Arize Phoenix
Suivi basé sur OpenTelemetry, évaluations, jeux de données et environnement de test de prompts pour les applications LLM, exécuté sur votre propre machine ou vos propres serveurs.
Suivi, évaluations, jeux de données et environnement de test de prompts auto-hébergés basés sur OpenTelemetry.
Arize Phoenix est la plateforme d'observabilité IA open source d'Arize pour l'expérimentation, l'évaluation et le dépannage. Elle convient aux développeurs qui recherchent des traces et des évaluations de type LangSmith exécutées localement ou dans leur propre cluster, à condition de ne pas prévoir de la revendre en tant que service.
Qu'est-ce que c'est
Phoenix enregistre le temps d'exécution de votre application LLM sous forme de traces OpenTelemetry, puis vous permet de créer des jeux de données versionnés, d'exécuter des expériences sur les modifications de prompts, de modèles ou de récupération, et de noter les résultats avec des évaluations basées sur des LLM. Il comprend également un environnement de test de prompts capable de rejouer des appels LLM tracés, un contrôle de version des prompts avec étiquetage, ainsi qu'un agent intégré nommé PXI pour le débogage des traces.
Pour qui
Il convient aux équipes Python, TypeScript, Java ou Go utilisant déjà des frameworks tels que LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK ou Vercel AI SDK qui souhaitent visualiser et noter les actions de leur application. Il ne convient pas à ceux qui souhaitent l'héberger pour des clients payants, car la licence l'interdit, ni aux équipes qui recherchent un service managé fourni directement par le projet open source.
Fonctionnalités clés
Suivi basé sur OpenTelemetry
L'instrumentation suit OpenTelemetry et les conventions OpenInference, de sorte que les traces ne sont pas liées à un seul fournisseur.
Jeux de données versionnés et expériences
Créez des jeux de données d'exemples et comparez-y les modifications apportées aux prompts, aux LLM et à la récupération.
Rejouer les appels tracés dans l'environnement de test
Ouvrez un appel LLM tracé dans l'environnement de test, modifiez le prompt ou les paramètres du modèle et réexécutez-le.
Contrôle de version des prompts
Gérez les modifications de prompts avec l'historique des versions, l'étiquetage et les expériences.
Agent intégré PXI
Un agent d'ingénierie IA intégré à Phoenix aide à déboguer les traces et à itérer sur les prompts.
Serveur MCP distant
Connectez Claude Code, Cursor et d'autres clients MCP au point de terminaison /mcp de votre instance pour interroger les traces, les jeux de données et les expériences.
Opérationnel en 3 étapes
Notre verdict honnête
Ses atouts
- Le README liste des packages d'instrumentation pour un grand nombre de frameworks (OpenAI Agents, LlamaIndex, DSPy, CrewAI, LangGraph, Pydantic AI et plus encore) en Python, JavaScript, Java et Go.
- Une seule commande, phoenix serve après pip install arize-phoenix, vous offre une instance opérationnelle sur un ordinateur portable, avec uvx comme option sans installation.
- Les traces utilisent OpenTelemetry, et les processeurs de spans convertissent les données des traces OpenLIT et OpenLLMetry.
- Des packages distincts et légers pour le client, OTel et les évaluations existent pour Python et TypeScript, ainsi qu'une CLI, ce qui vous permet de communiquer avec un Phoenix déployé sans installer toute la plateforme.
Ses limites
- La licence Elastic License 2.0 n'est pas approuvée par l'OSI : vous ne pouvez pas proposer Phoenix à des tiers en tant que service hébergé ou managé, et vous ne pouvez pas supprimer sa fonctionnalité de clé de licence.
- Pour la production, vous l'exécutez vous-même : le README pointe vers des images Docker et un chart Helm pour Kubernetes, vous gérez donc l'hébergement, les mises à niveau et le stockage.
- L'option managée est un produit différent, Arize AX, avec sa propre tarification ; le projet open source lui-même ne propose aucune version hébergée.
- Le README prévient que le modèle en un clic d'Azure sert du HTTP simple et que le bouton Google Cloud compile à partir du code source dans Cloud Shell, de sorte que ces voies nécessitent un travail supplémentaire avant de convenir à la production.
Tarifs & licence
Phoenix lui-même est gratuit sous licence Elastic License 2.0 ; votre coût correspond à la machine ou au cluster sur lequel vous l'hébergez. L'alternative managée est Arize AX (arize.com/pricing) : AX Free à $0 avec 25k spans par mois, 1 Go d'ingestion et 15 jours de rétention ; AX Pro à $50 par mois avec 50k spans, 10 Go et 30 jours ; AX Enterprise sur devis personnalisé, le seul niveau listé avec un déploiement auto-hébergé.
Missions pour francophones
876 missions ouvertes à distance en entraînement d’IA, mises à jour le 15 novembre 2026 ; la plupart paient $20–$170 de l’heure. 8 d’entre elles demandent des francophones. Zekai les liste gratuitement ; la candidature se fait sur la plateforme de l’employeur.
Alternatives
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FAQ
Arize Phoenix est-il open source ?
Le code source est public mais la licence est la Elastic License 2.0, qui est disponible en mode source-available plutôt qu'approuvée par l'OSI. Vous pouvez l'utiliser et le modifier, mais vous ne pouvez pas le fournir à des tiers en tant que service hébergé ou managé.
Phoenix fonctionne-t-il uniquement avec LangChain ?
Non. Son fichier README indique qu'il est agnostique en matière de fournisseur, de langage et de framework, et liste l'instrumentation pour OpenAI, Anthropic, LlamaIndex, DSPy, CrewAI, LangGraph et bien d'autres.
Existe-t-il un Phoenix hébergé ?
Le README indique que Phoenix est open source et auto-hébergé, et oriente vers Arize AX comme plateforme managée utilisant la même instrumentation.
