Langfuse
Plataforma de engenharia de LLM para rastrear agents, gerenciar prompts, executar evals e monitorar custos e latência.
Rastreie chamadas de agent, versione prompts, execute evals de LLM-as-a-judge e monitore custos, na nuvem ou em seus próprios servidores.
O Langfuse é uma plataforma de engenharia de IA open-source para avaliação e observabilidade de agents. Ele ingere traces do seu aplicativo LLM, gerencia prompts e executa avaliações. É ideal para desenvolvedores que criam aplicativos LLM e querem ver o que cada chamada fez e quanto custou.
O que é
Você instrumenta seu aplicativo com os SDKs Python ou JS/TS, OpenTelemetry ou integrações como OpenAI, LangChain, LlamaIndex ou LiteLLM, e os traces aparecem no Langfuse. A partir daí, você versione prompts, executa avaliações manuais ou LLM-as-a-judge e cria painéis para latência, custo e qualidade. Um AI Gateway em versão beta direciona chamadas de modelos por meio de um único endpoint.
Para quem
É adequado para equipes que lançam recursos de LLM e precisam de tracing e evals além de logs. É mais do que um pequeno projeto de hobby precisa se você chama um modelo apenas ocasionalmente, e o self-host adiciona infraestrutura que você precisa operar.
Recursos principais
Tracing para aplicativos LLM
Rastreie chamadas de LLM, recuperação, embeddings e ações de agents como traces.
Gerenciamento de prompts
Versione, colabore e faça cache de prompts, e altere-os sem precisar fazer novo deploy.
Avaliações
LLM-as-a-judge, avaliadores de código, feedback de usuários e rotulagem manual.
AI Gateway (beta)
Um único endpoint para chamadas de provedores, com chaves centrais e monitoramento de custos.
Painéis e API de métricas
Monitore latência, custo e qualidade com painéis personalizados e alertas.
Ingestão baseada em OpenTelemetry
Qualquer aplicativo ou coletor instrumentado com OpenTelemetry pode enviar traces.
Pronto em 3 passos
Nosso veredito honesto
Pontos fortes
- Construído sobre o OpenTelemetry, permitindo que aplicativos instrumentados existentes enviem traces sem um SDK personalizado.
- Versões e rótulos de prompts podem ser alterados sem modificar o código do aplicativo.
- Muitas integrações listadas, incluindo OpenAI, LangChain, LlamaIndex, LiteLLM e vários frameworks de agents.
- O plano Cloud Hobby é gratuito e não exige cartão de crédito.
Onde deixa a desejar
- O self-host exige um trabalho operacional real: o Docker Compose é adequado para uma única VM, mas o README aponta o Kubernetes com Helm como o deployment de produção recomendado.
- Recursos corporativos ficam em diretórios ee separados sob uma licença diferente do núcleo MIT.
- O Skill Management e o AI Gateway estão rotulados como beta.
- O uso na nuvem é cobrado por unidades, com o plano gratuito Hobby limitado a 50k unidades por mês e 30 dias de acesso aos dados.
Preços & licença
O núcleo possui licença MIT e é gratuito para self-host. O Langfuse Cloud (https://langfuse.com/pricing) oferece o plano Hobby gratuito com 50k unidades por mês, Core por $29/mês, Pro por $199/mês e Enterprise por $2499/mês, com unidades extras a $8 per 100k.
Vagas para quem fala português
870 vagas remotas abertas de treinamento de IA, atualizadas em 14 de novembro de 2026; a maioria paga $20–$170 por hora. 8 delas pedem falantes de português. O Zekai lista de graça; a candidatura vai para a plataforma do empregador.
Alternativas
Estas ferramentas de IA avaliadas fazem o mesmo trabalho na hora — do nosso diretório avaliado.
Use, ou deixe que a gente configure
FAQ
Posso fazer self-host do Langfuse?
Sim. O README fornece o Docker Compose para uma única máquina, Helm para Kubernetes e templates do Terraform para AWS, Azure e GCP.
Quanto custa o Langfuse Cloud?
A página de preços mostra o plano Hobby gratuito, Core por $29/mês, Pro por $199/mês e Enterprise por $2499/mês
Funciona com LangChain ou OpenAI?
Sim. O README lista integrações para OpenAI, LangChain e LangGraph, LlamaIndex, LiteLLM, o Vercel AI SDK e outros.
