Langfuse बनाम LangSmith: LLM ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म की तुलना

जब कोई चैटबॉट गलत जवाब देने लगता है, तो पहला ख्याल प्रॉम्प्ट चेक करने का आता है। एक सिंगल LLM कॉल के लिए यह ठीक चलता है। लेकिन जैसे ही ऐप कोई ऐसा एजेंट बनता है जो टूल कॉल करता है, यह तरीका काम करना बंद कर देता है।

LLM ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म इसी गायब संदर्भ को भरने की कोशिश करते हैं। ये पारंपरिक एप्लिकेशन मॉनिटरिंग टूल नहीं हैं। पारंपरिक टूल लेटेंसी और एरर रेट बताते हैं। एक LLM ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म आपको बताता है कि किस टूल कॉल ने गलत परिणाम लौटाया और क्या प्रॉम्प्ट बदलने से आउटपुट क्वालिटी बेहतर हुई।

दोनों Langfuse और LangSmith ट्रेसिंग, इवैल्युएशन और प्रॉम्प्ट मैनेजमेंट को कवर करते हैं और दोनों ने 2026 की शुरुआत में बड़े अपडेट जारी किए। फिर भी ये एक-दूसरे के बदले इस्तेमाल होने योग्य नहीं हैं। फर्क आपकी डिप्लॉयमेंट आवश्यकताओं, टेक स्टैक, और आपकी टीम के इवैल्युएशन चलाने के तरीके पर आकर रुकता है।

संक्षिप्त जवाब: Langfuse उन टीमों के लिए उपयुक्त है जिन्हें ओपन-सोर्स सेल्फ-होस्टिंग, डेटा नियंत्रण, या LangChain से बाहर का स्टैक चाहिए। LangSmith उन टीमों के लिए उपयुक्त है जो LLM एप्लिकेशन के लिए एक फ्रेमवर्क-अज्ञेय प्लेटफ़ॉर्म चाहती हैं जिसमें इंटीग्रेटेड ऑब्ज़र्वेबिलिटी, इवैल्युएशन, डिबगिंग और प्रोडक्शन वर्कफ़्लो शामिल हों। यदि दोनों में से कोई शर्त लागू नहीं होती, तो मैं कीमत पर ध्यान देता।

Langfuse और LangSmith क्या हैं?

ऊंचे स्तर पर देखें तो दोनों प्रोडक्ट LLM एप्लिकेशन को ऑब्ज़र्वेबल, टेस्टेबल और डिबग करने योग्य बनाते हैं। प्रत्येक का परिचय नीचे है।

Langfuse बनाम LangSmith प्लेटफ़ॉर्म पोज़िशनिंग का ओवरव्यू। चित्र: लेखक।

Langfuse क्या है?

Langfuse एक ओपन-सोर्स LLM इंजीनियरिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो 2023 में लॉन्च हुआ। यह ट्रेसिंग, प्रॉम्प्ट मैनेजमेंट, इवैल्युएशन (LLM-as-judge, ह्यूमन एनोटेशन, और कोड-आधारित चेक), डेटासेट एक्सपेरिमेंट, और कॉस्ट व लेटेंसी मॉनिटरिंग को कवर करता है। कोर ओपन-सोर्स प्रोडक्ट MIT लाइसेंस के अंतर्गत है।

जनवरी 2026 में, ClickHouse ने $400 मिलियन की सीरीज़ D की घोषणा की और Langfuse का अधिग्रहण किया। Langfuse अब ClickHouse का हिस्सा है—वह कॉलमनर डेटाबेस जो पहले से Langfuse बैकएंड को पावर कर रहा था। उस समय MIT लाइसेंस और ओपन-सोर्स पहचान के यथावत रहने की पुष्टि की गई थी।

Langfuse एक मैनेज्ड क्लाउड सर्विस के रूप में US, EU, और जापान रीजन में उपलब्ध है, या बिना सॉफ़्टवेयर लाइसेंस लागत के एक सेल्फ-होस्टेड ओपन-सोर्स इंस्टेंस के रूप में चलाया जा सकता है।

LangSmith क्या है?

