Langfuse
分析 · 895.7K 月間訪問数
Langfuseは、LLMアプリケーションのデバッグ、評価、改善のための包括的なツールを提供するオープンソースのLLMエンジニアリングプラットフォームです。トレーシング、プロンプト管理、評価フレームワーク、メトリクスなどの機能を提供し、大規模言語モデルで構築するチームの開発ライフサイクル全体を合理化します。
VS
Langtrace
デバッグ · 4.1K 月間訪問数
Langtraceは、AIエージェントおよびLLMアプリケーション向けのオープンソースのオブザーバビリティ（可観測性）および評価プラットフォームです。開発者がパフォーマンスを監視、デバッグ、改善するのを支援し、トレーシング、プロンプト管理、堅牢なセキュリティなどの機能でAIプロトタイプをエンタープライズグレードの製品に変革します。
製品概要
Langfuse 製品概要
Langfuseは、LLMアプリケーションのデバッグ、評価、改善のための包括的なツールを提供するオープンソースのLLMエンジニアリングプラットフォームです。トレーシング、プロンプト管理、評価フレームワーク、メトリクスなどの機能を提供し、大規模言語モデルで構築するチームの開発ライフサイクル全体を合理化します。
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Langtrace 製品概要
Langtraceは、AIエージェントおよびLLMアプリケーション向けのオープンソースのオブザーバビリティ（可観測性）および評価プラットフォームです。開発者がパフォーマンスを監視、デバッグ、改善するのを支援し、トレーシング、プロンプト管理、堅牢なセキュリティなどの機能でAIプロトタイプをエンタープライズグレードの製品に変革します。
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Detailed feature comparison
| Feature | Langfuse | Langtrace |
|---|---|---|
| 主要カテゴリー | 分析 | デバッグ |
| 追加日 | 2025-08-02 | 2025-08-17 |
| 価格 | フリーミアム | フリーミアム |
| 公式サイト | langfuse.com | www.langtrace.ai |
| 製品タイプ | ウェブサイト | ウェブサイト |
| Performance data | ||
| ユーザー評価 | 未確認 | 未確認 |
| コメント | 0 | 0 |
| 月間訪問数 | 895.7K | 4.1K |
| 月間成長率 | -7.7% | -41.1% |
| お気に入り | 98 | 130 |
| Details | 詳細を見る | 詳細を見る |
Langfuse vs Langtrace monthly traffic
Compare Langfuse and Langtrace by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Langfuse vs Langtrace monthly traffic comparison, Langfuse currently shows 895.7K visits and Langtrace shows 4.1K; Langfuse has about 220.8 times the visible traffic of Langtrace, an absolute difference of about 891.6K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
Langfuse monthly traffic:
Latest traffic
月間訪問数
895.7K
平均滞在時間
5:44
訪問あたりページ数
7.56
直帰率
36.03%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 609.9K 月間訪問数
- 2026/1: 870.7K 月間訪問数
- 2026/2: 875.1K 月間訪問数
- 2026/3: 1.1M 月間訪問数
- 2026/4: 970.2K 月間訪問数
- 2026/5: 895.7K 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 34.74% | 311.1K |
| 🇨🇳China | 27.13% | 243K |
| 🇮🇳India | 21.23% | 190.1K |
| 🇩🇪Germany | 8.51% | 76.2K |
| 🇧🇷Brazil | 8.39% | 75.1K |
流入元
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| ダイレクト | 86.45% | 774.3K |
| 参照元 | 12.13% | 108.6K |
| Eメール | 1.42% | 12.7K |
検索キーワード
langfuselangfuse cloudlangfuse mcplangfuse pricinglangsmith
Langtrace monthly traffic:
Latest traffic
月間訪問数
4.1K
平均滞在時間
0:19
訪問あたりページ数
1.85
直帰率
38.73%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 16K 月間訪問数
- 2026/1: 7.4K 月間訪問数
- 2026/2: 7.3K 月間訪問数
- 2026/3: 8.8K 月間訪問数
- 2026/4: 6.9K 月間訪問数
- 2026/5: 4.1K 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇮🇳India | 42.67% | 1.7K |
| 🇺🇸United States | 42.1% | 1.7K |
| 🇫🇷France | 10.28% | 417 |
| 🇯🇵Japan | 2.51% | 102 |
| 🇧🇷Brazil | 2.44% | 99 |
検索キーワード
agnochromadblangchain langtracelangtracemem0
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Langfuse first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.
Usage comparison
Compare the core capabilities of Langfuse and Langtrace
Langfuse Core features
分析
LLM Ops
可観測性
Langtrace Core features
デバッグ
可観測性 & 監視
モデルのトレーニングと評価
Use cases
Langfuse Use cases
デバッグ
開発者ツール
ラングチェーン
LlamaIndex
オープンソース
プロンプト管理
AI開発
アナリティクス
大規模言語モデル
LLM運用
MLOps
モデル評価
可観測性
トレース
Langtrace Use cases
デバッグ
開発者ツール
ラングチェーン
LlamaIndex
オープンソース
プロンプト管理
AIエージェントモニタリング
LLMオブザーバビリティ
パフォーマンス追跡
RAG 評価
SOC2
Langfuse vs Langtrace：In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Langfuse vs Langtrace comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Langfuse is primarily listed under “分析”, while Langtrace is primarily listed under “デバッグ”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (Langfuse: 分析; Langtrace: デバッグ); Monthly visits (Langfuse: 895.7K; Langtrace: 4.1K); Monthly growth (Langfuse: -7.7%; Langtrace: -41.1%); Favorites (Langfuse: 98; Langtrace: 130); Website (Langfuse: langfuse.com; Langtrace: www.langtrace.ai). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Langfuse vs Langtrace monthly traffic comparison, Langfuse currently shows 895.7K visits and Langtrace shows 4.1K; Langfuse has about 220.8 times the visible traffic of Langtrace, an absolute difference of about 891.6K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Langfuse first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.
Product positioning, use cases, and roles
Langfuse and Langtrace currently overlap in shared tags: デバッグ、開発者ツール、ラングチェーン、LlamaIndex、オープンソース、プロンプト管理. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Langfuse's unique categories/tags are 分析、LLM Ops、可観測性、AI開発、アナリティクス、大規模言語モデル、LLM運用、MLOps; Langtrace's are デバッグ、可観測性 & 監視、モデルのトレーニングと評価、AIエージェントモニタリング、LLMオブザーバビリティ、パフォーマンス追跡、RAG 評価、SOC2. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.
What ratings, comments, and favorites can tell you
Langfuse has no verified rating, 0 comments, 98 favorites, and 97 likes；Langtrace has no verified rating, 0 comments, 130 favorites, and 117 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate Langfuse first
Put Langfuse on the priority trial list when the task aligns with “分析” and especially 分析、LLM Ops、可観測性、AI開発、アナリティクス、大規模言語モデル. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Langfuse also currently records: pricing is freemium, product type is website, 895.7K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
When to evaluate Langtrace first
Put Langtrace on the priority trial list when the task aligns with “デバッグ” and especially デバッグ、可観測性 & 監視、モデルのトレーニングと評価、AIエージェントモニタリング、LLMオブザーバビリティ、パフォーマンス追跡. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Langtrace also currently records: pricing is freemium, product type is website, 4.1K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
How to validate the recommendation before deciding
The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in Langfuse and Langtrace, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.
比較 FAQ
How should I choose between Langfuse and Langtrace?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.