TraceLLM
TraceLLM, yapay zeka iş akışları boyunca oturumları, yayılımları, istemleri/çıktıları (isteğe bağlı olarak), jetonları, gecikmeyi ve hataları izleyen, politika kontrolleri ve OpenTelemetry (OTLP) dışa aktarım desteği ile yerel öncelikli bir LLM gözlemlenebilirlik platformudur.
https://tracellm.in/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Aug 7, 2026
TraceLLM Nedir
TraceLLM, üretim LLM uygulamaları için bir gözlemlenebilirlik ve hata ayıklama ürünüdür ve model çağrılarını ve çevresindeki uygulama etkinliğini tek, sorgulanabilir bir izde birleştirir. Tek bir kullanıcı isteğinin birden fazla model çağrısını, araç çağrısını ve sonradan incelenmesi zor olan ara adımları tetikleyebileceği modern yapay zeka sistemleri (sohbet robotları, aracı iş akışları ve RAG hizmetleri) için tasarlanmıştır. TraceLLM, "yapay zeka iş akışı başına bir zaman çizelgesi" deneyimi sunar, temel operasyonel sinyalleri (gecikme, jeton kullanımı, hatalar, meta veriler) ve etkinleştirildiğinde istemi ve model çıktısını yakalar, böylece ekipler sorunlu bir çalıştırma sırasında tam olarak ne olduğunu anlayabilir.
TraceLLM Temel Özellikleri
TraceLLM, uçtan uca yapay zeka iş akışı yürütmesini tek, sorgulanabilir bir zaman çizelgesi olarak yakalayan bir LLM gözlemlenebilirlik ve izleme ürünüdür. Oturumları, açıklıkları, yaşam döngüsü olaylarını, jeton kullanımını, gecikmeyi, sağlayıcı/model çağrılarını ve hataları kapsar; yapılandırılabilir yakalama/redaksiyon politikaları ve mevcut izleme yığınlarına (örn. SigNoz) isteğe bağlı OpenTelemetry (OTLP) dışa aktarımı ile birlikte gelir. Çok adımlı LLM uygulamalarını (sohbet robotları, aracılar, RAG, araç kullanan iş akışları, yönlendiriciler/ağ geçitleri) yanlış cevapları, performans gerilemelerini, jeton artışlarını ve sağlayıcılar ile çerçeveler arasındaki hataları araştırmak için gereken bağlamı koruyarak hata ayıklanabilir hale getirmek için tasarlanmıştır.
Oturum + açıklık zaman çizelgesi ("tek iz, tek hikaye"): Her yapay zeka iş akışını oturumlar, açıklıklar ve olaylarla birleşik bir iz olarak kaydeder, böylece satıcı panolarını ve dağınık günlükleri bir araya getirmeden istek başlangıcından model tamamlanmasına kadar tam olarak ne olduğunu görebilirsiniz.
Kullanım, gecikme ve hata gözlemlenebilirliği: Üretimdeki darboğazları, maliyet artışlarını ve hata modlarını hızlı bir şekilde teşhis etmek için jeton sayılarını, zamanlamayı/gecikmeyi, istek durumunu ve istisnaları aynı ize eklenmiş olarak yakalar.
Politika kontrolleriyle istem/çıktı yakalama: Hata ayıklama değeri ile gizlilik/uyumluluk ihtiyaçlarını dengelemek için proje düzeyinde kontroller (yakalama açık/kapalı, yalnızca meta veri modları, redaksiyon, örnekleme) tarafından yönetilen isteğe bağlı istem ve model çıktısı yakalamayı destekler.
Eklenti SDK enstrümantasyonu (Node): İsteklerin çalıştığı yeri değiştirmeden gerçek model çağrılarını saran hafif bir SDK sağlar, aracılar, RAG, araçlar ve ağ geçitleri gibi yaygın LLM uygulama modellerini destekler.
Sağlayıcı ve çerçeve bağımsız iş akışı izleme: Heterojen yığınlar ve model sağlayıcıları (örn. OpenAI/Claude/Gemini modelleri belirtilmiştir) arasında izleme yapmak için tasarlanmıştır, ekipler birden fazla model ve çalışma zamanı kullandığında bile birleşik bir operasyonel görünüm sağlar.
OpenTelemetry (OTLP) dışa aktarma hattı: Aynı ürün düzeyindeki izleri OTLP (örn. SigNoz) aracılığıyla harici gözlemlenebilirlik sistemlerine aktarır, ekiplerin LLM iş akışı telemetrisini mevcut izleme ve uyarı hatlarına entegre etmelerini sağlar.
