openllmetry

用 OpenTelemetry 一键监控你的大模型应用，看清每次调用和成本。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署基础设施 🍴 复刻 1188 🐛 待处理 838 👀 关注 20

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GitHub 星标 ★ 7527

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，基于OpenTelemetry的LLM可观测性工具，可自行部署，完全免费。

项目预览

openllmetry 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施

开发团队traceloop

官网地址https://www.traceloop.com/openllmetry

GitHubhttps://github.com/traceloop/openllmetry

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，基于OpenTelemetry的LLM可观测性工具，可自行部署，完全免费。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型artifical-intelligence,datascience,generative-ai,good-first-issue,good-first-issues,help-wanted,llm,llmops,metrics,ml,model-monitoring,monitoring,observability,open-source,open-telemetry,opentelemetry,opentelemetry-python,python

GitHub 星标★ 7527

上线时间2023-09-02 00:00:00

代码更新2026-11-05

仓库体积62.9 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

openllmetry 是一个面向 GenAI 和 LLM 应用的开源可观测性平台，基于 OpenTelemetry 标准构建。它解决了 LLM 应用在生产环境中缺乏标准化监控和追踪的问题，帮助开发者深入理解模型调用、提示词、令牌消耗、延迟和成本等关键指标。核心能力包括：自动追踪 LLM 调用链路，采集丰富的元数据（如模型名称、参数、令牌数），提供可视化仪表盘和告警，并支持与主流 LLM 框架（如 LangChain、OpenAI）无缝集成。通过 OpenTelemetry 的开放生态，它能够与现有监控系统（如 Prometheus、Grafana）协同工作，实现统一的可观测性视图。项目采用 Python 编写，社区活跃，适合需要精细化管理 LLM 应用性能与成本的团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 7527

技术标签

datascience generative-ai good-first-issue help-wanted llm

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 5 分钟部署方式：库/依赖 4 步

环境要求

已安装 Python 环境，且 pip 可用
网络可访问 PyPI 以安装 traceloop-sdk

安装与启动步骤

1安装 SDK

README 明确给出的最快上手方式：通过 pip 从 PyPI 安装官方 traceloop-sdk。
```
pip install traceloop-sdk
```
2初始化追踪

在代码中导入 Traceloop 并调用 init()，即会自动为你的 LLM 调用生成追踪数据。
```
from traceloop.sdk import Traceloop

Traceloop.init()
```
3本地调试模式

本地运行时 README 建议关闭批量发送，这样能立即看到 traces，便于排查问题。
```
from traceloop.sdk import Traceloop

Traceloop.init(disable_batch=True)
```
4查看完整文档

README 指向官方文档获取完整接入指南（含各框架集成与后端配置），链接见 https://traceloop.com/docs/openllmetry/getting-started-python。