
OpenLIT是聚焦生成式AI与大语言模型应用可观察性的开源AI工程平台,核心定位是为AI应用全生命周期的运行状态监控、性能优化提供技术支撑。平台支持OpenTelemetry原生集成,可实现多维度细粒度的LLM调用数据洞察,同时提供代码全透明与私有化部署选项满足不同场景的数据安全需求。目标用户覆盖AI应用开发者、数据科学家、企业AI工程团队,适用于LLM应用上线前的性能调试、运行中的异常排查、资源使用成本核算、多模型调用效果对比等场景,帮助相关从业者简化AI应用运维流程,提升应用运行稳定性与资源使用效率。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- openlit.io
- 定价模式
- OpenLIT作为开源项目,基础核心功能
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- AI应用开发者、数据科学家、企业AI工程团队、AI产品经理
- 收录时间
- 2026/6/14
- 访问量
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编辑点评
在生成式AI应用快速落地的当下,很多团队都会遇到LLM应用运行状态难追踪、问题难定位、成本难核算的痛点,这款开源的AI可观察性工具刚好切中了这些需求。和同类闭源监控工具相比,它的开源属性让用户可以完全掌握数据流向,不用担心监控过程中敏感的prompt与模型返回结果被第三方获取,对于需要处理用户隐私数据的AI应用来说适配性更高。同时原生支持OpenTelemetry的设计,让它可以很好地融入很多企业已有的可观察性体系,不需要团队推翻原有监控架构重新搭建,接入成本较低。它提供的细粒度统计维度,不仅可以帮助开发者排查延迟、报错等技术问题,还能为产品、运营团队提供功能使用情况的参考,辅助业务决策。另外私有化部署的选项,也满足了金融、医疗等对数据监管要求较高的行业的使用需求,适合不同规模的团队在不同阶段的AI应用监控需求。
核心功能
使用指南
- 1
访问OpenLIT官方网站,在文档页面查看对应开发语言与框架的接入指引,根据自身项目技术栈选择合适的集成方式,同时可下载开源代码包或获取私有化部署所需的镜像文件。
- 2
按照文档说明在现有AI项目中添加OpenLIT的依赖包,配置数据采集参数与数据上报地址,若使用私有化部署则先完成平台服务的部署与初始化配置。
- 3
启动AI应用并发起少量测试请求,进入OpenLIT控制台查看是否已正常采集到调用数据,确认监控链路连通、数据维度完整,若存在数据缺失则根据文档提示调整配置参数。
- 4
在控制台中根据业务需求配置监控看板,添加需要重点关注的性能指标、成本指标、异常告警规则,设置对应通知渠道与告警触发条件。
- 5
日常运维过程中可随时登录控制台查看应用运行数据,出现异常时通过链路追踪功能定位问题原因,定期查看统计报表优化模型使用策略与资源分配方案。
优势与不足
优点5 项
"开源代码完全透明,用户可自由查看、修改功能实现,满足自定义需求与安全验证要求"
"原生支持OpenTelemetry协议,可快速接入现有可观察性技术栈,降低对接成本"
"支持多主流LLM框架与服务接口适配,覆盖多数AI应用开发技术场景"
"支持私有化部署,所有数据存储在用户自有环境,符合数据隐私与合规要求"
"提供细粒度多维度数据统计,同时覆盖技术性能、成本核算、效果评估三类需求"
不足4 项
"官方文档的中文内容覆盖不全,非英语母语用户入门学习成本较高"
"可视化看板的自定义灵活度有限,部分复杂统计场景需要用户自行开发数据报表"
"社区生态尚在发展阶段,遇到非通用问题时可供参考的公开解决方案较少"
"暂不提供全托管的SaaS服务,中小团队需要自行承担部署与运维成本"
定价说明
OpenLIT作为开源项目,基础核心功能全部免费开放,用户可自由下载源码自行部署使用,无功能与使用时长限制,适合个人开发者与小型团队使用。目前官方暂未推出标准化的付费版本,针对有定制开发需求、需要官方技术支持服务的企业用户,可联系官方团队咨询定制化服务方案,相关服务费用根据需求复杂度与服务内容确定,建议有商业落地需求、需要稳定技术支撑的中大型企业优先咨询官方企业服务。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- AI应用开发者
LLM应用开发调试
- 数据科学家
模型效果对比评估
- 企业AI工程团队
AI应用运维管理
- AI产品经理
AI功能使用情况分析
- 企业安全合规人员
AI应用数据合规审查
- 技术负责人
AI项目成本核算管控
- 开源技术爱好者
可观察性工具二次开发
- 敏感行业AI从业者
私有化AI应用监控
常见问题
深度了解
随着大语言模型应用的快速落地,AI应用的可观察性成为很多团队面临的核心痛点,OpenLIT作为开源AI工程平台,专注于解决生成式AI与LLM应用的监控运维难题。平台提供的核心能力覆盖LLM应用运行全链路,可自动采集所有调用请求的响应时长、Token消耗、返回结果、报错信息等数据,帮助开发者快速定位应用运行过程中的延迟、出错等问题,无需手动编写大量日志采集代码。
OpenLIT原生兼容OpenTelemetry协议,可快速接入企业已有的可观察性技术栈,不需要替换原有监控工具,大幅降低团队的对接成本。同时支持适配LangChain、LlamaIndex等主流开发框架,以及OpenAI、Anthropic等第三方API和自研部署的开源大模型,覆盖多数AI应用开发场景。
针对数据安全需求较高的用户,OpenLIT所有代码全部开源,支持私有化部署,所有监控数据均存储在用户自有环境中,可满足金融、医疗、政务等敏感行业的数据合规要求。平台还提供细粒度的使用洞察与成本统计功能,可按用户、模块、模型等维度统计调用情况与成本消耗,帮助团队优化模型选型、控制运行成本。无论是个人开发者调试小型LLM应用,还是中大型企业管理规模化的AI应用集群,OpenLIT都能提供对应的支撑能力。
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