TraceLLM Kullanım Alanları
Müşteri desteği sohbet robotu hata ayıklaması: Kullanıcılar yanlış veya güvenli olmayan bir cevap bildirdiğinde, mühendisler tam oturumu açabilir, model açıklığını (sağlayıcı/model/jetonlar/gecikme) inceleyebilir ve temel oluşturma/geri alma/araç sorunlarını belirlemek için çevredeki olayları gözden geçirebilir.
Ajan tabanlı iş akışı güvenilirliği (araçlar + çok adımlı planlama): Model çağrıları ve araç çağrılarının zincirlerini izler, böylece ekipler bir ajanın nerede döngüye girdiğini, yanlış aracı seçtiğini, sessizce başarısız olduğunu veya "sağlıklı" gecikme/jetonlara rağmen kendinden emin bir şekilde yanlış bir yanıt ürettiğini belirleyebilir.
RAG kalitesi ve temel oluşturma araştırmaları: Geri alma/araç olaylarını nihai yanıtla ilişkilendirerek geri alma-cevap hatalarını teşhis etmeye yardımcı olur, böylece doğru bağlamın getirilip getirilmediğini ve çıktıyı nasıl etkilediğini görmeyi kolaylaştırır.
Üretim yapay zekası için maliyet ve performans optimizasyonu: Jeton kullanımını ve açıklık başına gecikmeyi kullanarak pahalı istemleri, gerilemeleri ve sıcak noktaları bulur, maliyetler veya kuyruk gecikmesi kullanıcıları etkilemeden önce hedeflenen istem/yönlendirme/model değişikliklerini mümkün kılar.
Çok sağlayıcılı model yönlendirme ve A/B operasyonları: Birden fazla sağlayıcı/model kullanan ortamlarda, TraceLLM rotalar arasında tek bir davranış görünümü sağlar, bu da dağıtımlar arasında güvenilirliği, maliyeti ve gecikmeyi karşılaştırmayı kolaylaştırır.
Artıları
Model çağrıları, uygulama olayları, kullanım ve hatalar arasında birleşik iz zaman çizelgesi - farklı günlükleri ve satıcı panolarını ilişkilendirmek için harcanan zamanı azaltır.
Politika odaklı yakalama (örnekleme/redaksiyon/yalnızca meta veri) artı OTLP dışa aktarımı hem gizlilik ihtiyaçlarını hem de mevcut gözlemlenebilirlik yığınlarıyla entegrasyonu destekler.
Gerçek dünya LLM uygulama modelleri (aracılar, RAG, araçlar, ağ geçitleri) ve çok sağlayıcılı kurulumlar için tasarlanmıştır.
Eksileri
Politikalar yanlış yapılandırılırsa istemleri/çıktıları yakalamak gizlilik/uyumluluk riski oluşturabilir; dikkatli redaksiyon ve örnekleme gereklidir.
Gösterilen SDK kapsamı sağlanan kaynaklarda öncelikli olarak Node'dur; diğer çalışma zamanlarındaki ekipler ek destek veya özel enstrümantasyona ihtiyaç duyabilir.
Gözlemlenebilirlik, özellikle yüksek iz hacimlerinde operasyonel yük (enstrümantasyon, depolama ve inceleme iş akışları) ekler.
TraceLLM Nasıl Kullanılır
1) Hangi “TraceLLM”i kastettiğinizi seçin (gözlemlenebilirlik ve araştırma çerçeveleri): “TraceLLM” adı kaynaklarda birden fazla proje tarafından kullanılmaktadır: (A) İstemleri/yayılımları/jetonları/hataları izlemek ve OTLP aracılığıyla dışa aktarmak için TraceLLM gözlemlenebilirlik ürünü (tracellm.in); (B) log_action/get_logs/get_summary gibi araçları açığa çıkaran MCP sunucu tabanlı bir günlükleyici; (C) TraceLLM adlı araştırma kod tabanları (örn. mikro hizmet izi oluşturma; gereksinim izlenebilirliği). Aşağıdaki adımlar, son kullanıcı "nasıl kullanılır" belgeleri ve SDK kod parçacıkları sağladığı için TraceLLM gözlemlenebilirlik ürününe odaklanmaktadır.
2) Bir TraceLLM projesi oluşturun ve bir API anahtarı alın: TraceLLM web uygulamasında (tracellm.in/app adresinden bağlantılı), bir proje oluşturun. Proje API anahtarını kopyalayın (trllm_live_•••••••••••••• gibi gösterilir). Anahtar, sahipliği ve yakalama politikası, redaksiyon ve örnekleme gibi SDK davranışlarını kontrol eder.
