Foglamp

O Foglamp registra quanto custa cada chamada e divide isso por modelo, agente e cliente. Em vez de uma fatura mensal embaçada, você tem uma linha para cada um que chama. Isso torna possível apontar o único agente ou cliente que está drenando o seu orçamento. O dinheiro vaza rápido.

Cada execução vira uma visão em cascata, com o prompt e a resposta exatos capturados por span. Quando um agente devolve algo estranho, você pode percorrer todo o fluxo de chamadas e achar o passo que quebrou em vez de adivinhar a partir dos logs.

Você pode pontuar tráfego real com verificações de código e juízes de LLM. Isso significa que a qualidade não é medida apenas em uma suíte de testes. Saídas ruins que escapam dos seus testes de staging são marcadas em dados ao vivo, que é onde elas de fato importam. É esse o ponto.

Regras de limite vigiam custo, latência e taxas de erro, e o plano Pro adiciona alertas por e-mail e Slack. Você define a linha, e o Foglamp avisa quando uma execução a cruza. Não é ideal saber de um pico de latência pelos seus usuários.

A visão de Agentes mostra spans, latência e gasto de cada agente, junto com o fluxo de chamadas completo dele. Equipes que rodam vários agentes podem compará-los diretamente e ver qual é lento ou caro sem vasculhar painéis compartilhados.

Envolver o módulo ai custa duas linhas, e as funções que você recebe de volta mantêm os tipos do próprio AI SDK. O seu código atual continua funcionando do mesmo jeito. Esse baixo custo de configuração é o principal motivo pelo qual equipes pequenas realmente o ativam. Por que isso importa? Porque a ferramenta que ninguém instala não pega nada.

O Foglamp roda sob Apache 2.0, e o código vive no GitHub. Se os seus dados não podem sair da sua infraestrutura, você pode hospedá-lo por conta própria e ainda ter os mesmos traces e painéis. Grande diferença para equipes reguladas.