Open source Agent Harness Engineering Platform
openlit.io 원문 출처★ 871 DiscordAI 모델 및 에이전트 / 프롬프트, 평가 및 LLM 옵저버빌리티
- 월간 방문 수
- 6K
- 하락18.3%전월 대비2026년 10월
- 공개 매출
- 비공개
- 아직 공개 수익 증빙이 없습니다
- 시작 요금
- 알 수 없음
- 프리미엄(Freemium) 모델, 요금제 가격 미확인
- 출시일
- 2년 전
- 2024-04-26 · 추정
트래픽
마케팅 활동
출시, 검색·콘텐츠, 추천, 프로모션Fazier (추천 42 · 댓글 5)에서 출시출시
OpenLIT: Zero code Agent Observability — Continuous feedback for testing, tracing & fixing AI agents
2025년 10월 30일 · 13개월 전출시 페이지
Product Hunt에서 출시출시
Trace LLM requests + costs with OpenTelemetry monitoring
2025년 10월 10일 · 13개월 전출시 페이지
Product Hunt에서 출시출시
Customizable self-hosted dashboards for LLM observability
2025년 8월 21일 · 15개월 전출시 페이지
Fazier (추천 107 · 댓글 9)에서 출시출시
OpenLIT 2.0 — Open Source Platform for AI Engineering
2024년 11월 25일 · 24개월 전출시 페이지
제3자 리뷰 및 사례 분석
유입 채널 분석, 엔지니어 리뷰 및 오픈소스 지표Show HN
2024-04-26원문 출처
- 메이커 원문 발췌:
- 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
2024-04-27원문 출처
- 메이커 원문 발췌:
- 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
2024-05-28원문 출처
- 메이커 원문 발췌:
- 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
2024-06-02원문 출처
- 메이커 원문 발췌:
- 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
2024-08-14원문 출처
- 엔지니어 호평 포인트:
- 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
2024-11-25원문 출처
- 엔지니어 호평 포인트:
- 📈 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.
- 적합한 사용자:
- 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
2025-10-30원문 출처
- 엔지니어 호평 포인트:
- 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.
- 적합한 사용자:
- 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.
오픈소스 및 Agent 생태계
GitHub · MCP / Skill
최근 커밋 2026-11-07
- GitHub 스타
- ★ 871
- 포크 수 (Forks)
- 114
- 오픈소스 라이선스
- 저장소 설명 참조
- 주요 언어
- Python
오픈소스 상업화(COSS) 경로:커뮤니티 자체 호스팅(오픈소스 · Docker) → 매니지드 클라우드(프리미엄(Freemium))
클라우드 요금제 보기 →유입 경로
2026년 10월
트래픽 구성
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검색
사이트 권위도 (DR) —도메인 등록 알 수 없음
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트래픽 데이터: Vaneform
가격
OSS
The published price is 0 USD.
Unlimited self-hosted usage.
Enterprise
영업팀 문의
Cloud
알 수 없음
무료 체험: 없음 · 기업 맞춤 플랜 · Observed 2026-11-09 · 원본 요금 페이지
페이지 및 변경 내역
2024-07-26부터 기록 시작
주요 페이지
주간 스냅샷openlit.io/ 스냅샷 2026-11-10
변경
디자인
첫 화면 비주얼 분석 및 :root CSS
미니멀 모노크롬(라이트 배경 · 여백 많음 밀도): 중앙 헤드라인 + CTA 버튼 레이아웃과 히어로 인터랙티브 데모 / 도구 비주얼.
히어로 미리보기 · 클릭하여 확대
첫 화면 피치 및 전환 흐름
“Open source Agent Harness Engineering Platform”
중앙 헤드라인 + CTA 버튼 히어로 구조에 무료 시작 / 회원 가입 CTA와 아바타 스택 및 사용자 후기 요소를 결합한 구성.
