8 LLM Değerlendirme Aracı Sıraladık: Satacak Ürünümüz Yok

Okuduğunuz "en iyi LLM değerlendirme araçları" listelerinin büyük çoğunluğu, kendi aracını birinci sıraya koymak için bir satıcı tarafından yazılmıştır. Bu yazı öyle değil — bu alanda herhangi bir araç satmıyoruz. Elimizdeyse ekiplerin doğru stack'i seçmesine yardımcı olurken edindiğimiz pratik deneyim ve hangi araçların gerçekten işe yaradığına dair net görüşler var. LLM değerlendirmeye yeni misiniz? Metrikler ve yöntemler için kapsamlı LLM değerlendirme rehberimize göz atın. Neye ihtiyacınız olduğunu zaten biliyorsanız, sıralı seçimlerimiz aşağıda.

Hızlı Sıralama

Çoğu ekip en az iki kategoriden araç kullanmaya ihtiyaç duyar: geliştirme sürecinde test çerçevesi, üretim ortamında gözlemlenebilirlik platformu. Bu, sıralamalara da yansımaktadır; geliştirme değerlendirmelerinden production izlemeye kadar bu alanın en geniş kısmını kapatan araçlar en yüksek puanı almıştır.

Techsy'nin 1. Tercihi: Confident AI

Confident AI, kalite yaşam döngüsünün tamamını tek platformda kapattığı için birinci sıraya oturmuştur: geliştirme sürecinde çalıştırdığınız 50'den fazla araştırma destekli metrik, lansmandan sonra aynen canlı production izlerine uygulanır; üstüne düşman güvenlik testi ve organizasyon genelinde bir kalite kapısı eklenir. Bu listedeki başka hiçbir araç, değerlendirmeleri ve gözlemlenebilirliği ekipler arasında bu şekilde standartlaştırmıyor; üstelik $9.99/kullanıcı/ay ile giriş fiyatı buradaki diğer tüm ücretli platformların altında kalıyor.

Bununla birlikte, "en iyi genel araç" sizin için en iyi araç anlamına gelmeyebilir. Bireysel bir geliştiriciyseniz veya yalnızca geliştirme zamanı testine ihtiyaç duyan tek bir ekipseniz, DeepEval (2. sıramız) açık kaynak tarafın lider çerçevesidir: aynı şirket tarafından geliştirilir, ücretsizdir ve ileride platforma geçerseniz Confident AI'ı doğal olarak besler. Kırmızı takım tatbikatı önceliğinizse Promptfoo daha güçlü. Yalnızca RAG metriklerini önemsiyorsanız Ragas daha derine iner. Kendi durumunuza en uygun aracı bulmak için aşağıdaki profillerin her birini okuyun.

---

1. Confident AI, Her Ekipte Tek Kalite Standardı

Confident AI, birden fazla ekipte LLM uygulamaları çalıştıran kurumları hedefleyen bir yapay zeka kalite platformudur. Büyük bir organizasyonda farklı ekipler farklı stack'lerde, farklı olgunluk aşamalarında ürün çıkarır ve her biri kaliteyi kendi yöntemiyle — hatta bazen hiç — ölçer. Confident AI'nin cevabı tek bir standart: "iyi"nin ne anlama geldiğini bir kez tanımlayın, lansmandan önce aynı araştırma destekli değerlendirmeleri çalıştırın, ardından aynı metrikleri canlı production izlerinde izleyin. Model ve çerçeveden bağımsızdır; doğal bir OpenTelemetry sunucusuna sahiptir, böylece her ekip kendi stack'ini korurken tek bir çıtaya raporlama yapar.

