Логирование и observability LLM-приложений: Langfuse, Helicone, OpenTelemetry
Когда агент ходит 5 шагов с tool calling, каждый шаг — отдельный LLM-вызов, а конечный ответ кажется «странным» — стандартные логи Python вам не помогут. Нужно видеть полное дерево trace: какой system prompt, какие tool calls, что вернули функции, какой final answer, сколько всего токенов и за сколько секунд. Без этого даже банальная оптимизация стоимости невозможна. Через единый шлюз Promptra (Claude Opus 4.7 — 350/1790 ₽, GPT-5.5 — 350/2150 ₽, DeepSeek V4 Pro — 30/60 ₽) integration с observability стеками идёт через стандартный OpenAI SDK, что упрощает плагинирование любого инструмента...