对比：TensorZero 与 Langfuse

TensorZero和Langfuse都提供了开源工具，可简化LLM工程工作流程。 TensorZero专注于推理和优化，而Langfuse则擅长提供强大的可观测性和评估界面。也就是说，通过同时使用TensorZero和Langfuse，您可以获得两全其美的效果。

相似之处

开源与自托管。 TensorZero和Langfuse均为开源且支持自托管的解决方案。您的数据始终保留在自有基础设施内，无需依赖外部API，避免了服务中断风险。 TensorZero完全开源，而Langfuse的部分功能需付费许可才能使用。
内置可观测性。 TensorZero和Langfuse都提供内置的可观测性功能，将推理数据收集到您自己的数据库中。 Langfuse提供更广泛的高级可观测性功能，包括应用级追踪。 TensorZero更侧重于优化用的结构化数据收集，包括下游指标和反馈。
内置评估功能。 TensorZero和Langfuse都提供内置的评估功能，让您能够通过启发式方法和LLM评判标准，对提示词、模型等进行合理性检查和性能基准测试。 TensorZero的LLM评判标准也是TensorZero函数，这意味着您可以使用TensorZero的优化方案对其进行优化。 Langfuse为评估提供了更广泛的预置启发式方法和UI功能。
→ TensorZero评估概览

统一推理API。 TensorZero提供统一的推理API，只需一次集成即可访问各大主流模型提供商的LLM，支持结构化输出、工具调用、流式处理等功能。 Langfuse未内置LLM网关功能。
→ TensorZero Gateway Quick Start
内置推理时优化。 TensorZero提供内置的推理时优化（例如动态上下文学习），让您可以优化推理性能。 Langfuse不提供任何推理时优化功能。
→ Inference-Time Optimizations with TensorZero
优化方案。 TensorZero提供优化方案（如监督微调、RLHF、DSPy），利用您自己的数据提升大语言模型的性能。 Langfuse不提供此类内置功能。
→ Optimization Recipes with TensorZero
自动回退机制确保更高可靠性。 TensorZero提供自动回退功能以增强可靠性。 Langfuse不提供此类功能。
→ TensorZero的重试与回退机制
内置实验功能（A/B测试）。 TensorZero提供内置实验功能，允许您对提示词、模型和推理策略进行实验。 Langfuse不提供任何实验功能。
→ 使用TensorZero进行实验（A/B测试）

高级可观测性与评估功能。 虽然TensorZero和Langfuse都提供可观测性和评估功能，但Langfuse通过高级可观测性功能更进一步。此外，Langfuse还提供提示词调试平台，这是TensorZero目前不具备的功能（即将推出！）。
访问控制。 Langfuse提供访问控制功能，而TensorZero不具备此功能。不过，Langfuse的部分访问控制功能（例如单点登录SSO）仅在其付费计划中提供。
托管服务。 Langfuse除了开源版本外还提供付费托管(托管)服务。 TensorZero是完全开源且需要自行部署的。

您可以结合TensorZero和Langfuse来获得两全其美的效果。

一家领先的智能体初创公司使用TensorZero进行推理和优化，同时结合Langfuse实现更高级的可观测性和评估。