Langfuse vs. LangSmith: LLM Gözlemlenebilirlik Platformlarının Karşılaştırması

LLM uygulamalarınız için doğru platformu seçmek üzere Langfuse ve LangSmith'i izleme, değerlendirme, gözlemlenebilirlik, istem yönetimi ve üretim izlemede karşılaştırın.

Güncel 24 Haz 2026 · 13 dk. oku

Bir sohbet botu kötü yanıtlar vermeye başladığında, içgüdüsel tepki istemi kontrol etmektir. Bu, tek bir LLM çağrısı için işe yarar. Uygulama araç çağrıları yapan bir ajan olduğunda ise işlemez.

Eksik bağlamı sağlamaya çalışan şey LLM gözlemlenebilirlik platformlarıdır. Bunlar geleneksel uygulama izleme araçları değildir. Geleneksel bir araç size gecikme ve hata oranlarını anlatır. Bir LLM gözlemlenebilirlik platformu ise hangi araç çağrısının kötü bir sonuç döndürdüğünü ve bir istem değişikliğinin çıktı kalitesini iyileştirip iyileştirmediğini söyler.

Hem Langfuse hem de LangSmith izleme, değerlendirme ve istem yönetimini kapsar ve her ikisi de 2026'nın başlarında büyük güncellemeler yayımladı. Yine de birbirinin yerine geçebilen araçlar değiller. Fark, dağıtım gereksinimlerine, teknoloji yığınına ve ekibinizin değerlendirmeleri nasıl yürüttüğüne dayanıyor.

Kısa cevap: Langfuse, açık kaynak kendi altyapınızda barındırma, veri kontrolü veya LangChain dışı bir yığına ihtiyaç duyan ekipler için uygundur. LangSmith, hâlihazırda LangChain veya LangGraph ile geliştiren ekipler için uygundur, ancak artık yalnızca bu ekosistemle sınırlı değildir. Bu iki koşuldan hiçbiri doğru değilse, fiyatlandırmaya bakardım.

Langfuse ve LangSmith Nedir?

Genel düzeyde, her iki ürün de LLM uygulamalarını gözlemlenebilir, test edilebilir ve hata ayıklanabilir hâle getirir. İşte her birinin ne olduğu.

Langfuse ve LangSmith platform konumlandırma genel görünümü. Görsel: Yazar.

Langfuse nedir?

Langfuse, 2023'te piyasaya çıkan açık kaynak bir LLM mühendislik platformudur. İzleme, istem yönetimi, değerlendirme (hakem olarak LLM, insan ek açıklaması ve kod tabanlı kontroller), veri kümesi deneyleri ve maliyet ile gecikme izlemeyi kapsar. Çekirdek açık kaynak ürün MIT lisanslıdır.

Ocak 2026'da ClickHouse, 400 milyon dolarlık Seri D duyurdu ve Langfuse'u satın aldı. Langfuse artık, hâlihazırda Langfuse arka ucunu güçlendiren sütunlu veritabanı ClickHouse'un bir parçası. MIT lisansı ve açık kaynak kimliği o dönemde değişmeden korunduğu teyit edildi.

Langfuse, ABD, AB ve Japonya bölgeleriyle yönetilen bir bulut hizmeti olarak veya yazılım lisans maliyeti olmaksızın kendi altyapınızda barındırılan açık kaynak bir örnek olarak çalışır.

LangSmith nedir?

LangSmith, LangChain ve LangGraph'in arkasındaki ekip LangChain Inc. tarafından geliştirilen gözlemlenebilirlik ve değerlendirme platformudur. Platform ticaridir ve kapalı kaynaktır. LangChain, Ekim 2025'te 1,25 milyar dolar değerlemeyle 125 milyon dolar topladı.

