OpenLIT 是一个开源平台，专为AI工程设计的，特别是生成式AI和大型语言模型（LLMs），旨在简化开发流程。它通过提供一系列功能，如实验LLMs、组织和版本控制提示、以及安全处理API密钥，来帮助开发者更高效地工作。OpenLIT 还提供了应用和请求追踪功能，通过端到端的追踪请求来提升性能可见性。此外，它还支持OpenTelemetry，自动追踪你的AI应用，以获得性能和行为洞察。
OpenLIT 的成本跟踪功能使得做出收入决策变得更加容易。它还提供了异常监控功能，通过监控和记录应用错误来帮助检测和解决问题。通过Python和TypeScript的SDK，可以无缝监控异常，而无需显著改变应用代码库。OpenLIT 还提供了详细的堆栈跟踪信息，为所有捕获的异常提供洞察，帮助理解问题所在。
OpenLIT 的PlayGround功能允许你测试和比较不同的LLMs，基于性能、成本和其他关键指标进行侧边比较。它还提供了成本分析功能，帮助你评估使用不同LLMs的成本影响，平衡预算约束和性能需求。OpenLIT 还支持生成详细的报告，编译和可视化比较数据，支持做出明智的决策。
OpenLIT 的提示管理功能允许你集中存储、版本控制和使用提示，支持动态变量。它还提供了安全的秘密管理功能，通过Vault Hub安全地存储和管理敏感应用秘密。OpenLIT 的易集成性使得只需添加openlit.init()即可开始从你的LLM应用收集数据。作为一个开源项目，OpenLIT 提供了LLM和生成式AI的可观察性工具，只需运行docker-compose up -d即可轻松启动。
OpenLIT 的OpenTelemetry原生支持使得将其添加到你的项目中变得轻松直观。它还提供了细粒度的使用洞察，分析LLM、向量数据库和GPU的性能和成本，以实现最大效率和可扩展性。OpenLIT 的实时数据流功能让你可以可视化数据，快速做出决策和修改。低延迟确保了数据被快速处理，而不会影响应用的性能。OpenLIT 还帮助你管理提示和秘密，简化应用的开发。
OpenLIT 支持连接到流行的可观察性系统，包括Datadog和Grafana Cloud，以自动导出数据。
