overview
opikとは？
opikはCometによって開発されたLLMオブザーバビリティおよび評価プラットフォームであり、開発者、データサイエンティスト、MLエンジニアがLLMアプリケーションをデバッグ、評価、監視できるようにします。LLMアプリケーション、RAGシステム、およびエージェントワークフロー向けに、包括的なトレーシング、自動評価、および本番環境対応のダッシュボードを提供します。
AIツール
opik レビュー
opikは、LLMアプリケーション、RAGシステム、およびエージェントワークフローのデバッグ、評価、監視のためのオープンソースプラットフォームです。
shipped 2026年7月22日freemium
Domain rating73Monthly visits27K/mo
注目ポイント
1約8〜9ヶ月で12,500以上のGitHubスターを獲得しました。
28以上の最適化アルゴリズムと30以上の組み込み評価メトリクスにネイティブ対応しています。
3OpenAI、Anthropic、LangChain、およびMCP Serverと統合されています。
42026年6月9日にリリースされた、コーディングエージェント向けのコストインテリジェンス機能を提供します。
仕様
features
opikの主な機能
opikは、開発デバッグから本番監視および最適化まで、LLMアプリケーションのライフサイクル管理のための包括的な機能スイートを提供します。
- 包括的なトレースロギング：LLMの呼び出し、入力、出力、メタデータを自動的にキャプチャし、詳細な検査を可能にします。
- LLM評価：ヒューリスティックメトリクス（例：完全一致、正規表現）と、幻覚、関連性、安全性に関する「LLM-as-a-Judge」メトリクスを提供します。
- データセット管理：テストデータセット上での評価の保存と実行を可能にします。
- 本番監視：フィードバックスコア、トレース数、トークン使用量、レイテンシ、エラー率、コストを追跡します。
- プロンプト最適化：改善されたプロンプトを生成およびテストするためのツールです。
- コストインテリジェンス：コーディングエージェントの支出を追跡および最適化する機能で、エンジニア、チーム、タスクごとのコストをリアルタイムで可視化します。
- オープンソースおよびセルフホスティングオプション：デプロイとカスタマイズの柔軟性を提供します。
use cases
opikは誰が使うべきか？
opikは、AIを活用したアプリケーション、特に大規模言語モデルを利用するアプリケーションの開発、デプロイ、保守に携わる技術専門家向けに設計されています。
- 開発者：LLMアプリケーションのデバッグ、詳細なトレースログによる問題の特定と解決のため。
- データサイエンティスト：LLMアプリケーションの評価、AIモデルのA/Bテスト、RAGシステムの検証のため。
- MLエンジニア：本番監視、トークン使用量の追跡によるコスト最適化、品質回帰テストの確保のため。
- チャットボットを構築するチーム：会話の追跡、応答の評価、パフォーマンスの監視のため。
- RAGパイプラインと多段階エージェントを構築するチーム：包括的なトレーシング、デバッグ、パフォーマンス最適化のため。
how to use
opikの使用方法
opikは、SDK統合とWebベースのUIを通じてLLMアプリケーションのオブザーバビリティと評価を容易にします。ユーザーは通常、opik SDKをLLMアプリケーションコードに統合してトレースをキャプチャすることから始めます。
- 1LLMアプリケーション環境にopik SDKをインストールします。
- 2SDKを統合して、LLM呼び出し、ツール呼び出し、エージェントステップをログに記録します。
- 3Web UIを使用して、トレース、スパン、評価メトリクスを視覚化します。
- 4テストデータセットで自動評価を定義および実行し、モデルのパフォーマンスを評価します。
- 5本番ダッシュボードを監視し、トークン使用量、レイテンシ、コストをリアルタイムで追跡します。
- 6プロンプト最適化機能を活用して、LLMの応答を繰り返し改善します。
pricing
opikの料金とプラン
opikはフリーミアムモデルで運営されており、コア機能を開始するための無料ティアを提供しています。無料ティアを超えるエンタープライズレベルの料金や使用量ベースのコストに関する具体的な詳細は、通常、問い合わせに応じて、または詳細な料金ページを通じて提供されます。
- フリーミアム：デバッグ、評価、監視のためのコア機能への無料アクセス。
ポリシー
料金ページ
料金を見る→類似ツール
opikと競合他社
opikはLLMオブザーバビリティおよび評価市場で事業を展開しており、いくつかの確立されたプラットフォームや新興プラットフォームと競合しています。そのオープンソースの性質と包括的な機能セットにより、堅牢なソリューションとして位置付けられています。
1
Provides deep, native integration and comprehensive tracing for applications built with LangChain and LangGraph, offering a unified platform for observability, evaluations, and prompt engineering.
Similar to opik in offering tracing, evaluation, and monitoring for LLM applications and agents. LangSmith is particularly strong for users within the LangChain ecosystem, providing seamless integration and AI-powered debugging features. It offers a free tier with 5,000 traces a month.
2
An open-source and self-hostable LLM observability platform that provides full data ownership, detailed logging for traces, and prompt management.
Like opik, Langfuse offers tracing and evaluation capabilities for LLM applications. Its open-source nature and self-hosting option differentiate it, appealing to teams prioritizing data control, whereas opik is described as a freemium managed service. Langfuse has a free self-hosted version and cloud plans starting at $29 per month.
3
Offers enterprise-grade ML telemetry and LLM observability, built on OpenTelemetry and OpenInference standards, providing vendor-agnostic tracing and advanced evaluation capabilities including embedding clustering and drift detection.
Arize AI, similar to opik, provides comprehensive observability, evaluation, and debugging for LLM applications and agents. It stands out with its focus on enterprise-scale telemetry, open standards, and advanced ML monitoring features, which might cater to a larger, more established ML engineering audience than opik. Phoenix is its open-source component.
4
An end-to-end platform that integrates LLM production monitoring, AI quality evaluation, and experimentation in a single solution, with strong support for complex multi-step agent workflows.
Braintrust offers a similar all-in-one approach to opik for monitoring, evaluation, and debugging LLM applications. It emphasizes a complete debugging workflow, including converting production failures into evaluation datasets and validating changes through CI/CD, which might offer a more integrated development-to-production loop than opik. It has a free tier with 1M trace spans and 10K scores.