LangSmith एक फ्रेमवर्क-अज्ञेय ऑब्ज़र्वेबिलिटी और इवैल्युएशन प्लेटफ़ॉर्म है जिसे LangChain Inc. ने बनाया है—वही टीम जिसके पीछे LangChain, LangGraph, और Deep Agents हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म प्रोपाइटरी और क्लोज़्ड-सोर्स है। LangChain ने अक्टूबर 2025 में $1.25 बिलियन वैल्यूएशन पर $125 मिलियन जुटाए।

इसकी मुख्य क्षमताओं में एप्लिकेशन रन में ट्रेसिंग, विज़ुअल डिबगिंग, ऑटोमेटेड इवैल्युएशन, प्रोडक्शन मॉनिटरिंग, और Prompt Hub व Playground के ज़रिये प्रॉम्प्ट मैनेजमेंट शामिल हैं। मई 2026 में, LangChain ने SmithDB लॉन्च किया—एक Rust-आधारित डेटा लेयर जो अब US क्लाउड में LangSmith की 100% इन्जेशन संभालता है। SmithDB LLM एप्लिकेशन द्वारा उत्पन्न विशिष्ट डेटा पेलोड के लिए डिज़ाइन किया गया है और P50 ट्रेस ट्री लोड को 92 मिलीसेकंड तथा फुल-टेक्स्ट सर्च को 400 मिलीसेकंड तक लाता है।

LangSmith मैनेज्ड क्लाउड सर्विस, ब्रिंग-योर-ओन-क्लाउड (BYOC) डिप्लॉयमेंट जिसमें डेटा कस्टमर के VPC में रहता है, या एक सेल्फ-होस्टेड एंटरप्राइज़ डिप्लॉयमेंट के रूप में उपलब्ध है। LangChain ने यह भी घोषित किया कि सेल्फ-होस्टेड LangSmith, Engine के लिए BYOK (ब्रिंग-योर-ओन-की) सपोर्ट करेगा—यह प्लेटफ़ॉर्म-में मौजूद एजेंट LLM एप्लिकेशन में त्रुटियाँ ढूंढने और ठीक करने के लिए है।

ओपन सोर्स बनाम मैनेज्ड SaaS

दोनों प्लेटफ़ॉर्म के बीच कोर अंतर सिर्फ "ओपन सोर्स बनाम नॉन-ओपन सोर्स" नहीं है। असल फर्क एक तरफ नियंत्रण और पोर्टेबिलिटी, और दूसरी तरफ मैनेज्ड वर्कफ़्लो है। Langfuse आपको बिना लाइसेंसिंग लागत के अपना स्टैक अपनी इन्फ्रास्ट्रक्चर पर चलाने देता है। LangSmith मैनेज्ड क्लाउड, BYOC, और सेल्फ-होस्टेड डिप्लॉयमेंट ऑफ़र करता है, LangChain, LangGraph और Deep Agents के लिए गहन नेटिव सपोर्ट के साथ, पर इन फ्रेमवर्कों का उपयोग अनिवार्य नहीं है।

एक अपडेट इस तुलना का फ्रेम बदलता है: LangSmith अब langsmith[otel] पैकेज और LANGSMITH_OTEL_ENABLED=true एनवायरनमेंट वेरिएबल के ज़रिये OpenTelemetry ट्रेसिंग सपोर्ट करता है। यह उन कई तरीकों में से एक है जिनसे टीमें LangChain के बिना बने ऐप्स के साथ LangSmith का उपयोग कर सकती हैं। 

यहाँ दोनों प्लेटफ़ॉर्म स्ट्रक्चर की दृष्टि से कहाँ बैठते हैं:

लेख के बाकी हिस्से व्यावहारिक रूप से इन अंतरों का मतलब खोलते हैं।

ट्रेसिंग और ऑब्ज़र्वेबिलिटी

ट्रेसिंग वह जगह है जहाँ प्रोडक्ट एक-दूसरे से अलग होने लगते हैं। दोनों LLM कॉल, टूल कॉल, और संबंधित मेटाडेटा कैप्चर करते हैं, लेकिन एजेंट वर्कफ़्लो, साधारण प्रॉम्प्ट-रिस्पॉन्स ऐप्स की तुलना में, अंतर को जल्दी उजागर कर देते हैं।