Başlıca yetenekleri; bir uygulama çalıştırması boyunca izleme, görsel hata ayıklama, otomatik değerlendirmeler, üretim izleme ve Prompt Hub ile Playground üzerinden istem yönetimini içerir. Mayıs 2026'da LangChain, artık LangSmith'in ABD Bulutu veri alımının %100'ünü yöneten, Rust tabanlı bir veri katmanı olan SmithDB'yi kullanıma sundu. SmithDB, P50 iz ağacı yüklemesini 92 milisaniyeye ve tam metin aramayı 400 milisaniyeye düşürür.

LangSmith, yönetilen bulut hizmeti, müşteri VPC veri düzlemli hibrit dağıtım veya kendi altyapınızda barındırılan Kurumsal dağıtım olarak sunulur.

Açık Kaynak vs. Yönetilen SaaS

İki platform arasındaki temel fark, "açık kaynak versus açık kaynak değil" değildir. Asıl fark, bir tarafta kontrol ve taşınabilirlik, diğer tarafta LangChain/LangGraph uyumudur. Langfuse, yığını herhangi bir lisans maliyeti olmadan kendi altyapınızda çalıştırmanıza olanak tanır. Uygulamanız zaten LangChain veya LangGraph üzerinde çalışıyorsa LangSmith daha az kurulum gerektirir.

Bir güncelleme bu karşılaştırmanın çerçevesini değiştiriyor: LangSmith artık langsmith[otel] paketi ve LANGSMITH_OTEL_ENABLED=true ortam değişkeni aracılığıyla OpenTelemetry izlemeyi destekliyor. LangSmith artık yalnızca LangChain uygulamalarıyla sınırlı değil. En yakın entegrasyonu LangGraph ile kalmaya devam ediyor; bunu izleme bölümünde ele alacağım.

İşte iki platformun yapısal olarak konumlandığı yer:turally:

Boyut	Langfuse	LangSmith
Kaynak modeli	Açık kaynak (MIT)	Ticari, kapalı kaynak
Kendi altyapında barındırma	Ücretsiz MIT kendi altyapında barındırma; kurumsal kontroller ücretli	Kurumsal sözleşme gerekli
Çerçeve yaklaşımı	Çerçeveler genelinde çalışır; geniş entegrasyonlar; OTel doğal	LangChain/LangGraph için en yakın uyum; OTel desteği
Veri egemenliği	Tam; hava boşluklu dağıtım mümkün	Kurumsal müşteriler için hibrit ve kendi altyapında barındırma
Arka uç veritabanı	ClickHouse	SmithDB (Rust/DataFusion)
Fiyatlandırma modeli	Birim bazlı (izler + gözlemler + puanlar)	Koltuk bazlı artı iz bazlı; çift saklama katmanı
Uyumluluk	SOC 2 Tip II, ISO 27001, GDPR, HIPAA	SOC 2 Tip II, GDPR, HIPAA

Makalenin geri kalanı, bu farkların uygulamada ne anlama geldiğini ayrıntılandırıyor.

İzleme ve Gözlemlenebilirlik

Ayrışma ürünlerin izleme kısmında başlıyor. Her ikisi de LLM çağrılarını, araç çağrılarını ve ilgili metaverileri yakalar, ancak ajan iş akışları, basit istem-yanıt uygulamalarından daha hızlı biçimde farkları ortaya çıkarır.

İstek izleme

Langfuse, LLM çağrılarını, araç çağrılarını, gömmeleri ve getirme adımlarını yakalayan hiyerarşik izler oluşturur. Kullanıcıya, oturuma, maliyete, gecikmeye veya özel metaveriye göre filtreleyebilirsiniz. Mayıs 2026'da Langfuse, ClickHouse'un yerel FTS motoru tarafından desteklenen tam metin aramayı ekleyerek, daha önce neredeyse 20 saniye süren aramaları yarım saniyenin altına indirdi.

