llmtrace

零代码给 OpenAI API 加安全盾，实时防注入、扫隐私、控成本

llmtrace 是一个零代码的 LLM 安全与可观测性代理，专为 OpenAI 兼容 API 设计。它作为中间层，实时拦截并分析请求与响应，提供提示注入检测、PII（个人身份信息）扫描和成本控制三大核心能力。项目用 Rust 编写，性能开销低，部署简单，无需修改现有代码即可接入。它解决了企业在使用大模型时面临的安全合规和成本管理问题，尤其适合需要快速上线 AI 功能但缺乏安全团队的中小团队。通过轻量级代理，用户能可视化监控 API 调用，识别恶意输入，防止敏感数据泄露，并限制 Token 消耗，从而在保障安全的同时优化运营成本。

开源 unknown 对话助手

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GitHub 星标 ★ 53

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类对话助手

开发团队techlab-innov

所属国家

官网地址http://docs.llmtrace.io

GitHubhttps://github.com/techlab-innov/llmtrace

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agentic,ai-agents,ai-infrastructure,ai-security,aiops,chatgpt,llm-inference,llm-monitoring,llm-security,llm-security-compliance-prompt-injection,llmops,mlops,observability,openai,pii-detection,prompt-injection,proxy,rust,security

GitHub 星标★ 53

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-01-31 00:00:00

最近更新2026-09-14 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数7

使用教程

核心亮点

零代码接入，无需改动现有应用，配置代理即可生效
实时检测提示注入和 PII 扫描，覆盖安全合规关键需求
内置成本控制功能，可限制 Token 消耗，防止预算超支

不足之处

项目处于早期阶段，文档和社区支持尚待完善
仅支持 OpenAI 兼容 API，对非标准接口适配有限

适用场景

企业将 LLM 接入生产环境前，需快速增加安全防护层
开发团队需要监控 API 调用成本，避免资源浪费
处理用户输入时，需实时过滤提示注入和敏感信息

替代项目

LiteLLM、Langfuse、Helicone

项目介绍

llmtrace 是基础设施领域的开源项目，由 techlab-innov 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,132 个项目，GitHub 星标数为 53。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-14。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：企业将LLM接入生产环境前，需快速增加安全防护层。同类可对比的替代方案包括 LiteLLM、Langfuse、Helicone。

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