Traceloop
Traceloopの機能
Traceloopの使用例
Traceloopに関するよくある質問
QTraceloopとは？
LLM／生成AIアプリケーション向けのオブザーバビリティ＆信頼性プラットフォームです。トレーシング、監視、評価をワンストップで提供します。
QTraceloopで監視できる主なメトリクスは？
レイテンシ、トークンコスト、エラー率、品質スコアなどをリアルタイムで収集し、トレースデータと紐づけて分析できます。
QOpenTelemetryエコシステムに対応していますか？
はい。OpenTelemetry／OpenLLMetry準拠で、OTLP経由で既存の observability パイプラインにそのまま接続可能です。
Q対応言語は？
Python、TypeScriptのSDKが正式対応。Go、Rubyはβ版で利用可能です。
Q無料プランはありますか？
あります。「Free Forever」プランで月5万スパン、5ユーザー、24時間データ保持が利用可能です（詳細は公式サイトをご確認ください）。
QEnterprise版との違いは？
高い利用量、無制限ユーザー、カスタムデータ保持期間、オンプレミス展開など、組織規模に応じた拡張機能が含まれます。
Q非決定的なLLMの問題を調査できますか？
トレーシング＋リプレイ＋評価を組み合わせることで、ドリフト、回帰、異常出力の原因特定を支援します。
Qどんなチームに向いていますか？
AIエンジニアリング、プラットフォームエンジニア、SREチームに最適。特に本番LLMの品質と安定性を管理したい組織におすすめです。
類似ツール
Langfuse AI
Langfuse AI は、オープンソースの LLM エンジニアリングと運用プラットフォームで、チームが大規模言語モデルを基盤としたアプリケーションを構築・監視・デバッグ・最適化するのを支援します。アプリのトレース、プロンプト管理、品質評価、コスト分析などの機能を提供し、AI アプリの開発効率と観測性を向上させます。
Braintrust AI
Braintrust AIはエンドツーエンドのAI可観測性プラットフォーム。開発チームがAIアプリの挙動を追跡し、モデル品質を評価し、本番環境のパフォーマンスを監視して、AIプロダクトの品質を継続的に改善・最適化できます。
Humanloop
Humanloop は、企業向けの AI 開発プラットフォームで、LLM（大規模言語モデル）に基づくアプリケーションの構築・評価・最適化・デプロイを一連の全工程で支援します。プロンプトエンジニアリング、モデル評価、可観測性機能を統合することで、開発チームの AI アプリの信頼性と性能を向上させ、部門横断のコラボレーションと安全なデプロイをサポートします。
Respan AI
Respan AIは、大規模言語モデル（LLM）アプリケーション向けのエンジニアリングプラットフォームです。エンドツーエンドの可観測性、自動評価、デプロイ管理機能を一本化し、技術チームがAIエージェントをプロトタイプ段階から本番環境へ確実にスケールできるよう支援します。
TruLens
TruLensは、Agent・LLM/RAGアプリ向けの評価・トレースフレームワーク。実行履歴を記録し、重要指標を数値化、実験比較を通じて検索・生成フローを継続的に改善します。
Langtrace AI
Langtrace AI は、オープンソースの可観測性と評価プラットフォームで、開発者が大規模言語モデルに基づくアプリを監視・デバッグ・最適化するのを支援し、AI のプロトタイプを信頼性の高い企業向け製品へと変換します。
OpenLIT AI
OpenLIT AI は、OpenTelemetry をベースにしたオープンソースの観測性プラットフォームで、生成型AIとLLMアプリケーション向けに設計されています。開発者がAIアプリのパフォーマンスとコストを監視・デバッグ・最適化するのを支援します。
Langsage
LangsageはLLMアプリケーション向けのオブザーバビリティ＆評価プラットフォーム。呼び出しチェーンの監視、品質評価、モデルコストとサービス安定性の管理を一括で支援します。
NetraAI
NetraAIは、AIエージェント・LLMアプリケーション向けの一体化可観測プラットフォームです。トレーシング、評価、監視、コスト分析、シミュレーションを統合し、開発から本番運用まで品質と安定性を継続的に向上させます。
AgentOps
開発者向け LLM エージェントのオブザーバビリティ＆運用プラットフォーム。トレース、デバッグ、セッションリプレイ、モニタリング機能により、問題の特定からデプロイ・コスト管理までを一貫サポート。