LangSmith, her LLM çağrısını ve araç kullanımını incelenebilir bir çalışma ağacı olarak yakalar. ABD Bulutu alımlarının tamamını artık SmithDB yönettiğinden, iz ağaçları P50'de 92 milisaniyede yüklenir. LangSmith ayrıca denetimsiz konu kümelendirme içerir; bu, izleri algılanan temaya göre gruplar ve ekipler hiçbir fikri olmadığında bir başlangıç noktası sunar.

Ajan iş akışı görünürlüğü

Langfuse, Kasım 2025'te Ajan Grafiklerini ekleyerek çok adımlı ajanlar için yürütme akışını, gözlem zamanlamalarından ve iç içe geçmelerden grafik yapısını çıkararak görselleştirdi. Herhangi bir enstrümantasyonlu çerçeveyle çalışır; yerel LangGraph desteği dahildir. Aynı zamanda eklenen İz Günlüğü Görünümü, döngü veya yoğun dallanma yapan iş akışları için ajan adımlarının düz bir akışını sunar.

LangGraph yürütmesi için Langfuse ajan grafiği. Görsel: Yazar.

LangSmith'in LangGraph izlemesi, bir çalışmadaki her düğümü, kenarı ve durum geçişini, bir ortam değişkenini ayarlamak dışında sıfır yapılandırmayla yakalar. LangSmith Studio, ajan yürütmesini adım adım izlemenize, her düğümde durumu incelemenize ve bir izi farklı bir model veya istemle yeniden oynatmanıza olanak tanır. Bir LangGraph uygulamasında bu, genel bir iz ağacından daha fazla bağlam sağlar.

Ajan iş akışı için LangSmith iz ağacı. Görsel: Yazar.

Üretim izleme

Üretim izleme için her iki platform da gecikmeyi, token kullanımını, maliyeti ve hata oranlarını takip eder. LangSmith, üretim olayları için PagerDuty ve webhook uyarıları içerir. Langfuse, yapılandırılabilir eşiklerle harcama uyarıları içerir. Bu düzeyde izleme özellikleri benzerdir.

Çevrimdışı ve Çevrimiçi Değerlendirme

İzleme size ne olduğunu söyler. Değerlendirme ise iyi olup olmadığını. Pratikte, bu araçlar değerlendirme iş akışın bir parçası olduğunda daha kullanışlıdır; yalnızca lansman öncesi bir kontrol listesi olduğunda değil.

Hakem olarak LLM ve kod değerlendiriciler

Langfuse'un hakem olarak LLM özelliği, Haziran 2025'te tamamen MIT altında açık kaynak oldu. v3.65.0 veya üstü bir kendi altyapısında barındırma kullanan herkes bunu ticari lisans olmadan alır. Mayıs 2026'da Langfuse Kod Değerlendiricileri sundu: Langfuse UI içinde doğrudan yazdığınız Python veya TypeScript evaluate fonksiyonları. Bunlar, bir hakem modeli çağrısı veya token maliyeti olmadan JSON şema doğrulaması, regex doğrulaması veya araç argüman doğrulaması gibi deterministik kontroller çalıştırır.

LangSmith, Mantıksal (Boolean), Kategorik ve Sürekli geri bildirim türleriyle yapılandırılabilir hakem olarak LLM değerlendiricileri ve Güvenlik, Emniyet ve Kalite için yerleşik şablonlar sunar. Ayrıca, değerlendirici çıktıları üzerinde insan tarafından etiketlenen düzeltmelerin zamanla değerlendiricinin kalibrasyonunu iyileştirmek üzere birkaç örnekli (few-shot) örnekler olarak geri beslendiği birkaç örnekli düzeltmeyi de destekler.

Veri kümeleri, deneyler ve insan ek açıklaması

Çevrimdışı değerlendirme, her iki platformda da veri kümeleri ve yan yana deney karşılaştırmasıyla çalışır. Langfuse, Kasım 2025'te değerlendirici hizalamasını kesinlik, duyarlılık, F1, maliyet ve doğruluk üzerinden ölçmek için Puan Analitiğini ekledi. Yine Kasım 2025'te gelen temel karşılaştırma, belirli bir çalıştırmayı referans noktası olarak işaretlemenizi ve ona karşı gerilemeleri ortaya çıkarmanızı sağlar.