रिक्वेस्ट ट्रेसिंग

Langfuse हाइरार्किकल ट्रेसेस बनाता है जो LLM कॉल, टूल इनवोकेशन, एम्बेडिंग्स और रिट्रीवल स्टेप्स को कैप्चर करते हैं। आप यूज़र, सेशन, कॉस्ट, लेटेंसी या कस्टम मेटाडेटा से फ़िल्टर कर सकते हैं। मई 2026 में, Langfuse ने ClickHouse के नेटिव FTS इंजन द्वारा बैक्ड फुल-टेक्स्ट सर्च जोड़ी, जिससे पहले लगभग 20 सेकंड लगने वाली सर्च आधे सेकंड से कम रह गई।

LangSmith हर LLM कॉल और टूल उपयोग को एक निरीक्षण योग्य रन ट्री के रूप में कैप्चर करता है। US क्लाउड इन्जेशन अब SmithDB संभालने के साथ, ट्रेस ट्री P50 पर 92 मिलीसेकंड में लोड होते हैं। LangSmith में अनसुपरवाइज़्ड टॉपिक क्लस्टरिंग भी शामिल है, जो ट्रेसेस को डिटेक्टेड थीम के आधार पर ग्रुप करती है और तब शुरुआती बिंदु देती है जब टीमों को पता नहीं होता कि गड़बड़ी कहाँ है।

एजेंट वर्कफ़्लो विज़िबिलिटी

Langfuse ने नवंबर 2025 में Agent Graphs जोड़े, जो मल्टी-स्टेप एजेंट्स के लिए एग्ज़ीक्यूशन फ्लो को ऑब्ज़र्वेशन टाइमिंग्स और नेस्टिंग से ग्राफ़ स्ट्रक्चर इंफ़र करके विज़ुअलाइज़ करते हैं। यह किसी भी इंस्ट्रूमेंटेड फ्रेमवर्क के साथ काम करता है, और नेटिव LangGraph सपोर्ट शामिल है। उसी समय Trace Log View जोड़ा गया, जो ऐसे वर्कफ़्लोज़ के लिए एजेंट स्टेप्स की फ्लैट स्ट्रीम देता है जो भारी लूप या ब्रांच करते हैं।

LangGraph एग्ज़ीक्यूशन के लिए Langfuse एजेंट ग्राफ़। चित्र: लेखक।

LangSmith की LangGraph ट्रेसिंग, एक रन में हर नोड, एज और स्टेट ट्रांज़िशन को कैप्चर करती है—बस एक एनवायरनमेंट वेरिएबल सेट करने के अलावा कोई कॉन्फ़िगरेशन नहीं। LangSmith Studio आपको एजेंट एग्ज़ीक्यूशन को स्टेप-बाइ-स्टेप देखने, हर नोड पर स्टेट इंस्पेक्ट करने, और किसी अलग मॉडल या प्रॉम्प्ट के साथ ट्रेस को रिप्ले करने देता है। LangGraph एप्लिकेशन में, यह एक सामान्य ट्रेस ट्री से अधिक संदर्भ देता है।सितंबर 2026 में, LangSmith ने Trajectories जारी किए, जो ट्रेसेस को डिबग करना और विषय विशेषज्ञों के साथ फीडबैक लूप में शामिल करना आसान बनाते हैं।

एजेंट वर्कफ़्लो के लिए LangSmith ट्रेस ट्री। चित्र: लेखक।

प्रोडक्शन मॉनिटरिंग

प्रोडक्शन मॉनिटरिंग के लिए, दोनों प्लेटफ़ॉर्म लेटेंसी, टोकन उपयोग, कॉस्ट, और एरर रेट को ट्रैक करते हैं। LangSmith प्रोडक्शन घटनाओं के लिए PagerDuty और वेबहुक अलर्टिंग शामिल करता है, साथ ही ट्रेसेस और इवैल्युएशन से जुड़े मॉनिटरिंग वर्कफ़्लो भी। Langfuse में कॉन्फ़िगरेबल थ्रेशहोल्ड्स के साथ स्पेंड अलर्ट शामिल हैं। इस स्तर पर मॉनिटरिंग फ़ीचर समान हैं।

ऑफ़लाइन और ऑनलाइन इवैल्युएशन

ट्रेसिंग बताती है कि क्या हुआ। इवैल्युएशन बताता है कि वह अच्छा था या नहीं। व्यवहार में, ये टूल तब अधिक उपयोगी होते हैं जब इवैल्युएशन वर्कफ़्लो का हिस्सा हो, न कि सिर्फ़ प्री-लॉन्च चेकलिस्ट।

