replegar.

Evaluaciones

LLM-as-a-judge, evaluadores de código, feedback de usuarios y etiquetado manual.

AI Gateway (beta)

Un único endpoint para llamadas a proveedores, con claves centrales y seguimiento de costes.

Paneles de control y API de métricas

Haz un seguimiento de la latencia, el coste y la calidad con paneles personalizados y alertas.

Ingesta basada en OpenTelemetry

Cualquier aplicación o colector instrumentado con OpenTelemetry puede enviar trazas.

Cómo empezar

Listo en 3 pasos

1
Regístrate en Langfuse Cloud, o clona el repositorio y ejecuta docker compose up para obtener una instancia local.
2
Instala el SDK de Python o JS, o apunta un exportador de OpenTelemetry a Langfuse.
3
Envía una primera traza y compruébala en la interfaz gráfica, luego añade prompts y evaluadores.
Sin rodeos

Nuestro veredicto honesto

Lo mejor

  • Basado en OpenTelemetry, por lo que las aplicaciones instrumentadas existentes pueden enviar trazas sin necesidad de un SDK personalizado.
  • Las versiones y etiquetas de prompts se pueden modificar sin cambiar el código de la aplicación.
  • Se enumeran numerosas integraciones, incluyendo OpenAI, LangChain, LlamaIndex, LiteLLM y varios frameworks de agentes.
  • El plan Cloud Hobby es gratuito y no requiere tarjeta de crédito.

Sus límites

  • El self-host requiere un trabajo de operaciones real: Docker Compose es adecuado para una única máquina virtual, pero el README señala Kubernetes con Helm como el despliegue de producción recomendado.
  • Las funciones Enterprise se encuentran en directorios ee separados bajo una licencia diferente a la del núcleo MIT.
  • La gestión de habilidades (Skill Management) y el AI Gateway están etiquetados como beta.
  • El uso en Cloud se mide en unidades; el plan gratuito Hobby está limitado a 50k unidades al mes y 30 días de acceso a los datos.
Costo

Precios y licencia

El núcleo cuenta con licencia MIT y es gratuito para self-host. Langfuse Cloud (https://langfuse.com/pricing) ofrece un plan Hobby gratuito con 50k unidades al mes, Core por $29 al mes, Pro por $199 al mes y Enterprise por $2499 al mes, con unidades adicionales a $8 por cada 100k.

Trabajo remunerado

Empleos para hispanohablantes

767 puestos remotos abiertos de entrenamiento de IA, actualizados el 14 de noviembre de 2026; la mayoría paga $20–$175 por hora. 20 de ellos piden hispanohablantes. Zekai los lista gratis; la solicitud va a la plataforma del empleador.

Ver todos los puestos abiertos →
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Preguntas

FAQ

Puedo hacer self-host de Langfuse?

Sí. El README proporciona Docker Compose para una sola máquina, Helm para Kubernetes y plantillas de Terraform para AWS, Azure y GCP.

Cuánto cuesta Langfuse Cloud?

La página de precios muestra el plan Hobby gratuito, Core a $29 al mes, Pro a $199 al mes y Enterprise a $2499 al mes.

Funciona con LangChain o OpenAI?

Sí. El README enumera integraciones para OpenAI, LangChain y LangGraph, LlamaIndex, LiteLLM, el Vercel AI SDK y otras.

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