Langfuse'un Mayıs 2026'da langfuse/experiment-action aracılığıyla yayımlanan GitHub Actions CI/CD entegrasyonu, deney puanları bir eşik altına düştüğünde bir iş akışını başarısız kılar. Bu, değerlendirmeyi bir yayım sonrası inceleme yerine dağıtım kapısına dönüştürür.

GitHub Actions ile Langfuse değerlendirme döngüsü. Görsel: Yazar.

LangSmith'in değerlendirme kurulumu erken not edilmesi gereken bir faturalandırma davranışına sahiptir: izlere geri bildirim ekleyen değerlendiriciler bu izleri otomatik olarak genişletilmiş saklamaya yükseltir. Fiyatlandırma bölümünde ele alacağım üzere, bu, değerlendirme iş akışlarının maliyetini değiştirir.

İstem Sürümleme, Dağıtım ve A/B Testi

Buradaki istem yönetimi sürüm geçmişinden fazlasıdır. İş akışı şudur: bir kum havuzunda yineleyin, bir veri kümesine karşı test edin, üretime terfi ettirin ve bir şey bozulduğunda temiz şekilde geri alın.

Langfuse her istem sürümüne bir sürüm kimliği atar ve production ve staging gibi etiketler kullanarak hangi sürümün canlı olduğunu kontrol eder. UI'da bir etiketi değiştirmek, dağıtım veya geri alma şeklinizdir. İstemler, SDK tarafından istemci tarafında önbelleğe alınır; bu nedenle SDK etkin sürümü çekerken üretim çağrılarına ek gecikme eklenmez. Korumalı etiketler, yöneticilerin production etiketini hangi rollerin değiştirebileceğini kısıtlamasına olanak tanır; bu, farklı erişim seviyelerine sahip katkıda bulunanların bir karışımı olduğunda önemlidir.