LLM-as-a-judge और कोड इवैल्युएटर्स

Langfuse का LLM-as-judge जून 2025 में पूरी तरह MIT के तहत ओपन-सोर्स हो गया। v3.65.0 या बाद के किसी भी सेल्फ-होस्टेड यूज़र को यह बिना कमर्शियल लाइसेंस के मिलता है। मई 2026 में, Langfuse ने Code Evaluators जारी किए: Python या TypeScript की evaluate फ़ंक्शंस जिन्हें आप सीधे Langfuse UI में लिखते हैं। ये डिटerministic चेक्स चलाते हैं, जैसे JSON स्कीमा वैलिडेशन, रेगेक्स वैलिडेशन, या टूल आर्गुमेंट वेरिफिकेशन—बिना टोकन लागत या जज मॉडल कॉल के।

LangSmith कॉन्फ़िगरेबल LLM-as-judge इवैल्युएटर्स ऑफ़र करता है जिनमें Boolean, Categorical, और Continuous फ़ीडबैक प्रकार हैं, साथ ही Security, Safety, और Quality के बिल्ट-इन टेम्पलेट्स। यह फ्यू-शॉट करेक्शन भी सपोर्ट करता है, जहाँ इवैल्युएटर आउटपुट पर ह्यूमन-लेबल्ड करेक्शन समय के साथ इवैल्युएटर के कैलिब्रेशन को बेहतर करने के लिए फ्यू-शॉट उदाहरण बनकर फीडबैक होते हैं।

डेटासेट, एक्सपेरिमेंट, और ह्यूमन एनोटेशन

ऑफ़लाइन इवैल्युएशन दोनों प्लेटफ़ॉर्म पर डेटासेट्स और साइड-बाय-साइड एक्सपेरिमेंट तुलना के ज़रिये काम करता है। Langfuse ने नवंबर 2025 में Score Analytics जोड़ा ताकि प्रिसीजन, रिकॉल, F1, कॉस्ट, और एक्युरेसी में इवैल्युएटर एलाइनमेंट मापा जा सके। उसी नवंबर 2025 में Baseline comparison आया, जिससे आप किसी विशिष्ट रन को रेफरेंस पॉइंट के रूप में फ़्लैग कर सकते हैं और उसके मुकाबले रिग्रेशन सतह पर ला सकते हैं।

Langfuse का GitHub Actions CI/CD इंटीग्रेशन, मई 2026 में langfuse/experiment-action के ज़रिये जारी हुआ, जो तब वर्कफ़्लो फेल कर देता है जब एक्सपेरिमेंट स्कोर्स किसी थ्रेशहोल्ड से नीचे गिरते हैं। यह इवैल्युएशन को पोस्ट-रिलीज़ रिव्यू के बजाय एक डिप्लॉय गेट बना देता है।

GitHub Actions के साथ Langfuse इवैल्युएशन लूप। चित्र: लेखक।

LangSmith के इवैल्युएशन सेटअप में आरंभ में नोट करने योग्य एक बिलिंग व्यवहार है: ट्रेसेस पर फ़ीडबैक जोड़ने वाले इवैल्युएटर्स उन ट्रेसेस को एक्सटेंडेड रिटेंशन में अपग्रेड कर सकते हैं। जैसा कि मैं प्राइसिंग सेक्शन में कवर करूंगा, यह इवैल्युएशन वर्कफ़्लोज़ की लागत बदल देता है।

प्रॉम्प्ट वर्ज़निंग, डिप्लॉयमेंट, और A/B टेस्टिंग

यहाँ प्रॉम्प्ट मैनेजमेंट सिर्फ़ वर्ज़न हिस्ट्री से आगे की बात है। वर्कफ़्लो है: सैंडबॉक्स में इटरेट करें, डेटासेट के खिलाफ टेस्ट करें, प्रोडक्शन में प्रमोट करें, और जब कुछ टूटे तो साफ़-सुथरा रोलबैक करें।

