Open source Agent Harness Engineering Platform
openlit.io 出典★ 871 DiscordAIモデル・エージェント / プロンプト・評価・LLM監視
- 月間訪問数
- 6K
- 下降18.3%前月比2026年10月
- 公開された売上
- 非公開
- 公開収益の証明はまだありません
- 最低料金
- 不明
- フリーミアムモデル、プラン料金はまだ特定されていません
- 公開日
- 2年前
- 2024-04-26 · 推定
訪問
マーケティング動向
公開・検索＆コンテンツ・参照・プロモーションFazier (42 票 · 5 コメント) でリリース公開
OpenLIT: Zero code Agent Observability — Continuous feedback for testing, tracing & fixing AI agents
2025年10月30日 · 13ヶ月前ローンチページ
Product Hunt でリリース公開
Trace LLM requests + costs with OpenTelemetry monitoring
2025年10月10日 · 13ヶ月前ローンチページ
Product Hunt でリリース公開
Customizable self-hosted dashboards for LLM observability
2025年8月21日 · 15ヶ月前ローンチページ
Fazier (107 票 · 9 コメント) でリリース公開
OpenLIT 2.0 — Open Source Platform for AI Engineering
2024年11月25日 · 24ヶ月前ローンチページ
第三者レビュー＆事例分析
集客チャネル分析・エンジニア評価・OSS指標Show HN
2024-04-26出典
- 開発者投稿の抜粋：
- Hey HN, we're super excited to share something we've been working on: OpenLIT. After an engaging preview that some of you might recall, we are now proudly announcing our first stable release! *What's OpenLIT?* Simply put, OpenLIT is an open-source tool designed to make monitoring your Large Language Model (LLM) applications straightforward. It’s built on Ope
Show HN
2024-04-27出典
- 開発者投稿の抜粋：
- Hey Everyone! I am super excited to share something we've (me and my friend) been working on: OpenLIT. After an engaging preview that some of you might recall, we are now proudly announcing our first stable release! *What's OpenLIT?* Simply put, OpenLIT is an open-source tool designed to make monitoring your Large Language Model (LLM) applications straightfo
Show HN
2024-05-28出典
- 開発者投稿の抜粋：
- Hey folks! I'm thrilled to let you all know about something my friend and I have been working on at [OpenLIT]( https://github.com/openlit/openlit )! For those of you working with LLMs, we’ve got some pretty cool updates. We’ve successfully integrated Prometheus and Jaeger—yes, the go-to observability tools to fully support your LLM application observability.
Show HN
2024-06-02出典
- 開発者投稿の抜粋：
- Hello everyone, I’m the maintainer of OpenLIT, and like many of you, I’ve always struggled with debugging LLM responses on Ollama and GPT4All—it's possible but with significant effort tbh. So, taking advantage of my role as maintainer, I tackled the problem head-on to make it simpler. I've developed an OpenTelemetry-native integration within OpenLIT aimed at
Fazier
2024-08-14出典
- 評価されている点：
- Advanced Monitoring of LLM and VectorDB Performance World's First OpenTelemetry-Native Collector for GPU Monitoring Cost Tracking for Custom and Fine-Tuned Models OpenTelemetry-Native & Vendor-Neutral SDKs allowing you to send data to any OpenTelemetry endpoint
Fazier
2024-11-25出典
- 評価されている点：
- 📈 Analytics Dashboard: Monitor your AI application’s health and performance with detailed dashboards that track metrics, costs, and user interactions, providing a clear view of overall efficiency. 🔌 OpenTelemetry-native Observability SDKs: Vendor-neutral SDKs to send traces and metrics to your existing observability tools. 💲 Cost Tracking for Custom and Fine-Tuned Models: Tailor cost estimations for specific models using custom pricing files for precise budgeting. 🔒 Guardrails: Implement security measures and input validation to protect against malicious injection attacks. 🧪 Evaluations: Assess LLM responses to ensure accuracy and relevance. 🔑 API Keys and Secrets Management: Securely handle your API keys and secrets centrally, avoiding insecure practices. 🐛 Exceptions Monitoring Dashboard: Quickly spot and resolve issues by tracking common exceptions and errors with a dedicated monitoring dashboard. 💭 Prompt Management: Manage and version prompts using Prompt Hub for consistent and easy access across applications. 🔑 API Keys and Secrets Management: Securely handle your API keys and secrets centrally, avoiding insecure practices. 🎮 Experiment with different LLMs: Use OpenGround to explore, test, and compare various LLMs side by side.