LangSmith, istemleri, tam olarak sürümleri programatik olarak sabitlemek için commit-hash sürümlemeyle LangChain Hub üzerinden yönetir. Prompt Hub, Langfuse'un çoğaltmadığı bir topluluk kitaplığı içerir. Veri kümesi deneyleri aracılığıyla A/B testi her iki platformda da mevcuttur.
Bu kategoride, iki ürün barındırma, fiyatlandırma veya çerçeve kurulumu kadar farklı değildir.
Ajan Uygulamaları için Langfuse vs. LangSmith
Ajanlar, geçen yıl her iki platformdaki özellik çalışmalarının çoğunu yönlendirdi. Burada ajanının nerede inşa edildiği önemlidir.
Langfuse kullanılabilir araçları ortaya çıkarır, hangi araçların çağrıldığını vurgular ve argümanları ile çağrı kimliklerini gösterir. Genişletilmiş gözlem türleri, iz görünümünde araç çağrılarını, gömmeleri ve güvenlik korkuluğu (guardrail) çağrılarını ayırt eder. Daha önce belirttiğim gibi, Kod Değerlendiricileri araç argümanlarını bir şemaya karşı da doğrulayabilir. MCP sunucusu Mayıs 2026'da 15 araç kategorisini kapsayacak şekilde genişletildi, böylece Claude Code, Cursor veya OpenAI Codex'teki ajanlar Langfuse verilerini programatik olarak sorgulayabilir.
İzleme bölümündeki LangGraph noktası burada tekrar karşımıza çıkıyor. LangSmith'in ajan desteği, her düğümde durum incelemesini, alternatif modellerle iz tekrar oynatmayı ve görsel adım adım hata ayıklama için LangSmith Studio'yu içerir. Yüzlerce alt ajanın yer aldığı bir üretim sistemi işleten Monte Carlo mühendislik ekibi, bu sıfır kurulumlu LangGraph entegrasyonunu tercih etmelerinin kilit nedeni olarak gösterdi.
CrewAI, Pydantic AI veya diğer çoklu ajan çerçeveleri ile oluşturulan ajanlar için Langfuse daha geniş yerel enstrümantasyona sahiptir ve çoğu zaman daha az manuel kurulum gerektirir.
Çerçeve ve SDK Entegrasyonları
Langfuse, model sağlayıcıları, çerçeveler, ağ geçitleri, kodsuz araçlar, analitik ve geliştirici araçları genelinde geniş entegrasyonlar listeler. Çerçeveler arasında LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, Pydantic AI, CrewAI, AutoGen, DSPy, Haystack, LlamaIndex ve diğerleri bulunur. Platform, SDK düzeyinde OpenTelemetry doğallığına sahiptir.
LangSmith'in yerel SDK'ları Python, TypeScript, Go ve Java'yı kapsar. LangChain ve LangGraph'ın ötesinde, OpenAI SDK, Anthropic SDK, Vercel AI SDK, LlamaIndex, özel uygulamalar ve OpenTelemetry ile çalışır. Bu, LangGraph en yakın uyumu olmaya devam etse de, yalnızca LangChain'e özel bir izleme aracı olmadığı anlamına gelir.
Pratik soru yalnızca bir çerçevenin desteklenip desteklenmediği değildir; zira çoğu popüler çerçeve her iki platformla da çalışır. Ne kadar enstrümantasyon yazmanız gerektiğidir. LangGraph, LangSmith'te sıfır yapılandırmalı izleme elde eder. Diğer çerçeveler Langfuse'da daha az kurulum gerektirebilir. Kurulum çabası yığına göre değişir.
Langfuse Açık Kaynak vs. LangSmith Kurumsal
Kendi altyapınızda barındırma, çoğu özellik kategorisinden daha fazla operasyon ve uyumluluk görünümünü değiştirir.
