OpenLIT
OpenLIT · Coding
OpenLIT ist eine Open-Source-Plattform auf OpenTelemetry-Basis für LLM-Observability, Evaluierungen und Guardrails, mit der Sie das Verhalten Ihrer KI-Agenten nachvollziehen, bewerten und korrigieren.
Über OpenLIT
About
Was ist OpenLIT
OpenLIT stellt die Observability-Schicht für KI-Anwendungen. Sie richten Ihre App darauf aus, und jeder Modellaufruf, jeder Tool-Call, jede Retrieval-Aktion und jeder Agent-Schritt erscheint als Trace, den Sie lesen können. Die Plattform deckt Tracing, Evaluierungen, Guardrails, Prompt-Verwaltung und Kostenkontrolle an einer Stelle ab.
Der Reiz liegt in der Portabilität. OpenLIT schreibt Standarddaten von OpenTelemetry, also behalten Sie die Traces im integrierten Dashboard oder schicken dieselben Daten an Grafana, Datadog oder ein beliebiges OTLP-Backend. Nichts bindet Ihre Telemetrie an ein proprietäres Format, und Sie können den kompletten Stack unter Apache 2.0 selbst hosten.
Der Haken: OpenLIT ist ein Entwicklerwerkzeug. Nutzen bringt es erst, wenn Sie ein SDK oder einen Collector anbinden, und für Produktionsmengen müssen Sie Ihren eigenen Speicher betreiben. Wer eine fertige App ohne Einrichtung sucht, ist hier falsch.
Erste Schritte
- Klonen Sie das OpenLIT-Repository und starten Sie
docker compose up -d, oder verbinden Sie Ihre App mit einem vorhandenen OTLP-Endpunkt. - Installieren Sie das SDK mit
pip install openlitfür Python odernpm install openlitfür TypeScript. - Setzen Sie
openlit.init()an den Anfang Ihres Codes, damit unterstützte Anbieter, Frameworks und Vektordatenbanken automatisch instrumentiert werden. - Öffnen Sie das Dashboard und lesen Sie Ihre ersten Traces; danach richten Sie Evaluierungen, Prompts oder Guardrails ein, während die App wächst.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von OpenLIT.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwickler, die LLM-Apps bauen
- Plattform- und SRE-Teams
- Teams, die von einem geschlossenen Observability-Tool wechseln
Aufgaben
- Einen fehlgeschlagenen Agent-Lauf debuggen
- Modellkosten senken
- Prompts vor dem Ausrollen vergleichen
- Prompt-Injection zur Laufzeit stoppen
Szenarien
- Einen RAG-Chatbot in Produktion bringen
- Coding-Agenten in der CI betreiben
- GPU-Kosten beim Training oder bei der Inferenz beobachten
Wichtigste Funktionen
OpenTelemetry-Tracing
OpenLIT zeichnet jeden LLM-Aufruf, jeden Tool-Call, jede MCP-Anfrage, jede Retrieval-Aktion und jeden Agent-Schritt als Standard-Trace von OpenTelemetry auf. Sie filtern nach Nutzer, Session, Kosten oder Latenz und schicken dieselben Daten an Grafana, Datadog oder einen beliebigen OTLP-Endpunkt, statt sie allein in OpenLIT zu lassen. Diese Portabilität ist der Hauptgrund, warum Teams es einem geschlossenen Tool vorziehen.
Automatische Instrumentierung und Optionen ohne Code
Ein openlit.init() genügt, um unterstützte Anbieter, Frameworks und Vektordatenbanken zu instrumentieren, und die Liste geht über 50 Integrationen hinaus, darunter OpenAI, LangChain, CrewAI und ChromaDB. Für Coding-Agenten wie Claude Code, Codex und Cursor installiert eine CLI die Instrumentierung, ohne Ihren Quellcode anzufassen.
LLM-Evaluierungen mit LLM-as-a-judge
OpenLIT bewertet Ausgaben auf Halluzination, Bias, Toxizität, Relevanz, Vollständigkeit und Befolgung von Anweisungen. Sie können diese Prüfungen am Live-Verkehr oder an einem Experiment laufen lassen und eine CI-Pipeline an die Ergebnisse knüpfen, sodass ein Qualitätseinbruch ein Release blockiert, statt zuerst Nutzer zu erreichen.
