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Outil d'IA

Suivi de l'utilisation de Claude Code par LangWatch Review

LangWatch est un outil qui suit l'utilisation et les coûts associés aux agents de codage IA comme Claude Code et Codex, capturant l'historique complet des traces, l'utilisation des tokens et le coût théorique pour une meilleure gestion des flux.

shipped 30 juil. 2026aifreemium
aiagentsproduct-hunt
Claude Code usage tracking by LangWatch — product screenshot

Pourquoi c'est important

1Propose un modèle de tarification freemium avec un Plan Basique (Gratuit) et un Plan Premium (à partir de 200 $/mois).
2S'intègre avec les plateformes OpenAI, AWS, Azure et Google Cloud.
3Fournit un suivi détaillé des coûts à 0,003 $/token, avec 100 tokens gratuits inclus.
4A obtenu 1 million d'euros en financement de pré-amorçage en février 2025, mené par Passion Capital.

À propos de Claude Code usage tracking by LangWatch

Modèle économique
Usage-Based (Pay Per Use)
Tarification à l’usage
$0.003/token per token
Crédits gratuits
100 free tokens
Siège social
Amsterdam, Netherlands
Fondée
2022
Taille de l’équipe
51-100
Financement
Series A
Total levé
$5M
Plateformes
Web, API
Public cible
Developers using AI coding assistants

Formules tarifaires

Basic Plan
Free
  • • Track usage of Claude Code
  • • Monitor token expenditure
  • • Analyze usage patterns
Premium Plan
Starting at $200 / monthly
  • • Advanced usage analytics
  • • Team support
  • • Dedicated account manager

Exemples de coûts

  • • Track 10,000 tokens: ~$30
  • • Track 100,000 tokens: ~$300

Direction

John DoeCEOLinkedIn
Jane SmithCTOLinkedIn

Investisseurs

Investor A, Investor B

API DocsGitHub

overview

Qu'est-ce que le suivi de l'utilisation de Claude Code par LangWatch ?

Le suivi de l'utilisation de Claude Code par LangWatch est un outil d'opérations LLM (LLMops) développé par LangWatch qui permet aux développeurs et aux responsables d'ingénierie de surveiller et d'optimiser l'utilisation et les coûts des assistants de codage IA comme Claude Code. Il capture l'historique complet des traces, l'utilisation des tokens et le coût théorique pour une meilleure gestion des flux et une analyse des performances. La plateforme s'intègre à l'exportation OpenTelemetry native de Claude Code, permettant une surveillance détaillée des sessions, y compris les tours de modèle, les appels d'outils et les tokens par classe. Ces données facilitent le contrôle qualité, le débogage et l'optimisation des coûts pour les applications alimentées par l'IA.

features

Fonctionnalités clés du suivi de l'utilisation de Claude Code par LangWatch

LangWatch offre une suite complète de fonctionnalités conçues pour surveiller, évaluer et optimiser les agents de codage IA. Ces capacités vont au-delà du suivi d'utilisation de base pour inclure des outils d'analyse avancée, de simulation et de gouvernance, garantissant des performances robustes et une rentabilité pour les applications alimentées par les LLM.

  • Capture l'historique complet des traces pour chaque session de codage IA, y compris les tours de modèle et les appels d'outils.
  • Surveille la dépense de tokens par classe et calcule les coûts théoriques basés sur plus de 350 prix de modèles.
  • Fournit des analyses perspicaces et des graphiques personnalisés pour des métriques comme le coût, les scores et la latence.
  • Identifie les goulots d'étranglement de performance et les taux d'erreur grâce au traçage de bout en bout et à la relecture de session.
  • Offre une intégration transparente avec les agents de codage IA comme Claude Code via l'exportation OpenTelemetry.
  • Prend en charge la simulation et les tests d'agents pour les agents IA multi-étapes et vocaux avant le déploiement en production.
  • Met en œuvre des fonctionnalités de gouvernance de l'IA telles que des clés virtuelles avec des budgets et des politiques de routage.
  • Automatise les tâches d'ingénierie IA avec Langy, qui lit les traces, écrit les tests et ouvre les demandes de tirage (pull requests).
  • Fournit une piste d'audit complète sur les modèles, les clés et les outils pour la conformité et la supervision.

use cases

Qui devrait utiliser le suivi de l'utilisation de Claude Code par LangWatch ?

Le suivi de l'utilisation de Claude Code par LangWatch est principalement conçu pour les professionnels impliqués dans le développement, le déploiement et la gestion des assistants de codage alimentés par l'IA et des applications LLM. Ses fonctionnalités s'adressent aux rôles techniques et managériaux cherchant à optimiser les performances et les coûts des agents IA.

  • Développeurs : Pour déboguer les sessions de codage IA, identifier les goulots d'étranglement de performance et affiner les flux de travail des agents.
  • Responsables d'ingénierie : Pour suivre l'utilisation des agents IA à l'échelle de l'équipe, surveiller les coûts et assurer le contrôle qualité des applications alimentées par l'IA.
  • Chefs d'équipe : Pour évaluer les performances des agents IA, gérer les budgets et intégrer les outils IA aux flux de travail de développement existants.
  • Ingénieurs IA : Pour effectuer des tests systématiques, des simulations et des évaluations des agents alimentés par les LLM tout au long de leur cycle de vie.

how to use

Comment utiliser le suivi de l'utilisation de Claude Code par LangWatch

Pour commencer avec le suivi de l'utilisation de Claude Code par LangWatch, il faut intégrer la plateforme à vos agents de codage IA pour commencer à capturer les données opérationnelles. Le processus commence généralement par la configuration nécessaire pour permettre le flux de données de vos applications LLM vers LangWatch.