- 適したユーザー：
- Real-time Application Monitoring: Use the Analytics Dashboard to monitor performance metrics and exceptions in real-time, allowing developers to quickly identify and resolve performance issues or bugs in AI applications. Secure Development Practices: Implement Guardrails and centralized API Keys and Secrets Management to ensure secure code and configuration practices, reducing the risk of vulnerabilities such as injection attacks. Cost-effective Model Training: Utilize Cost Tracking for Custom Models to develop cost-efficient AI models by accurately estimating training expenses, helping teams stay within budget constraints. Continuous Improvement of AI Outputs: Incorporate Evaluations to consistently assess LLM outputs, enabling developers to iteratively refine model responses for accuracy and relevance in user applications. Prototype and Test AI Solutions: Use OpenGround to rapidly prototype, test, and compare different large language models, helping developers find the best fit for their specific application needs through experimentation.
Fazier
2025-10-30出典
- 評価されている点：
- 1. Zero-Code Instrumentation OpenLIT enables observability without needing any code changes. It automatically instruments LLMs, AI agents, vector databases, and GPUs without manual setup. This helps teams get instant visibility into their AI pipelines with minimal effort. 2. OpenTelemetry-Native Built fully on the OpenTelemetry standard, making it easy to integrate with existing monitoring tools like Grafana, Prometheus, Elastic, and New Relic. Ensures consistency and compatibility across various observability platforms. 3. End-to-End Tracing Provides detailed traces for every AI request, including model calls, retrieval steps, and tool usage in agent workflows. Helps identify slow or failing components and optimize performance. 4. Metrics and Cost Tracking Tracks latency, throughput, token usage, and costs per model, request, or environment. Enables detailed cost analysis and optimization for multi-model or multi-provider setups. 5. Hallucination and Quality Detection Detects and flags potential hallucinations or low-quality responses. Offers simple evaluation metrics to assess response reliability. 6. Prompt Management and Experiment Tracking Stores and versions prompts for consistent experimentation. Allows for the comparison of model outputs, helping teams refine prompts and maintain quality control. 7. Self-Hosted and Privacy-Focused Being open-source, OpenLIT can be fully self-hosted. Keeps all observability data within your infrastructure, ensuring security and compliance. 8. Dashboards and Visualization Includes ready-to-use dashboards for latency, cost, token usage, GPU performance, and error tracking.
- 適したユーザー：
- 1. Debugging AI Applications Trace entire LLM and agent workflows to pinpoint the exact cause of poor or incorrect responses. Identify whether errors originate from the model, the retrieval step, or the external tool. 2. Cost Optimization Monitor token usage and costs across models and environments. Compare different LLMs to find the best balance between accuracy, latency, and price. 3. Performance Monitoring Observe response times and throughput to ensure stable and efficient AI services. Track GPU usage for locally hosted or fine-tuned models to optimize hardware utilization. 4. Regression Testing and Version Control Track prompt versions and compare new model responses with previous ones. Detect performance regressions before deployment. 5. Monitoring AI Agents and Tools Understand how often agents invoke different tools and how each tool impacts latency and reliability. Spot slow or error-prone tools quickly. 6. Compliance and Security Use the self-hosted setup to ensure all telemetry data remains within your secure infrastructure. Ideal for industries with strict data protection requirements, such as finance or healthcare. 7. Setting AI Service-Level Objectives (SLOs) Define measurable goals such as latency limits, cost per request, or acceptable hallucination rates. Integrate alerts into existing observability systems for proactive monitoring. 8. Onboarding and Knowledge Sharing Use OpenLIT traces and dashboards as learning tools for new engineers. Helps them understand real AI workflows and system interactions without needing deep system access.
OSS＆Agentエコシステム
GitHub · MCP / Skill
最終コミット 2026-11-07
- GitHubスター数
- ★ 871
- フォーク数 (Forks)
- 114
- ライセンス
- リポジトリを参照
- 主要言語
- Python
商用OSS (COSS) 収益化パス：コミュニティ自己ホスト版（オープンソース · Docker） → マネージドクラウド（フリーミアム）
クラウド版の料金を見る →流入元
2026年10月
訪問構成
このサイトの流入チャネルおよび国別構成データはまだありません。
検索
ドメイン評価 (DR) —ドメイン登録 不明
このサイトの検索キーワードデータはまだありません。
トラフィックデータ：Vaneform
料金
OSS
The published price is 0 USD.
Unlimited self-hosted usage.