Conversion path: 중앙 헤드라인 + CTA 버튼 + 히어로 인터랙티브 데모 / 도구 → 무료 시작 / 회원 가입 · Trust bar: 아바타 스택 및 사용자 후기
- 카테고리 포지셔닝 앵커
- 인터랙티브 히어로 툴
팔레트 · 클릭하여 복사
5차원 디자인 점수7.1 / 10
- 타이포그래피
- 8.0
- 색상 및 대비
- 7.0
- 레이아웃 및 여백
- 7.0
- 디테일 및 완성도
- 7.0
- 스타일 독창성
- 6.0
시장 구조
- 폰트
- Inter / SFMono-Regular
- 히어로 레이아웃
- 중앙 헤드라인 + CTA 버튼
- 메인 비주얼
- 히어로 인터랙티브 데모 / 도구
- 전환 액션(CTA)
- 무료 시작 / 회원 가입
- 신뢰 배지 / 사회적 증거
- 아바타 스택 및 사용자 후기
- 내비게이션
- 전체 폭 상단 바
- 테마 및 밀도
- 라이트 · 여백 많음
- 모서리 및 깊이감
- 중간 라운드 · 세선 테두리
AI 디자인 브리프 전문 미리보기 (:root CSS 변수 및 레이아웃 규칙 포함)스타일 토큰만 추출하며 브랜드명, 로고, 카피, 이미지는 복제하지 않습니다
# 디자인 브리프: 미니멀 모노크롬 (프리시전 스위스 그리드 겸비)
단일 포인트 컬러를 더한 모노크롬 팔레트, 세밀한 구분선, 넉넉한 여백이 특징입니다.
## 디자인 토큰
```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;
}
```
색상 면적 비율: 배경 #FAFAF9 (~72%) · 패널/표면 #FFFFFF (~14%) · 본문 텍스트 #111111 (~6%) · 보조 텍스트 #78716C (~4%) · 강조색 #F36C06 (~4%). 배경과 표면이 캔버스의 대부분을 차지하며, 강조색은 주요 버튼과 활성 상태에만 사용합니다.
## 레이아웃 및 전환 구조
- 히어로 레이아웃: 중앙 헤드라인 + CTA 버튼
- 내비게이션: 전체 폭 상단 바
- 테마 및 밀도: 라이트 · 여백 많음
- 모서리 둥글기 및 입체감: 중간 라운드; 드롭 섀도우 없음 — 1px 헤어라인 테두리와 여백으로 계층 구분
- 주요 비주얼 매체: 히어로 인터랙티브 데모 / 도구
- 전환 CTA: 무료 시작 / 회원 가입 · 신뢰 바에 아바타 스택 및 사용자 후기 사용
- 헤드라인 훅: 카테고리 포지셔닝 앵커
- 히어로 컴포넌트: 인터랙티브 히어로 툴
- 공간 레이아웃 노트: 중앙 헤드라인 + CTA 버튼 히어로 구조에 무료 시작 / 회원 가입 CTA와 아바타 스택 및 사용자 후기 요소를 결합한 구성.
- 비주얼 요약: 미니멀 모노크롬(라이트 배경 · 여백 많음 밀도): 중앙 헤드라인 + CTA 버튼 레이아웃과 히어로 인터랙티브 데모 / 도구 비주얼.
## 피해야 할 요소
- 다중 네온 그라데이션
- 짙은 드롭 섀도우
- 서로 충돌하는 복수의 포인트 컬러
위 디자인 토큰과 레이아웃 사양에 따라 UI를 구현하세요. 색상은 지정된 CSS 변수만 사용하고 강조색(accent)은 주요 버튼과 활성 상태에만 제한적으로 사용합니다. 시각적 스타일만 채택하며 참고 제품의 브랜드명, 로고, 카피, 이미지는 복제하지 마세요.
주요 질문과 근거
- Openlit의 가격과 요금제는 얼마인가요? (무료 플랜·월 구독료)
- OSS: The published price is 0 USD.; Enterprise: 영업팀 문의; Cloud: 알 수 없음. 관측일: 2026-11-09. 최신 결제 조건, 사용 한도, 세금은 원문에서 확인하세요.원문 출처
- Openlit의 웹사이트 방문 수는 얼마인가요?
- Vaneform이 추정한 2026-10의 웹사이트 방문 수는 6K입니다. 반복 방문이 포함될 수 있으며 유료 고객 수와 매출은 별도의 근거로 확인해야 합니다.원문 출처
- What is Openlit and what platforms does it support?
- Openlit is catalogued under 프롬프트, 평가 및 LLM 옵저버빌리티: Open source Agent Harness Engineering Platform. Supported platforms: CLI / SDK, 오픈 API.
- Is Openlit open source?
- Openlit has a public repository (https://github.com/openlit/openlit) + its source repository published, recording 871 GitHub stars, 및 자체 호스팅 배포 지원.원문 출처
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AI 모델 및 에이전트 / 프롬프트, 평가 및 LLM 옵저버빌리티
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