Langfuse'un kendi altyapınızda barındırması MIT kapsamında ücretsizdir. Geliştirme veya değerlendirme için Docker Compose çalışır; üretim dağıtımları genellikle GKE, EKS veya AKS üzerinde Helm ile Kubernetes kullanır. Yığın, ClickHouse, PostgreSQL, Redis ve S3 uyumlu depolamayı içerir; önerilen minimum VM 4 çekirdek ve 16 GiB RAM'dir. Yazılım lisansı hiçbir şeye mal olmaz, ancak altyapı ve operasyonların sahibi ekibinizdir. Ücretli kendi altyapınızda Kurumsal Sürüm, özel destek, denetim günlükleri, SCIM ve SLA'lar ekler.
Uyumluluk açısından, Langfuse Cloud; SOC 2 Tip II, ISO 27001, GDPR ve HIPAA sertifikalarına sahiptir. LangSmith Cloud; SOC 2 Tip II, GDPR ve HIPAA'ya sahiptir. ISO 27001, LangSmith için listelenmemiştir. Satın alma süreciniz bu kutuyu işaretliyorsa bu somut bir farktır.
LangSmith'in kendi altyapınızda barındırması bir Kurumsal sözleşme gerektirir. Açık kaynak, ücretsiz kendi altyapınızda barındırma yolu yoktur. Üç dağıtım modeli (Bulut, Hibrit ve Kendi Altyapında) Kurumsal şemsiyesi altındadır. Kendi altyapınızda LangSmith için SmithDB, Mayıs 2026 itibarıyla erken erişimdedir, henüz genel kullanıma açık değildir.
Langfuse vs. LangSmith Fiyatlandırma
Manşet fiyatlar tüm hikâyeyi anlatmaz.
Bu kategoride fiyatlandırma da sık değişir. Aşağıdaki rakamlar, Haziran 2026'da kontrol ettiğim resmi sayfaları yansıtır; ancak bütçe yapmadan önce güncel fiyatlandırma sayfalarını kontrol edin.
Langfuse fiyatlandırması
Langfuse Cloud birim başına ücretlendirir: bir birim bir iz, bir gözlem veya bir puana eşittir. Formül Units = Traces + Observations + Scores şeklindedir; bu nedenle araç ağırlıklı bir ajan çalıştırması, basit bir istem-yanıt izinden daha fazla maliyete yol açabilir. Ücretsiz Hobby planı aylık 50.000 birim, 30 gün saklama ve iki kullanıcı içerir. Core, aylık 29$ olup 100.000 dâhil birim, sınırsız kullanıcı ve 90 gün saklama sunar. Pro, aylık 199$ olup 3 yıl veri erişimi ve uyumluluk sertifikaları sağlar. Kurumsal, aylık 2.499$ 'dan başlar ve özel hacim fiyatlandırmasına sahiptir. Aşım, ek 100.000 birim başına 8$ 'dan başlar.
Daha önce belirttiğim gibi, kendi altyapınızda Langfuse için yazılım lisans maliyeti yoktur. SCIM, denetim günlükleri ve kurumsal destek için ticari lisans gerekir.
LangSmith fiyatlandırması
LangSmith koltuk ve iz başına ücretlendirir. Geliştirici planı, aylık 5.000 iz, bir koltuk ve 14 gün saklama ile ücretsizdir. Plus, koltuk başına aylık 39$ 'dır ve 10.000 temel iz içerir. Temel izler 14 gün saklamaya sahiptir; genişletilmiş izler verileri 400 gün tutar ve daha pahalıdır. Plus planında beş kişilik bir ekip, iz aşımı öncesinde koltuklar için aylık 195$ öder. Kurumsal fiyatlandırma özeldir.
Veri saklama mekanikleri
Daha önce belirttiğim gibi, izlere geri bildirim eklendiğinde genişletilmiş saklama otomatik olarak devreye girer. Değerlendirme hatlarını kurmadan önce LangSmith'in otomatik genişletilmiş saklamaya ilişkin faturalandırma belgelerini okuyun.
Bu ayrıntılar önemlidir; çünkü iz derinliği, değerlendirici kullanımı ve saklamadaki küçük farklar aylık faturayı değiştirebilir.
Langfuse vs. LangSmith Karşılaştırma Tablosu
Daha önce belirttiğim gibi, temel farklar sahiplik, çerçeve uyumu, değerlendirme iş akışı ve fiyatlandırmadır. Aşağıdaki tablo, nihai karar bölümlerinden önce bu noktaları sıkıştırır.