Langfuse हर प्रॉम्प्ट वर्ज़न को एक वर्ज़न ID देता है और production और staging जैसे लेबल्स का उपयोग करता है ताकि कौन-सा वर्ज़न लाइव है, यह कंट्रोल किया जा सके। UI में लेबल बदलना ही डिप्लॉय या रोलबैक करने का तरीका है। SDK द्वारा क्लाइंट-साइड प्रॉम्प्ट कैश होते हैं, इसलिए जब SDK एक्टिव वर्ज़न फ़ेच करता है तो प्रोडक्शन कॉल्स में कोई लेटेंसी नहीं जुड़ती। प्रोटेक्टेड लेबल्स एडमिन्स को यह सीमित करने देते हैं कि कौन-सी भूमिकाएँ production लेबल को संशोधित कर सकती हैं—जो तब मायने रखता है जब आपके पास अलग-अलग एक्सेस स्तरों वाले योगदानकर्ता हों।

LangSmith, Prompt और Context Hub के ज़रिये प्रॉम्प्ट्स मैनेज करता है जिसमें प्रोग्रामैटिक रूप से सटीक वर्ज़न पिन करने के लिए कमिट-हैश वर्ज़निंग होती है। Prompt Hub में एक कम्युनिटी लाइब्रेरी शामिल है जिसे Langfuse दोहराता नहीं। डेटासेट एक्सपेरिमेंट्स के ज़रिये A/B टेस्टिंग दोनों प्लेटफ़ॉर्म्स पर उपलब्ध है।

इस श्रेणी में, होस्टिंग, प्राइसिंग, या फ्रेमवर्क सेटअप की तुलना में दोनों प्रोडक्ट ज़्यादा नज़दीक हैं।

एजेंट एप्लिकेशन के लिए Langfuse बनाम LangSmith

पिछले वर्ष में दोनों प्लेटफ़ॉर्म पर फ़ीचर कार्यों का बड़ा हिस्सा एजेंट्स द्वारा प्रेरित था। एजेंट कहाँ बना है, यह यहाँ मायने रखता है।

Langfuse उपलब्ध टूल्स दिखाता है, कौन-से टूल कॉल हुए हाइलाइट करता है, और आर्गुमेंट्स व कॉल IDs दिखाता है। एक्सपैंडेड ऑब्ज़र्वेशन प्रकार ट्रेस व्यू में टूल कॉल, एम्बेडिंग्स, और गार्डरेल कॉल्स में फर्क करते हैं। जैसा मैंने पहले बताया, Code Evaluators टूल आर्गुमेंट्स को स्कीमा के खिलाफ़ वेरिफाई भी कर सकते हैं। MCP सर्वर मई 2026 में 15 टूल केटेगरीज़ तक विस्तारित हुआ, इसलिए Claude Code, Cursor, या OpenAI Codex में एजेंट्स प्रोग्रामैटिक रूप से Langfuse डेटा क्वेरी कर सकते हैं।

ट्रेसिंग सेक्शन का LangGraph बिंदु यहाँ फिर दिखता है। LangSmith का एजेंट सपोर्ट हर नोड पर स्टेट इंस्पेक्शन, वैकल्पिक मॉडलों के साथ ट्रेस रिप्ले, और विज़ुअल स्टेप-थ्रू डिबगिंग के लिए LangSmith Studio शामिल करता है। Monte Carlo इंजीनियरिंग टीम—जो सैकड़ों सब-एजेंट्स वाले प्रोडक्शन सिस्टम चलाती है—ने इसी ज़ीरो-सेटअप LangGraph इंटीग्रेशन को इसे चुनने का एक प्रमुख कारण बताया।

यदि एजेंट्स CrewAI, Pydantic AI, या अन्य मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क्स से बने हैं, तो Langfuse में व्यापक नेटिव इंस्ट्रूमेंटेशन है और अक्सर कम मैनुअल सेटअप की जरूरत पड़ती है।

फ्रेमवर्क और SDK इंटीग्रेशन

Langfuse मॉडल प्रोवाइडर्स, फ्रेमवर्क्स, गेटवेज़, नो-कोड टूल्स, एनालिटिक्स और डेवलपर टूल्स के पार व्यापक इंटीग्रेशन सूचीबद्ध करता है। फ्रेमवर्क्स में LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, Pydantic AI, CrewAI, AutoGen, DSPy, Haystack, LlamaIndex, और अन्य शामिल हैं। प्लेटफ़ॉर्म SDK स्तर पर OpenTelemetry नेटिव है।

