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TraceLLM

面向實際 AI 應用程式的 LLM 可觀測性與追蹤平台

最後更新 2026/9/11
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關於 TraceLLM

TraceLLM 將提示詞、檢索、工具呼叫、模型跨度、Token 用量、錯誤與匯出連接到一個可檢查的工作流程。透過 SDK 封裝實際的模型、Agent、RAG 與工具呼叫，無需改變請求執行位置；可將工作階段、跨度、事件、錯誤、用量、詮釋資料及選用內容關聯至同一輪互動，並控制內容儲存、去識別化、取樣與跨度類型。TraceLLM 支援 OpenAI、Claude、Gemini、自訂閘道、內部工具與 MCP 形式工作流程，還可將選定追蹤資料轉送至 SigNoz、Honeycomb、Tempo、Datadog 或 OTLP HTTP collector。

適合人群

AI 應用程式開發團隊
Agent 開發者
RAG 應用程式團隊
平台與可觀測性工程師

適合場景

模型呼叫追蹤

RAG 檢索與工具呼叫可觀測性

Agent 工作流程除錯

AI 應用程式追蹤匯出

功能特性

統一追蹤脈絡

將工作階段、跨度、事件、錯誤、Token 用量、詮釋資料及選用內容關聯至同一輪互動。

可控資料擷取

依需求選擇內容、詮釋資料、錯誤、用量、去識別化、取樣與跨度類型。

多供應商與工作流程支援

支援 OpenAI、Claude、Gemini、自訂閘道、內部工具及 MCP 形式工作流程。

外部追蹤匯出

將選定追蹤資料轉送至 SigNoz、Honeycomb、Tempo、Datadog 或 OTLP HTTP collector。

優點

  • 將提示詞、檢索、工具呼叫、模型跨度、Token 用量與錯誤彙整至同一工作流程。
  • 透過 SDK 封裝模型、Agent、RAG 與工具呼叫，無需改變請求執行位置。
  • 支援控制內容、詮釋資料、錯誤、用量、去識別化、取樣與跨度類型的擷取。
  • 可將追蹤資料匯出至 SigNoz、Honeycomb、Tempo、Datadog 或 OTLP HTTP collector。

常見問題

支援 OpenAI、Claude、Gemini、自訂閘道、內部工具及 MCP 形式工作流程。
可透過 Node SDK 封裝實際的模型、Agent、RAG 與工具呼叫。

工具資訊

開發商TraceLLM
釋出日期2026/9/11
定價模式Free
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