Opik
추적·평가·실험 비교를 함께 두는 오픈소스 LLM 플랫폼
지표
GitHub API 에서 직접 읽은 값입니다
별 수 추이는 기록이 쌓인 뒤에 보여 줍니다 — 과거 값은 소급해 만들 수 없습니다.
무엇을 하는 도구인가
Opik은 LLM 애플리케이션이 운영 중에 어떤 호출을 거쳳고 왜 그 응답이 나왔는지 추적(trace)으로 기록하고, 그 기록을 바탕으로 품질 평가와 실험 비교를 같은 화면에서 수행하는 오픈소스 플랫폼입니다. 체인·에이전트의 각 단계별 입출력, 중간 프롬프트, 메타데이터를 수집해 특정 응답이 왜 나왔는지 거슬러 확인할 수 있게 하고, 여기에 평가 지표나 LLM-judge 기준을 적용해 변경 전후의 품질을 비교합니다. 추적 데이터와 평가·실험 비교 기능을 하나의 플랫폼에 묶어 두었다는 점이 특징이며, 직접 호스팅하거나 관리형으로 이용할 수 있습니다. 같은 층의 Langfuse나 Arize Phoenix도 추적·평가를 결합한 구성이라 역할이 겹치는 부분이 있고, Promptfoo·DeepEval은 평가 자체에, OpenLLMetry는 계측(instrumentation) 표준화에 더 좁게 초점을 둔다는 점에서 조합 방식이 다릅니다.
이럴 때 고른다
- 운영에 올린 LLM 기능에서 특정 응답이 왜 나왔는지 호출 단위로 되짚어 봐야 할 때
- 프롬프트나 모델을 바꾼 뒤 이전 버전과 품질을 나란히 비교하는 실험 기록이 필요할 때
- 추적 로그와 평가 지표를 분리된 도구로 따로 관리하지 않고 한 플랫폼에서 보고 싶을 때
- 오픈소스로 직접 호스팅하면서도 필요 시 관리형 전환 옵션을 열어 두고 싶을 때
어디까지만 하나
- 이 플랫폼 자체가 호출을 가로채 기록을 남기지는 않으므로, 어떤 형태로든 계측(SDK·로깅 연동)을 애플리케이션 코드에 붙이는 작업은 직접 해야 합니다
- 무엇을 '품질 저하'로 볼지 판단하는 평가 기준·LLM-judge 프롬프트는 도구가 대신 정의해 주지 않으며, 설계와 튜닝은 사용자 몫입니다
- 추적 데이터 양이 늘어나면 저장·조회 비용과 운영 부담이 함께 커지므로, 직접 호스팅 시 인프라 관리 계획이 필요합니다
- 같은 층의 Langfuse, Arize Phoenix 등과 기능이 겹치는 영역이 많아 팀의 기존 스택(계측 방식, 데이터 포맷)과의 연동 여부를 먼저 확인해야 합니다
관측·평가 층은 무엇을 푸나
무엇이 호출됐고 왜 그 답이 나왔는지 기록하고, 바뀐 뒤에도 품질이 유지되는지 본다
언제 필요해지나 — 운영에 올린 뒤 — 이 층이 없으면 품질 저하를 알아차릴 방법이 없다
같은 층의 다른 도구
층이 같다는 것은 푸는 문제가 같다는 뜻입니다 — 비교가 되는 자리입니다
| 도구 | 하는 일 | 별 | 라이선스 |
|---|---|---|---|
| Opik 보는 중 | 추적·평가·실험 비교를 함께 두는 오픈소스 LLM 플랫폼 | 22,616 | Apache-2.0 |
| Langfuse | 호출 추적·프롬프트 관리·평가를 한곳에서 보는 LLM 관측 도구 | 35,850 | — |
| Promptfoo | 프롬프트·모델을 테스트 케이스로 비교하고 회귀를 잡는 평가 도구 | 26,004 | MIT |
| DeepEval | 단위 테스트처럼 쓰는 LLM 출력 평가 프레임워크 | 18,879 | Apache-2.0 |
| Arize Phoenix | OpenTelemetry 기반 추적과 평가를 묶은 오픈소스 관측 도구 | 11,841 | — |
| OpenLLMetry | OpenTelemetry 표준으로 LLM 호출을 계측하는 확장 | 7,495 | Apache-2.0 |
관련 용어
지표는 GitHub API 실측값입니다. 설명은 이 사이트가 작성했으며 공식 문서를 대체하지 않습니다 — 도입 전에 원문을 확인하세요.