LangSmith के नेटिव SDKs Python, TypeScript, Go, और Java को कवर करते हैं। LangChain, LangGraph, और Deep Agents से आगे, यह OpenAI SDK, Anthropic SDK, Vercel AI SDK, LlamaIndex, कस्टम इम्प्लीमेंटेशन और OpenTelemetry के साथ काम करता है। इसका मतलब यह एक LangChain-ओनली ट्रेसिंग टूल नहीं है।

व्यवहारिक सवाल सिर्फ़ यह नहीं है कि कोई फ्रेमवर्क सपोर्टेड है या नहीं—क्योंकि ज़्यादातर लोकप्रिय फ्रेमवर्क दोनों प्लेटफ़ॉर्म्स के साथ काम करते हैं। सवाल यह है कि आपको कितना इंस्ट्रूमेंटेशन खुद लिखना पड़ेगा।

Langfuse ओपन सोर्स बनाम LangSmith एंटरप्राइज़

सेल्फ-होस्टिंग, ज़्यादातर फ़ीचर श्रेणियों की तुलना में, ऑपरेशनल और अनुपालन परिदृश्य को ज़्यादा बदल देता है।

Langfuse की सेल्फ-होस्टिंग MIT के तहत फ्री है। डेवलपमेंट या इवैल्युएशन के लिए Docker Compose काम करता है; प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट सामान्यतः GKE, EKS, या AKS पर Helm के साथ Kubernetes का उपयोग करते हैं। स्टैक में ClickHouse, PostgreSQL, Redis, और S3-कम्पैटिबल स्टोरेज शामिल हैं, और न्यूनतम अनुशंसित VM 4 कोर और 16 GiB RAM है। सॉफ़्टवेयर लाइसेंस की कोई लागत नहीं, पर इन्फ्रास्ट्रक्चर और ऑपरेशंस आपकी टीम के जिम्मे हैं। इसका पेड सेल्फ-होस्टेड एंटरप्राइज़ एडिशन समर्पित सपोर्ट, ऑडिट लॉग्स, SCIM, और SLAs जोड़ता है।

अनुपालन पर, Langfuse Cloud के पास SOC 2 Type II, ISO 27001, GDPR, और HIPAA सर्टिफिकेशन हैं। LangSmith Cloud के पास SOC 2 Type II, GDPR, और HIPAA हैं। LangSmith के लिए ISO 27001 सूचीबद्ध नहीं है। यदि आपका प्रोक्योरमेंट प्रोसेस यह बॉक्स चेक करता है, तो यह एक ठोस अंतर है।

LangSmith की सेल्फ-होस्टिंग के लिए एंटरप्राइज़ कॉन्ट्रैक्ट आवश्यक है। कोई ओपन-सोर्स, फ्री सेल्फ-होस्टिंग पथ उपलब्ध नहीं है। तीन डिप्लॉयमेंट मॉडल (क्लाउड, ब्रिंग-योर-ओन-क्लाउड (BYOC), और सेल्फ-होस्टेड) सभी एंटरप्राइज़ छतरी के अंतर्गत आते हैं। SmithDB सभी होस्टिंग तरीकों के लिए उपलब्ध है।

Langfuse बनाम LangSmith प्राइसिंग

हेडलाइन कीमतें पूरी कहानी नहीं बतातीं।

इस श्रेणी में प्राइसिंग भी अक्सर बदलती है। नीचे दिए गए नंबर जून 2026 में मैंने जिन आधिकारिक पेजों की जाँच की, उन्हें दर्शाते हैं; लेकिन बजट बनाने से पहले मौजूदा प्राइसिंग पेज ज़रूर जाँचें।

