如何用OpenLIT一行代码为AI开发实现全栈可观测性并支持LLM、向量数据库和GPU成本追踪？2026年方案

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OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。: One-Click OpenTelemetry一个开源的观测性框架，用于收集、处理和导出遥测数据（如指标、日志和追踪），RΞASON内置兼容此框架以实现可观测性。-Native Observability for Generative AI and LLMs

Introduction

OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 allows you to simplify your AI development workflow, especially for Generative AI and LLMs. It streamlines essential tasks like experimenting with LLMs, organizing and versioning prompts, and securely handling API keys. With just one line of code, you can enable OpenTelemetry一个开源的观测性框架，用于收集、处理和导出遥测数据（如指标、日志和追踪），RΞASON内置兼容此框架以实现可观测性。-native observability, offering full-stack monitoring that includes LLMs, vector databases, and GPUs. This enables developers to confidently build AI features and applications, transitioning smoothly from testing to production.

OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 能够简化你的 AI 开发工作流，尤其适用于生成式 AI 和大语言模型（LLM）。它优化了诸如使用 LLM 进行实验、组织和版本化管理提示词以及安全处理 API 密钥等关键任务。仅需一行代码，你便可开启基于 OpenTelemetry一个开源的观测性框架，用于收集、处理和导出遥测数据（如指标、日志和追踪），RΞASON内置兼容此框架以实现可观测性。 的原生可观测性，提供涵盖 LLM、向量数据库和 GPU 的全栈监控。这让开发者能够自信地构建 AI 功能和应用程序，并平稳地从测试过渡到生产。

This project proudly follows and maintains the Semantic Conventions with the OpenTelemetry一个开源的观测性框架，用于收集、处理和导出遥测数据（如指标、日志和追踪），RΞASON内置兼容此框架以实现可观测性。 community, consistently updating to align with the latest standards in Observability.

该项目自豪地遵循并维护着与 OpenTelemetry一个开源的观测性框架，用于收集、处理和导出遥测数据（如指标、日志和追踪），RΞASON内置兼容此框架以实现可观测性。 社区一致的语义约定，并持续更新以符合可观测性领域的最新标准。

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Core Features

OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 provides a comprehensive set of features designed for modern AI application observability and management. The following table maps key capabilities to their specific use cases and supported SDKs.

OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 提供了一整套专为现代 AI 应用程序可观测性和管理而设计的功能。下表将核心能力映射到具体的使用场景及支持的 SDK。

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Architecture Overview

The following flowchart illustrates the core data flow within the OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 ecosystem.

以下流程图展示了 OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 生态系统中的核心数据流向。

flowchart TB;
    subgraph " "
        direction LR;
        subgraph " "
            direction LR;
            OpenLIT_SDK[OpenLIT SDK] -->|Sends Traces & Metrics| OTC[OpenTelemetry Collector];
            OTC -->|Stores Data| ClickHouseDB[ClickHouse];
        end
        subgraph " "
            direction RL;
            OpenLIT_UI[OpenLIT] -->|Pulls Data| ClickHouseDB;
        end
    end

The SDK sends telemetry data to the OpenTelemetry一个开源的观测性框架，用于收集、处理和导出遥测数据（如指标、日志和追踪），RΞASON内置兼容此框架以实现可观测性。 Collector, which then stores it in ClickHouse一个开源列式存储数据库，用于实时分析，OpenLIT使用ClickHouse作为后端存储遥测数据。. The OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 UI retrieves data from ClickHouse一个开源列式存储数据库，用于实时分析，OpenLIT使用ClickHouse作为后端存储遥测数据。 for visualization and analysis.

SDK 将遥测数据发送至 OpenTelemetry一个开源的观测性框架，用于收集、处理和导出遥测数据（如指标、日志和追踪），RΞASON内置兼容此框架以实现可观测性。 Collector，再由 Collector 将数据存储至 ClickHouse一个开源列式存储数据库，用于实时分析，OpenLIT使用ClickHouse作为后端存储遥测数据。。OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 UI 从 ClickHouse一个开源列式存储数据库，用于实时分析，OpenLIT使用ClickHouse作为后端存储遥测数据。 拉取数据以进行可视化和分析。

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Getting Started with LLM Observability

Step 1: Deploy the OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 Stack

1. Clone the Repository

   克隆仓库

   Open your command line or terminal and run:

   git clone git@github.com:openlit/openlit.git
   

2. Self-Host Using Docker

   使用 Docker 自行托管

   Deploy and run OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 with:

   docker compose up -d
   

Note: For Kubernetes installation using Helm, refer to the Kubernetes Helm installation guide.

