OpenLIT
OpenLIT是聚焦生成式AI与大语言模型应用可观察性的开源AI工程平台，核心定位是为AI应用全生命周期的运行状态监控、性能优化提供技术支撑
OpenLIT是聚焦生成式AI与大语言模型应用可观察性的开源AI工程平台，核心定位是为AI应用全生命周期的运行状态监控、性能优化提供技术支撑。平台支持OpenTelemetry原生集成，可实现多维度细粒度的LLM调用数据洞察，同时提供代码全透明与私有化部署选项满足不同场景的数据安全需求。目标用户覆盖AI应用开发者、数据科学家、企业AI工程团队，适用于LLM应用上线前的性能调试、运行中的异常排查、资源使用成本核算、多模型调用效果对比等场景，帮助相关从业者简化AI应用运维流程，提升应用运行稳定性与资源使用效率。
- 适用对象
- AI应用开发者(LLM应用开发调试)
- 主要功能
- 可观察性监控、OpenTelemetry集成
- 计费方式
- 付费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.06.14（138 天）
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编辑评测与站内热度
编辑综合评分
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排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
OpenLIT是什么，怎么使用？
约 5 分钟OpenLIT是聚焦生成式AI与大语言模型应用可观察性的开源AI工程平台，核心定位是为AI应用全生命周期的运行状态监控、性能优化提供技术支撑。平台支持OpenTelemetry原生集成，可实现多维度细粒度的LLM调用数据洞察，同时提供代码全透明与私有化部署选项满足不同场景的数据安全需求。目标用户覆盖AI应用开发者、数据科学家、企业AI工程团队，适用于LLM应用上线前的性能调试、运行中的异常排查、资源使用成本核算、多模型调用效果对比等场景，帮助相关从业者简化AI应用运维流程，提升应用运行稳定性与资源使用效率。
主要功能
- 可观察性监控：用户接入平台后，可自动采集大语言模型应用的所有调用数据，包含请求响应时长、Token消耗量、模型返回结果、请求报错信息等维度，支持按时间、模型类型、调用接口等条件筛选查询，帮助开发者快速定位应用运行过程中的延迟、报错等异常问题，无需手动编写日志采集代码即可获取完整的运行数据链路。
- OpenTelemetry集成：平台原生兼容OpenTelemetry协议，用户仅需在现有项目中添加少量配置代码，即可将OpenLIT的监控能力接入已有的可观察性技术栈，无需替换原有监控工具，可实现AI应用监控数据与常规服务监控数据的统一存储、统一展示，降低企业团队的工具对接成本与运维复杂度。
- 细粒度使用洞察：支持对LLM调用数据进行多维度统计分析，可分别查看不同用户、不同功能模块、不同模型版本的调用频次、平均响应速度、Token消耗占比、输出内容合规率等指标，还可自定义统计周期与对比维度，帮助团队准确掌握不同业务场景下的模型使用情况，为模型选型、成本控制、功能优化提供数据支撑。
- 开源代码透明：平台所有核心代码均已开源，用户可自由访问代码仓库查看完整实现逻辑，验证监控数据采集、存储、分析的全流程是否符合自身安全规范，也可根据业务需求对功能进行自定义修改，避免黑盒监控工具可能存在的数据泄露风险，满足高安全要求场景的使用需求。
- 私有化部署支持：提供完整的私有化部署方案，用户可将平台部署在自有服务器或私有云环境中，所有监控数据均存储在用户自有存储设施内，不会上传至第三方服务器，适合对数据隐私要求较高的企业，可满足金融、医疗、政务等敏感行业的AI应用监控数据合规要求。
- 多框架适配：支持适配主流的大语言模型开发框架与服务接口，包含LangChain、LlamaIndex、OpenAI API、Anthropic API、 Hugging Face模型部署接口等，无论用户使用第三方大模型服务还是自研部署的开源大模型，均可快速完成接入，无需针对不同模型单独开发监控适配模块。
怎么使用
- 访问OpenLIT官方网站，在文档页面查看对应开发语言与框架的接入指引，根据自身项目技术栈选择合适的集成方式，同时可下载开源代码包或获取私有化部署所需的镜像文件。
- 按照文档说明在现有AI项目中添加OpenLIT的依赖包，配置数据采集参数与数据上报地址，若使用私有化部署则先完成平台服务的部署与初始化配置。
- 启动AI应用并发起少量测试请求，进入OpenLIT控制台查看是否已正常采集到调用数据，确认监控链路连通、数据维度完整，若存在数据缺失则根据文档提示调整配置参数。
- 在控制台中根据业务需求配置监控看板，添加需要重点关注的性能指标、成本指标、异常告警规则，设置对应通知渠道与告警触发条件。
- 日常运维过程中可随时登录控制台查看应用运行数据，出现异常时通过链路追踪功能定位问题原因，定期查看统计报表优化模型使用策略与资源分配方案。
适合什么人群
- AI应用开发者(LLM应用开发调试)
- 数据科学家(模型效果对比评估)
- 企业AI工程团队(AI应用运维管理)
- AI产品经理(AI功能使用情况分析)
- 企业安全合规人员(AI应用数据合规审查)