3) Node SDK'yı yükleyin: SDK'yı sitenin gösterdiği gibi Node projenize ekleyin: `pnpm add @use-tracellm/sdk-node`.
4) Gerçek model çağrılarını TraceLLM yayılımları ile sarın (anında izleme): İsteklerin nerede çalıştığını değiştirmeden, gerçek sağlayıcı çağrınızın etrafında bir yayılım oluşturmak için SDK'yı kullanın. Siteden örnek desen: LLM isteğini gerçekleştiren kodun etrafında `trace.span({ provider: "openai", model: "gpt-4.1-mini" })`. Bu, yayılımlar, yaşam döngüsü olayları, gecikme ve jeton kullanımı (OpenAI uyumlu yanıtlardan mevcut olduğunda) ile tek bir iş akışı kaydı yakalar.
5) Tam iş akışı bağlamını yakalayın (oturumlar, yayılımlar, olaylar, hatalar, jetonlar, meta veriler): İzleri, bir kullanıcı iş akışının tek bir hata ayıklama kaydı haline gelmesi için düzenleyin: bir oturum adı kullanın (örn. chatbot.request), ardından model yayılımlarını kaydedin (örn. openai.chat.complete) ve yaşam döngüsü olaylarını ekleyin (provider.request.started, provider.response, araç/alma olayları). Hataların aynı izde kaydedildiğinden emin olun, böylece hatalar oturum zaman çizelgesine bağlı kalır.
6) Yürütme sırasında özel öznitelikler ve olaylar ekleyin (isteğe bağlı): SDK'nız aktif yayılım erişimini destekliyorsa (kaynaklarda gösterildiği gibi), çalışma zamanı öznitelikleri ve olayları ekleyin: aktif yayılımı alın, `custom.metric` gibi öznitelikleri ayarlayın ve yapılandırılmış alanlarla (örn. `{ key: "user_context" }`) `cache_hit` gibi olayları ekleyin. Bu, uygulama düzeyindeki sinyalleri model davranışı ile ilişkilendirmeye yardımcı olur.
7) İç içe geçmiş yayılımlarla çok adımlı iş akışlarını (zincirleri) izleyin: Aracı/RAG/araç işlem hatları için, bir üst iş akışı yayılımı (bir “zincir”) oluşturun ve LLM çağrıları, alma ve araçlar için alt yayılımları iç içe geçirin. Kaynaklar, iç içe geçmiş yayılımların otomatik olarak üst öğenin çocukları haline geldiği ve tüm iş akışı için tek bir tutarlı zaman çizelgesi ürettiği bir desen göstermektedir.
8) Yakalama politikasını, redaksiyonu ve örneklemeyi yapılandırın: TraceLLM kullanıcı arayüzünde (veya API anahtarına bağlı proje ayarları aracılığıyla), neyin yakalanacağını yapılandırın: içerik yakalama açık/kapalı, meta veri açık/kapalı, redaksiyon açık ve örnekleme (gösterilen örnek: %70). Bu, istemlerin/çıktıların depolanıp depolanmadığını ve hassas verilerin nasıl işlendiğini kontrol eder.
9) İzleri İz Gezgini'nde görüntüleyin (oturumlar ve canlı izler): TraceLLM uygulamasını açın ve oturum adına, durumuna (tamam/hata) veya zaman damgasına göre bir iş akışı bulmak için Oturumlar/Canlı izleri kullanın. Sağlayıcı/model, gecikme, jeton kullanımı ve istek durumunu görmek için model yayılımını inceleyin. Olayların zaman çizelgesini ve ekli hataları gözden geçirin.
10) Bildirilen kötü bir yanıtı hata ayıklamak için TraceLLM'i kullanın (önerilen iş akışı): Sitede açıklanan araştırma yolunu izleyin: (1) kullanıcı oturumunu açın; (2) gecikme/jetonlar/durum için model yayılımını inceleyin; (3) araçlar/alma/sağlayıcı çağrıları etrafında yakalanan olayları okuyun; (4) hatayı takip edin—hatalar mesaj/tür/yığın/meta veri ile bağlı kalır.
11) İzleri OpenTelemetry (OTLP) aracılığıyla SigNoz'a aktarın (isteğe bağlı): OTLP dışa aktarımını etkinleştirin, böylece aynı iş akışı izleri SigNoz gibi bir OTLP hedefine iletilebilir. Site, bir dışa aktarım işlem hattını açıklar: TraceLLM API → OTLP Toplayıcı → SigNoz, ürün düzeyindeki izleri TraceLLM'de tutarken aynı zamanda gözlemlenebilirlik yığınıza göndermenizi sağlar.