注意：如需在 Kubernetes 中使用 Helm 进行安装，请参阅 Kubernetes Helm 安装指南。

Step 2: Install the OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 SDK

Open your command line or terminal and run:

打开命令行或终端并运行：

pip install openlit

Note: For TypeScript SDK usage, visit the TypeScript SDK Installation guide.

注意：如需使用 TypeScript SDK，请访问 TypeScript SDK 安装指南。

Step 3: Initialize OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 in Your Application

Integrate OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 into your AI applications by adding the following lines to your code.

将以下代码行添加至你的 AI 应用程序中，以集成 OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。。

import openlit

openlit.init()

Configure the telemetry data destination using the following parameters:

使用以下参数配置遥测数据的目标地址：

💡 Info: If otlp_endpoint or OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT is not provided, the SDK outputs traces directly to the console—recommended during development.

💡 信息：如果未提供 otlp_endpoint 或 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT，SDK 将直接将链路追踪信息输出至控制台——推荐在开发阶段使用。

Example: Initialize Using Function Arguments

示例：使用函数参数进行初始化

import openlit

openlit.init(
  otlp_endpoint="http://127.0.0.1:4318",
)

Example: Initialize Using Environment Variables

示例：使用环境变量进行初始化

import openlit

openlit.init()

Then configure the OTLP endpoint via an environment variable:

然后通过环境变量配置 OTLP 端点：

export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT = "http://127.0.0.1:4318"

Step 4: Visualize and Optimize

With observability data now collected and sent to OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。, the next step is to visualize and analyze this data. Access the OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 UI at 127.0.0.1:3000 in your browser. Use the default credentials to log in:

随着可观测性数据被收集并发送至 OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。，下一步是可视化和分析这些数据。在浏览器中访问 127.0.0.1:3000 以进入 OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 UI，使用以下默认凭据登录：

• Email: user@openlit.io
• Password: openlituser

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Supported Integrations

OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 auto-instruments 50+ LLM providers, AI frameworks, and vector databases with a single line of code. Each integration produces OpenTelemetry一个开源的观测性框架，用于收集、处理和导出遥测数据（如指标、日志和追踪），RΞASON内置兼容此框架以实现可观测性。-native traces and metrics.

OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 通过单行代码自动检测 50 多个 LLM 提供商、AI 框架和向量数据库。每次集成都会生成基于 OpenTelemetry一个开源的观测性框架，用于收集、处理和导出遥测数据（如指标、日志和追踪），RΞASON内置兼容此框架以实现可观测性。 原生标准的链路追踪和指标。

This content provides a structured and succinct technical overview of OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。, focusing on the introduction, core features, architecture, and a step-by-step setup guide for building LLM observability.

常见问题（FAQ）

如何在应用中快速集成OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。进行LLM可观测性？

只需一行代码安装OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 SDK并初始化，即可自动发送OpenTelemetry一个开源的观测性框架，用于收集、处理和导出遥测数据（如指标、日志和追踪），RΞASON内置兼容此框架以实现可观测性。原生遥测数据，实现LLM、向量数据库和GPU的监控。

OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。支持哪些监控功能？

支持核心指标监控、成本追踪、内置11种评估（如幻觉、偏见）、异常仪表板、提示管理和秘密管理等。

OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。的架构和数据流是怎样的？

SDK发送遥测数据到OpenTelemetry一个开源的观测性框架，用于收集、处理和导出遥测数据（如指标、日志和追踪），RΞASON内置兼容此框架以实现可观测性。 Collector，Collector存储至ClickHouse一个开源列式存储数据库，用于实时分析，OpenLIT使用ClickHouse作为后端存储遥测数据。，然后OpenLIT一个开源的可观测性平台，专注于生成式AI和LLM，提供OpenTelemetry原生的全栈监控、成本追踪和自动化评估。 UI从ClickHouse一个开源列式存储数据库，用于实时分析，OpenLIT使用ClickHouse作为后端存储遥测数据。拉取数据进行可视化和分析。