Langfuse प्राइसिंग

Langfuse Cloud यूनिट्स के आधार पर चार्ज करता है: एक यूनिट बराबर एक ट्रेस, एक ऑब्ज़र्वेशन, या एक स्कोर। फ़ॉर्मूला है Units = Traces + Observations + Scores, इसलिए टूल-हेवी एजेंट रन, साधारण प्रॉम्प्ट-रिस्पॉन्स ट्रेस से अधिक महंगा पड़ सकता है। फ्री Hobby प्लान में प्रति माह 50,000 यूनिट्स, 30-दिन रिटेंशन, और दो यूज़र्स शामिल हैं। Core $29/माह में 100,000 इनक्लूडेड यूनिट्स, अनलिमिटेड यूज़र्स, और 90-दिन रिटेंशन देता है। Pro $199/माह में 3-वर्ष डेटा एक्सेस और अनुपालन सर्टिफिकेशंस देता है। एंटरप्राइज़ $2,499/माह से शुरू होता है कस्टम वॉल्यूम प्राइसिंग के साथ। ओवरएज 100,000 अतिरिक्त यूनिट्स पर $8 से शुरू होती है।

जैसा मैंने पहले बताया, सेल्फ-होस्टेड Langfuse की कोई सॉफ़्टवेयर लाइसेंस लागत नहीं है। SCIM, ऑडिट लॉग्स, और एंटरप्राइज़ सपोर्ट के लिए कमर्शियल लाइसेंस चाहिए।

LangSmith प्राइसिंग

LangSmith प्रति सीट और प्रति ट्रेस चार्ज करता है। Developer प्लान फ्री है, 5,000 ट्रेसेस प्रति माह, एक सीट, और 14-दिन रिटेंशन के साथ। Plus $39 प्रति सीट प्रति माह में चलता है, 10,000 बेस ट्रेसेस इनक्लूडेड के साथ। बेस ट्रेसेस का 14-दिन रिटेंशन है; एक्सटेंडेड ट्रेसेस 400 दिनों तक डेटा रखते हैं और ज़्यादा लागत लगती है। Plus पर पाँच लोगों की टीम ट्रेस ओवरएज से पहले सीटों में $195/माह चुकाती है। एंटरप्राइज़ प्राइसिंग कस्टम है।

डेटा रिटेंशन की यांत्रिकी

जैसा मैंने पहले बताया, जब इवैल्युएटर्स ट्रेसेस में फ़ीडबैक जोड़ते हैं तो एक्सटेंडेड रिटेंशन अपने-आप लागू हो जाता है। इवैल्युएशन पाइपलाइंस सेट करने से पहले LangSmith के ऑटो-एक्सटेंडेड रिटेंशन पर बिलिंग डॉक्युमेंटेशन पढ़ें।

ये विवरण मायने रखते हैं क्योंकि ट्रेस डेप्थ, इवैल्युएटर उपयोग, और रिटेंशन में छोटे फर्क मासिक बिल बदल सकते हैं।

Langfuse बनाम LangSmith तुलना तालिका

जैसा मैंने पहले बताया, मुख्य अंतर ओनरशिप, फ्रेमवर्क फ़िट, इवैल्युएशन वर्कफ़्लो, और प्राइसिंग हैं। नीचे दी तालिका अंतिम निर्णय सेक्शन्स से पहले उन्हीं बिंदुओं को सिकोड़कर रखती है।

LLM ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म चुनते समय की गलतियाँ

मेरी नज़र में पहली बात: सिर्फ़ ट्रेसिंग पर ध्यान न दें। ट्रेसिंग बताती है कि क्या हुआ, लेकिन इवैल्युएशन बताता है कि आउटपुट अच्छा था या नहीं। यदि आप केवल ट्रेस विज़ुअलाइज़ेशन के आधार पर चुनते हैं, तो आप गलत मानदंड अपना रहे हैं।

दूसरी बात: प्राइसिंग मैकेनिक्स पर नज़र रखें। ऊपर बताया गया है कि Langfuse की लागत ट्रेस डेप्थ के साथ बढ़ती है, जबकि LangSmith का एक्सटेंडेड रिटेंशन ऑटोमेटेड इवैल्युएशन की लागत बदल सकता है। प्रोडक्शन से पहले गणना कर लें।

तीसरी, सेल्फ-होस्टिंग दोनों प्रोडक्ट्स में एक जैसी चीज़ नहीं है। ऊपर के सेल्फ-होस्टिंग सेक्शन से स्पष्ट है क्यों। यदि डेटा संप्रभुता सख्त आवश्यकता है, तो वही फर्क निर्णय करा सकता है।

