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同时试用 Pydantic Logfire 和 Telemetry
映射有界的 Pydantic Logfire 工作流程，保留仍然必要的功能，并在更改生产覆盖范围之前在同一封闭夹具上比较两个系统。
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Inventory Pydantic Logfire
Logfire OpenTelemetry 痕迹和 AI 对话面板
- 2
映射一个工作流程
没有直接等价物；保留 Logfire 进行跟踪和会话检查，并分别发出紧凑的应用程序结果。
- 3
双运行夹具
使用模型和工具跨度测试一条跟踪，然后验证 Telemetry 不包含提示、完成、参数或不受限制的跨度有效负载。
- 4
记录决定
列出所需的 OpenTelemetry 信号、框架集成、对话详细信息、工具调用证据、数据库可见性、仪表板和警报。
Telemetry有何不同
- Logfire是一款基于OpenTelemetry的应用可观测性产品，具有AI专用追踪功能； Telemetry 将选定的 JSON 事件摄取到 SQL 表中。
- Logfire可以检查对话、跨度、令牌使用、成本和工具调用； Telemetry 不提供跟踪瀑布或提示和完成查看器。
- Telemetry 集中显式终端结果和跨工作流 SQL，而不是自动框架和应用程序检测。
当 Telemetry 合适时
- 主要要求是 SQL 超过有限的 AI 和业务成果，而不是自动跟踪完整的应用程序堆栈。
- 单独的 OpenTelemetry 后端已拥有详细跟踪，或者工作流程不需要它们。
- 该团队希望将 Logfire 诊断与小型终端结果数据集配对。
每个产品最强的地方
派丹提克原火
- 基于 OpenTelemetry 的日志、指标和跟踪，在同一产品中具有应用程序和 AI 可观测性。
- AI 对话面板、模型使用和成本、工具调用可见性以及支持的模型和智能体库之间的集成。
- 当团队需要以 Python 为中心的自动检测和详细请求或跟踪调试时，更适合。
Telemetry
- 用于具有可预测字段白名单的应用程序拥有的结果事件的简单 HTTP 和 SDK 路径。
- 将 AI 成本和质量与发布、产品操作、客户背景和业务工作流程结合起来的 SQL 查询示例。
- 无需为所选分析发送完整的对话、跟踪树或不受限制的日志流。
评估清单
使用真实的工作流程测试决策
- 1列出所需的 OpenTelemetry 信号、框架集成、对话详细信息、工具调用证据、数据库可见性、仪表板和警报。
- 2使用相同的隐私边界，比较两个产品中一次缓慢或失败的智能体运行和一个聚合发布问题。
- 3根据预期生产量验证当前事件、跨度、保留、席位、支持和部署定价。
迁移路径
在更改工具之前规划查询和事件迁移
清点当前工作流程实际使用的查询、警报、导出和保留要求。将这些要求映射到类型化的事件契约，转换代表性查询，并在扩大覆盖范围之前双重运行相同的装置。类似的运算符不保证等效的空处理、时间语义或聚合结果。
派丹提克原火 工作流程
Logfire OpenTelemetry 痕迹和 AI 对话面板
Telemetry映射
没有直接等价物；保留 Logfire 进行跟踪和会话检查，并分别发出紧凑的应用程序结果。
双运行验证
使用模型和工具跨度测试一条跟踪，然后验证 Telemetry 不包含提示、完成、参数或不受限制的跨度有效负载。
派丹提克原火 工作流程
Logfire 模型使用、令牌成本和工具调用诊断
Telemetry映射
应用程序拥有的请求和工具事件，具有有限字段、版本化价格估算、稳定运行 ID 和审查的 SQL。
双运行验证
协调请求计数和令牌类别，然后比较成本、延迟、工具故障、重试和空处理语义。
派丹提克原火 工作流程
Logfire 仪表板和更广泛的应用程序可观测性
Telemetry映射
针对迁移结果问题的集中 SQL 仪表板和阈值警报；无法自动替换日志、指标、跟踪或框架检测。
双运行验证
在更换埋点之前，盘点每个非事件诊断工作流程并双重运行选定的聚合问题。
试用一个工作流程
从一个后端工作流程开始
选择 API 路由、AI 工作流程、Webhook 或作业队列。在扩大覆盖范围之前发送结构化事件并查询它们。
品类购买指南
AI 可观测性工具：基于工作流程的比较
比较 AI 可观测性方法的跟踪、提示、评估、模型成本、工具可靠性、SQL 分析和产品结果。
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