12) (Alternatif) MCP sunucusu “Tracellm” günlükleyicisini kastettiyseniz, onu çalıştırın ve araçlarını çağırın: Bazı kaynaklar, SSE-over-HTTP taşıması (8001 numaralı bağlantı noktası) ile üç araç sunan saf bir MCP sunucusunu açıklar: `log_action`, `get_logs` ve `get_summary`. Bu kurulumda, uygulamanız/aracınız anlamlı etkileşimlerden sonra (`log_action` kullanıcı mesajı, LLM yanıtı, araç çağrısı, hata) çağırır. Günlükleme engellemeyen olacak şekilde tasarlanmıştır: sunucu kullanılamıyorsa, birincil LLM akışı kesintisiz devam eder.
13) (Alternatif) Araştırma TraceLLM depolarını kastettiyseniz, ortamı kurun ve ön işlemeyi çalıştırın: Diğer kaynaklar, araştırma kod tabanlarını (örn. mikro hizmet çağrı grafiği izi oluşturma) şu kurulumla açıklar: bir conda ortamı oluşturun (python=3.8), poetry'yi yükleyin, `poetry install` çalıştırın, ardından `trace_gen` altında ek gereksinimleri yükleyin. Ayrıca izleri çağrı grafiklerine dönüştürmek ve istatistikleri hesaplamak için ön işleme betiklerini (örn. `trace_to_cg_stats.py`, `merge_cg_stats.py`) ve çağrı grafiklerini uygun şekilde ayarlanmış task_type ile metin gösterimlerine dönüştürmeyi açıklarlar.
TraceLLM SSS
TraceLLM, yapay zeka iş akışı etkinliğini (istemler, aralıklar, belirteçler, hatalar ve model çağrıları) kaydeden bir LLM gözlemlenebilirlik ve izleme ürünüdür, böylece tek bir uçtan uca izlemede ne olduğunu ayıklayabilir ve anlayabilirsiniz.
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
TraceLLM Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Hapticlabs
Hapticlabs, tasarımcıların, geliştiricilerin ve araştırmacıların kodlama olmadan cihazlar arasında etkileyici dokunsal etkileşimler tasarlamalarını, prototiplemelerini ve dağıtmalarını sağlayan bir kodsuz araç takımıdır.
Deployo.ai
Deployo.ai, yerleşik etik AI çerçeveleri ve çoklu bulut uyumluluğu ile kesintisiz model dağıtımı, izleme ve ölçeklendirme sağlayan kapsamlı bir AI dağıtım platformudur.
CloudSoul
CloudSoul, kullanıcıların doğal dil sohbetleri aracılığıyla bulut altyapısını anında dağıtmasına ve yönetmesine olanak tanıyan AI destekli bir SaaS platformudur, bu da AWS kaynak yönetimini daha erişilebilir ve verimli hale getirir.
Devozy.ai
Devozy.ai, Agile proje yönetimi, DevSecOps, çoklu bulut altyapı yönetimi ve BT hizmet yönetimini birleştiren AI destekli bir geliştirici kendi kendine hizmet platformudur ve yazılım teslimatını hızlandırmak için birleşik bir çözüm sunar.
TraceLLM Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
A2A Protocol
A2A (Agent2Agent) Protokolü, Google tarafından geliştirilen ve farklı çerçeveler ve satıcılar arasındaki yapay zeka aracıları arasında, temel mimarilerinden bağımsız olarak, sorunsuz iletişim ve işbirliğini sağlayan açık bir birlikte çalışabilirlik protokolüdür.
VoltOps
VoltOps, herhangi bir teknoloji yığınında yapay zeka aracıları için gerçek zamanlı görsel izleme, hata ayıklama ve optimizasyon araçları sağlayan çerçeve bağımsız bir LLM gözlemlenebilirlik platformudur.
Chaterm
Chaterm, mühendislerin karmaşık altyapıyı doğal dil aracılığıyla yönetmelerini, dağıtımı, sorun gidermeyi ve operasyonları komutları ezberlemeden otomatikleştirmelerini sağlayan açık kaynaklı, yapay zeka tabanlı bir terminal ve SRE yardımcı pilotudur.
Open Browser Use
Open Browser Use, farklı yapay zeka aracı araçları arasında DOM'u bilen, CDP destekli sekme kontrolü, gezinme ve eylemleri etkinleştirmek için bir Chrome uzantısını bir CLI/SDK/MCP ile eşleştiren açık kaynaklı, aracı çalışma zamanı nötr bir tarayıcı otomasyon katmanıdır.