अंत में, सिर्फ़ फ्रेमवर्क कम्पैटिबिलिटी पर निर्णय न लें। दोनों प्लेटफ़ॉर्म कई एप्लिकेशन स्टैक्स को सपोर्ट करते हैं, और स्टैक्स बदलते रहते हैं। डिप्लॉयमेंट आवश्यकताएँ और इवैल्युएशन वर्कफ़्लो बाद में बदलना ज़्यादा कठिन होता है।

Langfuse कब चुनें

ऊपर बताए ट्रेड-ऑफ़्स के आधार पर, Langfuse बेहतर फिट होता है जब:

• आपकी टीम को CrewAI, Pydantic AI, LlamaIndex जैसे फ्रेमवर्क्स या OpenAI अथवा Anthropic के डायरेक्ट API कॉल्स के लिए नेटिव इंटीग्रेशन चाहिए।
• डेटा संप्रभुता पर समझौता नहीं है, और LLM इनपुट, आउटपुट, व ट्रेसेस आपकी अपनी इन्फ्रास्ट्रक्चर पर ही रहने चाहिए।
• आपकी टीम को GitHub Actions के ज़रिये ऑटोमेटेड रिग्रेशन गेट्स के साथ CI/CD-इंटीग्रेटेड इवैल्युएशन चाहिए।
• आपको बढ़ती टीम के लिए पूर्वानुमेय लागत चाहिए, क्योंकि पेड क्लाउड प्लान्स में अनलिमिटेड यूज़र्स शामिल हैं।

LangSmith कब चुनें

उसी ट्रेड-ऑफ़्स के आधार पर, LangSmith बेहतर फिट होता है जब:

• आप LLM एप्लिकेशंस के पार ऑब्ज़र्वेबिलिटी, इवैल्युएशन, डिबगिंग, और प्रोडक्शन मॉनिटरिंग के लिए मॉडल- और फ्रेमवर्क-अज्ञेय प्लेटफ़ॉर्म चाहते हैं, विशेष रूप से LangChain फ्रेमवर्क्स के लिए गहरे सपोर्ट के साथ।
• आपकी टीम ऐसा मैनेज्ड प्लेटफ़ॉर्म चाहती है जो पूरे एजेंट इंप्रूवमेंट लूप को सपोर्ट करे।
• आप अपने ट्रेस डेटा के लिए उच्च-प्रदर्शन वाला डेटाबेस चाहते हैं जिसे आप अपनी पसंद की इन्फ्रास्ट्रक्चर पर डिप्लॉय कर सकें
• आपकी ज़रूरतें ऑब्ज़र्वेबिलिटी से आगे बढ़कर LangSmith के व्यापक प्लेटफ़ॉर्म तक जाती हैं, जिसमें इवैल्युएशन, प्रोडक्शन मॉनिटरिंग, एजेंट सर्वर, और LLM गेटवे शामिल हैं।
• आप चाहते हैं कि ट्रेसेस, डेटासेट्स, एक्सपेरिमेंट्स, ऑनलाइन इवैल्युएशन, मानव फ़ीडबैक, और प्रोडक्शन मॉनिटरिंग एक ही वर्कफ़्लो में जुड़े हों।

निष्कर्ष

Langfuse और LangSmith दोनों एक वास्तविक समस्या हल करते हैं, और दोनों पिछले वर्ष में काफी बदले हैं। इस बिंदु पर ट्रेड-ऑफ़ स्पष्ट है।

निर्णय इस पर नहीं है कि किस प्लेटफ़ॉर्म में ज़्यादा फीचर हैं। यह पहले बताए गए ओनरशिप और इकोसिस्टम के ट्रेड-ऑफ़ पर है। क्या आपको अपने डेटा स्टैक पर प्रत्यक्ष नियंत्रण के साथ ओपन-सोर्स रास्ता चाहिए, या आप एक मैनेज्ड प्लेटफ़ॉर्म चाहते हैं जिसमें इंटीग्रेटेड ऑब्ज़र्वेबिलिटी, इवैल्युएशन, और प्रोडक्शन वर्कफ़्लो हों?

फैसला लेने से पहले एक सावधानी: दोनों प्लेटफ़ॉर्म अक्सर बदलते रहते हैं। कमिट करने से पहले चेंजलॉग्स देखें।

LangChain इकोसिस्टम पर संबंधित पृष्ठभूमि के लिए हमारा LangChain बनाम LangGraph बनाम LangSmith बनाम LangFlow ट्यूटोरियल देखें।