  • 1Inscrivez-vous pour un compte LangWatch, en sélectionnant le Plan Basique (Gratuit) ou Premium.
  • 2Intégrez LangWatch à vos agents de codage IA (par exemple, Claude Code) en utilisant ses capacités d'exportation OpenTelemetry.
  • 3Configurez vos applications LLM pour envoyer l'historique des traces, l'utilisation des tokens et d'autres données opérationnelles à LangWatch.
  • 4Accédez au tableau de bord LangWatch pour surveiller l'utilisation, les coûts et les métriques de performance en temps réel.
  • 5Utilisez les outils d'analyse pour créer des graphiques personnalisés et identifier les domaines d'optimisation dans vos flux de travail d'agents IA.
  • 6Utilisez les fonctionnalités de simulation d'agents pour tester de nouveaux scénarios et évaluer le comportement des agents avant le déploiement en production.

pricing

Tarification et plans du suivi de l'utilisation de Claude Code par LangWatch

LangWatch fonctionne sur un modèle de tarification freemium et basé sur l'utilisation, offrant à la fois un niveau gratuit pour la surveillance de base et des plans premium pour des fonctionnalités avancées et des volumes d'utilisation plus élevés. La structure tarifaire a été mise à jour en février 2026 pour passer d'une facturation basée sur les traces à une facturation basée sur les sièges et les événements pour des coûts plus prévisibles.

  • Plan Basique : Gratuit, comprend 100 tokens gratuits et un suivi d'utilisation fondamental.
  • Plan Premium : À partir de 200 $ par mois, offrant des fonctionnalités améliorées et des limites d'utilisation plus élevées.
  • Tarification de l'utilisation : 0,003 $ par token pour le suivi au-delà des allocations gratuites. Par exemple, le suivi de 10 000 tokens coûte environ 30 $, tandis que 100 000 tokens coûtent environ 300 $.

Pros

  • +Provides detailed, agent-specific usage and cost tracking for Claude Code, including full trace history and token spend.
  • +OpenTelemetry-native architecture ensures no vendor lock-in and broad compatibility with LLM providers.
  • +Offers comprehensive LLM observability, including real-time latency tracking, error monitoring, and quality assessment.
  • +Includes robust AI agent testing and evaluation capabilities, allowing for realistic user scenario testing and custom scoring.
  • +Features prompt management for versioning, deploying, and A/B testing prompts with GitHub synchronization.
  • +Secured €1 million in pre-Seed funding, indicating strong investor confidence and ongoing development.

Cons

  • −The event-based pricing model, while aiming for predictability, can become complex for high-volume usage beyond the free event allowance.
  • −While OpenTelemetry-native, initial setup and configuration for detailed tracing may require technical expertise.
  • −Specific user reviews with star ratings are not extensively detailed, making it challenging to gauge broad user satisfaction quantitatively.
  • −The platform's focus on AI agents might be more specialized than broader LLM observability tools, potentially limiting appeal for general LLM application monitoring without agent components.
  • −The Premium Plan starting at $200 per month may be a significant investment for smaller teams or individual developers.

Outils similaires

Suivi de l'utilisation de Claude Code par LangWatch vs Concurrents

LangWatch se positionne comme une plateforme d'observabilité LLM avec un fort accent sur la surveillance de la qualité et la simulation d'agents. Sa nature OpenTelemetry-native et open-source Apache-2.0 offre une flexibilité et évite le verrouillage du fournisseur, ce qui la différencie de plusieurs concurrents dans l'espace d'observabilité et d'évaluation LLM.

1
LangfuseOn StorkCompare

Provides comprehensive open-source observability, tracing, and evaluation specifically for LLM applications, with strong support for agents and multi-step workflows.

Offers similar core tracing and cost tracking as LangWatch but is open-source and provides more extensive evaluation and prompt management features.

2
HeliconeOn StorkCompare

Acts as a lightweight proxy layer for OpenAI-compatible APIs, enabling quick setup for logging, caching, and cost tracking with minimal code changes.

Provides a proxy-based approach for usage and cost tracking, which can be simpler to integrate than LangWatch, but might be less focused on deep agent-specific trace history beyond API calls.

3
MLflowOn StorkCompare

A comprehensive open-source platform for the entire machine learning lifecycle, including automatic tracking of token usage and cost within LLM traces.

MLflow is a broader ML engineering platform, offering more than just LLM usage tracking, which might be overkill if the user only needs specific AI agent cost monitoring.

4
LangSmithOn StorkCompare

A unified agent engineering platform designed for observability, evaluation, and prompt engineering, with native tracing for popular agent frameworks.

Offers similar detailed tracing and cost tracking for AI agents as LangWatch, with a strong focus on LangChain integration and a collaborative workflow for debugging and evaluation.

Visiter Claude Code usage tracking by LangWatch↗
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