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openllmetry

openllmetryは、traceloopが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: traceloop/openllmetry)。GitHubスターは7,477、フォークは1,134で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月6日です。

OpenTelemetry-native observability for LLM apps.

★ 7.5k スター⑂ 1.1k フォークApache-2.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
traceloop/openllmetry
GitHubスター
7,477
フォーク
1,134
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月6日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Pick a first task

    Choose one real workload to test the project against.

  2. Download the project

    Clone it locally and read through the getting-started guide.

  3. Wire up dependencies

    Install the stack it needs and set any environment variables.

  4. Run and verify

    Execute the starter example and check results before going further.

// 機能

選ばれる理由

OpenTelemetry-based

Vendor-neutral traces, metrics, and logs.

LLM-aware

Captures prompts, completions, and token usage.

Python instrumentation

Drop-in tracing for Python LLM apps.

Traceloop-backed

Maintained by the Traceloop team.

Apache-2.0

Permissive licensing.

Production focus

Built for operating GenAI in production.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Install

    Add the instrumentation package to your project.

    pip install openllmetry
  2. Step 2 — Initialize

    Initialize tracing at your app's startup per the docs.

    # see docs for the init snippet
  3. Step 3 — Point at a backend

    Send traces to your OpenTelemetry collector or backend.

    # works with Jaeger, Grafana, and other OTel backends
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains OpenLLMetry?

It is maintained by Traceloop at traceloop/openllmetry, with 1,134 forks.

Is OpenLLMetry free to use?

Yes. It is released under the Apache-2.0 license, which permits commercial use, modification, and redistribution. Read the LICENSE file for the exact terms.

Do I need a paid API to use it?

The instrumentation is free; you bring your own tracing backend, self-hosted or otherwise.

How does it compare to LangSmith or Langfuse?

It is OpenTelemetry-native and vendor-neutral, so it fits existing observability stacks rather than a dedicated LLM platform.

How do I get started?

Install the package, initialize it in your app per the docs, and point it at your collector.

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