Sie haben ein LLM in die Produktion gebracht. Wie gut funktioniert es? Was kostet es? Halluziniert es häufiger? Sie brauchen AI Observability.
Was messen¶
- Latenz: TTFT, gesamte Generierungszeit
- Kosten: Token-Verbrauch pro Anfrage/Nutzer/Feature
- Qualität: Nutzerfeedback, LLM-as-Judge-Scores
- Fehler: API-Ausfälle, Rate Limits, Timeouts
Tooling¶
LangSmith: Tracing, Evaluation. Langfuse: Open Source, self-hostbar — unsere Wahl. Arize Phoenix: Evals und Experimente.
Kostenmanagement¶
- Dashboard mit Echtzeit-Kosten pro Feature
- Alerting bei Kostenanomalien
- Reviews zur Prompt-Optimierung
- Model Routing — günstigeres Modell, wo es ausreicht
AI ohne Observability ist eine tickende Zeitbombe¶
Implementieren Sie Tracing ab dem ersten Tag. Langfuse für Self-Hosted, LangSmith für Komfort.
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