- 技术负责人(AI项目成本核算管控)
总结
在生成式AI应用快速落地的当下，很多团队都会遇到LLM应用运行状态难追踪、问题难定位、成本难核算的痛点，这款开源的AI可观察性工具刚好切中了这些需求。和同类闭源监控工具相比，它的开源属性让用户可以完全掌握数据流向，不用担心监控过程中敏感的prompt与模型返回结果被第三方获取，对于需要处理用户隐私数据的AI应用来说适配性更高。同时原生支持OpenTelemetry的设计，让它可以很好地融入很多企业已有的可观察性体系，不需要团队推翻原有监控架构重新搭建，接入成本较低。它提供的细粒度统计维度，不仅可以帮助开发者排查延迟、报错等技术问题，还能为产品、运营团队提供功能使用情况的参考，辅助业务决策。另外私有化部署的选项，也满足了金融、医疗等对数据监管要求较高的行业的使用需求，适合不同规模的团队在不同阶段的AI应用监控需求。
价格与免费额度
OpenLIT作为开源项目，基础核心功能全部免费开放，用户可自由下载源码自行部署使用，无功能与使用时长限制，适合个人开发者与小型团队使用。目前官方暂未推出标准化的付费版本，针对有定制开发需求、需要官方技术支持服务的企业用户，可联系官方团队咨询定制化服务方案，相关服务费用根据需求复杂度与服务内容确定，建议有商业落地需求、需要稳定技术支撑的中大型企业优先咨询官方企业服务。
优点与不足
优点
- 开源代码完全透明，用户可自由查看、修改功能实现，满足自定义需求与安全验证要求
- 原生支持OpenTelemetry协议，可快速接入现有可观察性技术栈，降低对接成本
- 支持多主流LLM框架与服务接口适配，覆盖多数AI应用开发技术场景
- 支持私有化部署，所有数据存储在用户自有环境，符合数据隐私与合规要求
- 提供细粒度多维度数据统计，同时覆盖技术性能、成本核算、效果评估三类需求
不足
- 官方文档的中文内容覆盖不全，非英语母语用户入门学习成本较高
- 可视化看板的自定义灵活度有限，部分复杂统计场景需要用户自行开发数据报表
- 社区生态尚在发展阶段，遇到非通用问题时可供参考的公开解决方案较少
- 暂不提供全托管的SaaS服务，中小团队需要自行承担部署与运维成本
能帮你做的 8 件事
- 01可观察性监控
- 02OpenTelemetry集成
- 03细粒度使用洞察
- 04开源代码透明
- 05AI可观察性场景的常用方案
- 06LLM监控场景的常用方案
- 07AI应用开发者(LLM应用开发调试)的日常效率工具
- 08在网页等多端直接使用
更新历史
- OpenLIT 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
OpenLIT接入需要修改大量业务代码吗？
不需要大量修改业务代码，OpenLIT提供了对应不同开发语言与框架的SDK，用户通常仅需要在项目中添加依赖包，增加几行初始化配置代码即可完成接入，SDK会自动采集LLM调用相关的所有数据，不会侵入业务逻辑代码，也不需要对现有业务功能的实现逻辑进行调整，接入过程对现有业务运行无影响。如果用户已经使用了OpenTelemetry相关的监控工具，仅需要添加OpenLIT的处理器配置即可完成数据对接，接入过程更加简便。
使用OpenLIT会泄露我的prompt和模型返回数据吗？
不会出现数据泄露问题，OpenLIT是完全开源的项目，用户可以查看所有数据采集、传输、存储的代码逻辑，确认没有额外的数据上传行为。如果选择私有化部署，所有采集到的监控数据都会存储在用户自己的服务器中，不会流向任何第三方服务器。同时用户也可以通过配置自定义数据过滤规则，选择不需要采集的敏感字段，进一步保障数据安全，完全符合数据隐私相关的监管要求。
OpenLIT支持自研部署的开源大模型吗？
支持自研部署的开源大模型，OpenLIT不仅适配OpenAI、Anthropic等第三方大模型API，也支持适配基于vLLM、Text Generation Inference等框架部署的开源大模型服务，同时兼容LangChain、LlamaIndex等主流开发框架的调用链路采集。如果用户使用的是自定义封装的大模型调用接口，也可以通过OpenLIT提供的手动埋点接口，自行添加数据采集逻辑，实现对自研模型服务的监控覆盖。
OpenLIT可以和我现有的监控工具一起使用吗？
可以和现有监控工具一起使用，OpenLIT原生支持OpenTelemetry协议，采集到的监控数据可以直接输出到用户已有的OpenTelemetry Collector中，和其他服务的监控数据统一存储到Prometheus、Grafana等常用的监控存储与展示工具中，无需替换原有监控体系。用户也可以选择仅将OpenLIT作为AI应用数据的采集端，使用原有监控工具进行数据展示与告警配置，实现AI应用监控与常规服务监控的统一管理。
OpenLIT有没有使用规模的限制？
开源版本没有使用规模的限制，无论用户的AI应用调用量多大，都可以免费使用所有核心功能，调用量的上限仅取决于用户部署时配置的服务器资源。如果用户的调用量较高，可以通过分布式部署的方式扩展平台的处理能力，官方文档也提供了高并发场景下的部署优化指引。对于超大规模的使用场景，用户也可以联系官方团队获取架构优化建议，或者定制专属的部署方案，满足大流量下的监控需求。
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