오케스트레이션
모델을 쓰는 것과 굴리는 것은 다르다
모델 하나를 부르는 것으로 끝나는 일은 드뭅니다. 도구를 쥐여 주고, 여러 모델을 갈아 끼우고, 무엇이 왜 그렇게 답했는지 남겨야 합니다. 그 사이를 메우는 도구들을 여섯 층으로 나눠 정리했습니다. 별 수·라이선스는 GitHub 실측값이고, 설명에는 수치를 쓰지 않습니다.
도구38
층6
직접 호스팅37
확인2026-10-15
관측·평가
무엇이 호출됐고 왜 그 답이 나왔는지 기록하고, 바뀐 뒤에도 품질이 유지되는지 본다
언제 필요한가 — 운영에 올린 뒤 — 이 층이 없으면 품질 저하를 알아차릴 방법이 없다
Langfuse
Langfuse
호출 추적·프롬프트 관리·평가를 한곳에서 보는 LLM 관측 도구
★ 35.9k라이선스 미상TypeScript직접 호스팅
PromptfooPromptfoo
프롬프트·모델을 테스트 케이스로 비교하고 회귀를 잡는 평가 도구
★ 26.0kMITTypeScript직접 호스팅
CometOpik
추적·평가·실험 비교를 함께 두는 오픈소스 LLM 플랫폼
★ 22.6kApache-2.0Python직접 호스팅
Confident AIDeepEval
단위 테스트처럼 쓰는 LLM 출력 평가 프레임워크
★ 18.9kApache-2.0Python직접 호스팅
Arize AIArize Phoenix
OpenTelemetry 기반 추적과 평가를 묶은 오픈소스 관측 도구
★ 11.8k라이선스 미상Python직접 호스팅
TraceloopOpenLLMetry
OpenTelemetry 표준으로 LLM 호출을 계측하는 확장
★ 7.5kApache-2.0Python직접 호스팅
별 수·라이선스·언어는 GitHub API 에서 직접 확인한 값이며 주기적으로 다시 읽습니다. 별 수는 인기 지표일 뿐 품질이나 적합성을 뜻하지 않습니다 — 층이 다른 도구끼리는 비교 대상이 아닙니다. 설명에는 수치를 쓰지 않습니다.