Enterprise
要問い合わせ
Cloud
不明
無料トライアル：なし · 法人向けカスタムプランあり · Observed 2026-11-09 · 元の料金ページ
ページ＆変更履歴
2024-07-26 から記録開始
主要ページ
週次スナップショットopenlit.io/ スナップショット 2026-11-10
変更
デザイン
ファーストビューの視覚分析と :root CSS
ミニマル・モノクローム（ライト背景・余白多め密度）：中央見出し＋CTAボタンレイアウトとファーストビュー体験デモ・ツールビジュアル。
ファーストビュー · クリックで拡大
ファーストビューの訴求とコンバージョン導線
“Open source Agent Harness Engineering Platform”
中央見出し＋CTAボタンのファーストビュー構造に、無料で開始 / 今すぐ登録のCTAとユーザーアイコン＆口コミ評価を組み合わせた設計。
Conversion path: 中央見出し＋CTAボタン + ファーストビュー体験デモ・ツール → 無料で開始 / 今すぐ登録 · Trust bar: ユーザーアイコン＆口コミ評価
- カテゴリ定義・王道アンカー
- インタラクティブなヒーローツール
パレット · クリックでコピー
5次元デザイン評点7.1 / 10
- フォント＆タイポグラフィ
- 8.0
- 配色＆コントラスト
- 7.0
- レイアウト＆余白
- 7.0
- ディテール＆完成度
- 7.0
- 独自性・スタイル識別度
- 6.0
市場構造
- フォント
- Inter / SFMono-Regular
- ファーストビュー構成
- 中央見出し＋CTAボタン
- メインビジュアル
- ファーストビュー体験デモ・ツール
- コンバージョンCTA
- 無料で開始 / 今すぐ登録
- 社会的証明・実績
- ユーザーアイコン＆口コミ評価
- ナビゲーション
- 全幅トップバー
- 明暗＆情報密度
- ライト · 余白多め
- 角丸＆階層表現
- 中角丸 · 細線ボーダー
AIデザイン仕様全文をプレビュー（:root CSS変数＆レイアウト規則を含む）スタイルトークンのみ抽出。ブランド名・ロゴ・文言・画像の模倣は禁止
# デザインブリーフ：ミニマル・モノクローム（プレシジョン・スイスグリッド 併用）
モノクロパレットに単一のアクセントカラー、極細の区切り線、たっぷりの余白を組み合わせたスタイル。
## デザイントークン
```css
:root {
--background: #fafaf9;
--surface: #ffffff;
--foreground: #111111;
--muted-foreground: #78716c;
--accent: #f36c06;
--radius: 8px;
--font-heading: "Inter", ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
--font-body: "Inter", ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
--font-mono: "SFMono-Regular", ui-monospace, monospace;
}
```
配色面積比：背景 #FAFAF9 (~72%) · サーフェス #FFFFFF (~14%) · 本文 #111111 (~6%) · 補助テキスト #78716C (~4%) · アクセント #F36C06 (~4%)。背景とサーフェスがキャンバスの大部分を占め、アクセントカラーは主要ボタンとアクティブ状態に限定します。
## レイアウト＆コンバージョン構造
- ヒーローレイアウト：中央見出し＋CTAボタン
- ナビゲーション構造：全幅トップバー
- テーマと密度：ライト · 余白多め
- 角丸とエレベーション：中角丸；ドロップシャドウなし — 1pxの細線ボーダーと余白で階層を分離
- 主なビジュアル媒体：ファーストビュー体験デモ・ツール
- コンバージョン CTA：無料で開始 / 今すぐ登録 · トラストバーに ユーザーアイコン＆口コミ評価 を使用
- 見出しフック：カテゴリ定義・王道アンカー
- ヒーローコンポーネント：インタラクティブなヒーローツール
- 空間レイアウトの要点：中央見出し＋CTAボタンのファーストビュー構造に、無料で開始 / 今すぐ登録のCTAとユーザーアイコン＆口コミ評価を組み合わせた設計。
- ビジュアル要約：ミニマル・モノクローム（ライト背景・余白多め密度）：中央見出し＋CTAボタンレイアウトとファーストビュー体験デモ・ツールビジュアル。
## 避けるべき表現
- 多色ネオングラデーション
- 濃いドロップシャドウ
- 複数の競合するアクセントカラー
上記のデザイントークンとレイアウト仕様に従ってUIを実装してください。カラーはこれらのCSS変数のみを使用し、アクセントカラーは主要CTAとアクティブ状態に限定します。視覚スタイルのみを取り入れ、参考製品のブランド名・ロゴ・文言・画像は一切複製しないでください。
よくある質問と根拠データ
- Openlit の料金プランはいくらですか？（無料枠・月額費用）
- OSS: The published price is 0 USD.; Enterprise: 要問い合わせ; Cloud: 不明. 観測日：2026-11-09。 最新の支払い条件、利用上限、税金は掲載元でご確認ください。出典
- Openlitのウェブサイトの訪問数は？
- Vaneformによる2026-10の推定訪問数は6Kです。再訪問も含まれます。有料顧客数と売上はそれぞれの根拠で確認してください。出典
- What is Openlit and what platforms does it support?
- Openlit is catalogued under プロンプト・評価・LLM監視: Open source Agent Harness Engineering Platform. Supported platforms: CLI / SDK, API.
- Is Openlit open source?
- Openlit has a public repository (https://github.com/openlit/openlit) ＋ its source repository published, recording 871 GitHub stars, およびセルフホストデプロイに対応.出典
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