Özellik


Langfuse


LangSmith




Açık kaynak


Evet (MIT)


Hayır (ticari)




Kendi altyapında barındırma


Ücretsiz MIT kendi altyapında barındırma; kurumsal kontroller ücretli


Kurumsal sözleşme gerekli




Değerlendirme


Hakem olarak LLM (MIT), kod değerlendiriciler, insan ek açıklaması, CI/CD


Hakem olarak LLM, insan ek açıklaması, çevrimiçi değerlendiriciler, birkaç örnekli düzeltme




İstem yönetimi


Etiket tabanlı dağıtım, SDK önbellekleme, istem bileşenleştirme


Commit-hash sürümleme, topluluk Prompt Hub




Ekosistem


Geniş entegrasyonlar, OTel doğal, çerçeveler genelinde çalışır


LangChain/LangGraph için en yakın uyum; OTel desteği




Ajan desteği


Ajan Grafikler, İz Günlüğü Görünümü, Kod Değerlendiricileri, MCP sunucusu


LangSmith Studio, yerel LangGraph izleme, durum inceleme




Uyumluluk


SOC 2 Tip II, ISO 27001, GDPR, HIPAA


SOC 2 Tip II, GDPR, HIPAA




Fiyatlandırma modeli


Birim bazlı; ücretli planlarda sınırsız kullanıcı


Koltuk bazlı + iz bazlı; çift saklama katmanı




Uygunluk


Veri egemenliği, LangChain dışı yığınlar, CI/CD değerlendirme


LangGraph ekipleri, yönetilen SaaS tercihi





Bir LLM Gözlemlenebilirlik Platformu Seçerken Yapılan Hatalar
Bana göre ilk şey: Yalnızca izlemeye odaklanmayın. İzleme size ne olduğunu söyler, ancak değerlendirme çıktının iyi olup olmadığını söyler. Yalnızca iz görselleştirmesine göre seçerseniz yanlış ölçütü kullanıyorsunuz demektir.
İkinci şey: Fiyatlandırma mekaniklerine dikkat edin. Yukarıda ele alındığı gibi, Langfuse maliyetleri iz derinliğiyle artarken, LangSmith'in genişletilmiş saklaması otomatik değerlendirme maliyetini değiştirebilir. Üretimden önce hesabı yapın.
Üçüncüsü, kendi altyapınızda barındırma her iki üründe de aynı anlama gelmez. Yukarıdaki kendi altyapında barındırma bölümü nedenini gösteriyor. Veri egemenliği katı bir gereksinimse, bu fark karşılaştırmayı belirleyebilir.
Son olarak, yalnızca çerçeve uyumluluğuna göre karar vermeyin. Yığınlar değişir. Dağıtım gereksinimleri ve değerlendirme iş akışları daha sonra değiştirilmesi daha zor olanlardır.
Ne Zaman Langfuse Seçilmeli
Yukarıdaki ödünleşimlere dayanarak, Langfuse aşağıdaki durumlarda daha uygundur:

Ekibiniz ağırlıklı olarak LangChain veya LangGraph kullanmıyor ve CrewAI, Pydantic AI, LlamaIndex veya OpenAI ya da Anthropic'e doğrudan API çağrılarıyla geliştiriyor.
Veri egemenliği tartışmasızdır ve LLM girişleri, çıkışları ve izleri kendi altyapınızda kalmalıdır.
Uyumluluk kontrol listeniz SOC 2 ve HIPAA'ya ek olarak ISO 27001 gerektirir.
Ekibiniz, GitHub Actions aracılığıyla otomatik gerileme kapıları olan CI/CD entegre değerlendirme istiyor.
Ücretli Bulut planlarında sınırsız kullanıcı bulunduğundan büyüyen bir ekip için öngörülebilir maliyetlere ihtiyacınız var.

Ne Zaman LangSmith Seçilmeli
Aynı ödünleşimlere dayanarak, LangSmith aşağıdaki durumlarda daha uygundur:

LangGraph ile geliştiriyor ve sıfır yapılandırmalı izleme, yerel grafik görselleştirme ve LangSmith Studio'da adım adım hata ayıklama istiyorsunuz.
Ekibinizin çalıştırması gereken bir altyapı olmadan yönetilen bir platform istiyorsunuz.
Kuruluşunuz dışındaki ekipler arasında istem keşfi ve paylaşımı için topluluk Prompt Hub'ını değerli buluyorsunuz.
İhtiyaçlarınız, artık ajan dağıtımı ve Filo yönetimini de içeren LangSmith'in daha geniş platformuna kadar uzanıyor.

Sonuç
Langfuse ve LangSmith gerçek bir sorunu çözüyor ve geçen yıl içinde her ikisi de çok değişti. Bu noktada, ödünleşim net.
Karar, hangi platformun daha fazla özelliğe sahip olduğu ile ilgili değildir. Bu, daha önceki sahiplik ve ekosistem ödünleşimidir. Veri yığınınızı kontrol etmeniz mi gerekiyor, yoksa LangChain/LangGraph dünyasında daha az kurulum mu istiyorsunuz?
Karar vermeden önce bir uyarı: her iki platform da sık değişir. Taahhüt etmeden önce değişiklik günlüklerini kontrol edin.
LangChain ekosistemiyle ilgili arka plan için bkz. LangChain vs. LangGraph vs. LangSmith vs. LangFlow eğitimi.