Prompt Hub mit Versionierung
Prompt Hub speichert Prompts an einer Stelle, versioniert sie mit den Tags Major, Minor und Patch und setzt zur Laufzeit {{variable}}-Werte ein. Sie rollen einen Prompt aus oder zurück, ohne neuen App-Code auszuliefern, was Textänderungen aus dem Release-Zyklus heraushält.
Guardrails zur Laufzeit
Guardrails prüfen Anfragen beim Eingang und greifen bei Prompt-Injection, sensiblen Themen und Themenbeschränkungen ein. Sie legen die Regeln fest, und OpenLIT setzt sie auf dem Anfrageweg durch, was eine Sicherheitsschicht ergibt, die nicht vom Wohlverhalten des Modells abhängt.
Kosten, Latenz und GPU-Monitoring
Die Plattform verfolgt Kosten und Latenz über Modelle, Anbieter, Nutzer, Sessions und Agenten hinweg und unterstützt eigene Preise für feinabgestimmte Modelle. Ein separater GPU-Collector zieht Auslastung, Speicher, Temperatur und Leistung aus NVIDIA-, AMD- und Intel-Hardware, sodass Kosten und Hardwaredruck im selben Dashboard liegen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- OpenTelemetry-nativ, sodass Traces portabel bleiben und Sie ein proprietäres Format vermeiden
- Kostenlos selbst zu hosten unter Apache 2.0, ohne Lizenzschlüssel und mit voller Datenhoheit
- Einrichtung in einer Zeile für unterstützte Anbieter, dazu Optionen ohne Code für Coding-Agenten
- Bündelt Observability, Evaluierungen, Guardrails, Prompts und GPU-Monitoring in einer Plattform
- Der Speicher auf ClickHouse-Basis hält hohe Mengen an LLM- und Agent-Telemetrie aus
Nachteile
- Es ist für Entwickler gebaut: nicht technische Nutzer finden Einrichtung und Konzepte zu sperrig
- Selbsthosting für echten Produktionsverkehr heißt, ein eigenes ClickHouse zu betreiben und gesund zu halten
- Der Funktionsumfang ist breit, deshalb dauert es mit der Einstiegsdokumentation eine Weile bis zur Produktivität
- Anders als bei einem verwalteten SaaS liegen Updates, Skalierung und Backups bei Ihnen
Häufige Fragen
OpenLIT ist eine Open-Source-Plattform, die KI-Agenten und LLM-Apps überwacht, bewertet und absichert. Sie erfasst Modellaufrufe, Tool-Calls und Retrievals als OpenTelemetry-Traces und legt darauf Evaluierungen, Guardrails und Prompt-Verwaltung.
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Alternativen zu OpenLIT
Forefront
Forefront · CodingForefront ist eine Webplattform zum Bauen mit Open-Source-KI. Sie lassen sich führende Open-Source-Sprachmodelle mit eigenen Daten feintunen, ihre Leistung bewerten und sie über eine API ausführen oder exportieren, um sie selbst zu hosten. Entwickler, die den Komfort einer geschlossenen Plattform wollen, aber darauf bestehen, ihre Modelle und Daten zu besitzen, sind hier die Zielgruppe.
Startkit
StartKit.AI · CodingStartkit ist ein Boilerplate zum Bauen von KI-SaaS-Produkten und KI-Wrappern. Man kann es sich als KI-Startup-Boilerplate vorstellen, bei dem die langweiligen Teile schon verdrahtet sind: Authentifizierung, Zahlungen über Stripe und Lemon Squeezy, Nutzungslimits, transaktionale E-Mail und ein KI-API-Starter-Kit, das mit OpenAI, Anthropic, Groq oder Llama spricht. Man klont das Repository, setzt seinen Preis und kümmert sich um den Teil des Produkts, für den Menschen wirklich bezahlen. Es basiert auf Next.js über React und Tailwind, deshalb fühlt sich ein Großteil des Boilerplate-Codes schon vertraut an.
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