// agents · comet-ml/opik

opik

opik ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie KI-Agenten von comet-ml (comet-ml/opik auf GitHub). Es hat 22.451 Sterne auf GitHub und 1.849 Forks, wird unter der Lizenz Apache-2.0 veröffentlicht und wurde zuletzt am 8. Oktober 2026 auf GitHub aktualisiert.

Open-source LLM observability: trace, evaluate and monitor apps and agents

★ 22,5 Tsd. Sterne⑂ 1,8 Tsd. ForksApache-2.0aktualisiert Okt 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

Repository
comet-ml/opik
GitHub-Sterne
22.451
Forks
1.849
Lizenz
Apache-2.0
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
8. Oktober 2026
Kategorie
KI-Agenten
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Decide cloud or self-hosted

    Use Comet's cloud for the fastest start, or self-host the full platform with Docker Compose or Helm.

  2. Get Opik

    Install the Python SDK with pip, or clone the repository to self-host the server.

  3. Configure the SDK

    Run opik configure, add the tracing decorator to your functions, and point the SDK at your workspace.

  4. Trace your first call

    Run your app once and open the Opik dashboard to inspect the full trace and score it.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

End-to-end tracing

Logs LLM calls including nested function and agent traces, so you can replay exactly what happened.

Automated evaluations

Score outputs with automated evaluation methods and run experiments against datasets.

Production dashboards

Monitor quality, usage and feedback from live traffic with production-ready dashboards.

Agent and RAG observability

Built for agentic workflows and RAG systems, not just single completions.

Framework-agnostic

Works across ecosystems - the repo highlights LangChain and LlamaIndex among its integrations - without locking you into one framework.

Self-hostable

Deploy locally with Docker Compose or at scale with Kubernetes and Helm, or use the Comet cloud.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Clone the repository

    Get the source code from GitHub and enter the project directory.

    git clone https://github.com/comet-ml/opik.git
    cd opik
  2. Install the SDK and configure

    Add Opik to your Python project and connect it to your workspace or local server.

    pip install opik
    opik configure
  3. Or self-host the platform

    Clone the repo and start the full Opik suite locally with the provided script (run inside the clone).

    ./opik.sh
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains this project?

It is maintained by Comet (the company behind Comet ML) as an open-source project on GitHub.

Is it free to use?

Yes - Opik is Apache-2.0 licensed, and the README stresses the full platform can be self-hosted free without a commercial license. Comet also offers a hosted cloud option.

Does it need a paid API key?

Opik itself needs no paid key when self-hosted; the LLM calls you trace still use your own provider keys, and the cloud option needs a Comet account.

How does it compare to alternatives?

Compared with Langfuse, Opik positions itself as a fully Apache-2.0, self-hostable platform with evaluation and optimization built in; the README includes a comparison table against alternatives.

How do I get started?

Run pip install opik and opik configure, decorate a function with the track decorator, and view the trace in the dashboard - or self-host with ./opik.sh after cloning.

// weiter entdecken

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