Güçlü Yönler

• Değerlendirmeler ve gözlemlenebilirlik tek yerde standartlaştırılmış. Lansmandan önce çıktıları 50'den fazla araştırma destekli metriğe göre puanlayın, ardından lansman sonrasında aynı çevrimiçi değerlendirmeleri canlı production izlerinde çalıştırın; böylece kalite regresyonları kullanıcı şikayetlerinde değil panoda ortaya çıkar. Tek çıta, geliştirmede ve production'da aynı şekilde ölçülür.
• Herhangi bir stack'e doğal olarak entegre olur. Birinci sınıf bir OpenTelemetry sunucusu OpenAI, LangChain, LangGraph, CrewAI, Pydantic AI veya Vercel AI SDK'dan izleri alır. Ekipler standardı benimsemek için çerçeve değiştirmez; halihazırda çalıştırdıklarını enstrümante ederler.
• Ekipler arasında uygulanan tek çıta. Büyük bir organizasyonda zor olan kısım AI uygulamaları inşa etmek değil, müşteriye ulaşan her şeyin çıtayı geçtiğini garanti etmektir. Confident AI bunu otomatik bir kapıya dönüştürür: değerlendirmelerini veya güvenlik kontrollerini geçemeyen bir sürüm, yayınlanmadan önce engellenir ve aynı çıta uygulama canlıyken de geçerliliğini korur. Platform ekipleri standardı bir kez belirler; ürün ekipleri buna göre ölçer ve izler.
• Düşman testi birinci sınıf. Çoğu değerlendirme aracının aksine Confident AI güvenliği kalite çıtasının bir parçası olarak ele alır: OWASP Top 10, NIST AI RMF ve MITRE ATLAS'a eşlenmiş 120'den fazla güvenlik açığı türünde (PII sızıntısı, araç kötüye kullanımı, jailbreak) simüle edilmiş saldırılar. Kapı, yalnızca düşük bir doğruluk puanında değil bir güvenlik açığında da bloke edebilir.
• Uyumluluk yerleşik. Team katmanında SOC 2, SSO ve RBAC; Enterprise'da HIPAA ve şirket içi barındırma. Kayıt sırasında ABD/AB veri bölgesi seçeneği sunuluyor — bir test çalışma alanı oluştururken bunu bizzat deneyimledik.

Zayıf Yönler

• İz takibi fiyatlandırmasını öngörmek zor. İz takibi GB-ay başına faturalandırılır ve trafiğinizin ne kadar hacim üreteceğini önceden bilemezsiniz; bu yüzden ölçeğe ulaşmadan önce faturayı tahmin etmek zordur. Bütçenizde pay bırakın.
• İş akışı özellikleri ücretli. Ücretsiz katman izleme ve CI/CD raporlarını kapsar, ancak çevrimiçi değerlendirmeler, özel metrikler ve insan etiketleme Starter katmanından başlar. Adil bir fiyatlandırma — sadece bunlar için buradaysanız bütçenizi buna göre ayarlayın.
• Bir düğme değil, bir standart. Gerçek değer, "iyi"nin ne anlama geldiğini önceden tanımlamanızı gerektirir. Yalnızca pasif iz günlüğü isteyen bir ekip, değerlendirme öncelikli yaklaşımı kısıtlayıcı bulabilir; tek bir prototip üzerinde çalışan bireysel bir geliştiricinin ise platform katmanına hiç ihtiyacı olmayabilir.

Fiyatlandırma

Kim Kullanmalı

Birden fazla ürün ekibinde AI çalıştıran ve her ekibin kendi kendini değerlendirmesi yerine, lansmandan önce ölçülen ve production'da izlenen tutarlı tek bir kalite standardına ihtiyaç duyan kurumlar. Müşteriye yönelik bir AI ürünü yayınlıyorsanız ve kaliteyle güvenliği — yalnızca gecikmeyi değil — aynı çıtada tutmak istiyorsanız da güçlü bir seçenek. Kapsamlı bir inceleme mi istiyorsunuz? Confident AI incelememizi okuyun. Değerlendirme metrikleri, aynı ekip tarafından geliştirilen açık kaynak DeepEval kütüphanesiyle (2. sıramız) çalışır.

Değerlendirme: Confident AI, değerlendirmeleri ve gözlemlenebilirliği bir organizasyon genelinde standartlaştırarak ve tek bir çıtayı uygulayarak birinci sırayı alıyor. Sorun bir değerlendirme çalıştırmak değil, ekipleriniz genelinde yayınlanan her şeyin — güvenlik dahil — aynı standardı geçtiğini garanti etmekse doğru seçim bu.

---

2. DeepEval — Metrik Gücü

DeepEval, LLM değerlendirme alanındaki en büyük metrik kütüphanesidir: halüsinasyon tespiti, doğruluk, yanıt ilgililiği, toksisite, önyargı ve daha fazlasını kapsayan 50'den fazla hazır puanlayıcı. pytest ile doğrudan entegre olur; böylece LLM değerlendirmeleriniz aynı CI/CD hattında birim testlerinizle yan yana çalışır.

Güçlü Yönler

• Kutudan çıkan 50'den fazla metrik. Hiçbir araç buna yakın gelemiyor. Halüsinasyon, doğruluk, bağlamsal ilgililik, G-Eval, özetleme — ne ararsanız bir puanlayıcı var.
• Pytest tabanlı. assert_test fonksiyonunu birim testlerini yazar gibi yazarsınız. Ekibinizin yeni bir paradigma öğrenmesine gerek yok.
• Agent değerlendirme. Çok adımlı izler ve araç çağrısı doğrulaması için birinci sınıf destek. Basit chatbot'ların ötesinde AI agent'ları inşa ediyorsanız, AI agent'larına yönelik rehberimize göz atın; DeepEval, özel agent metrikleriyle bu alanda öne çıkan az sayıdaki çerçeveden biridir.
• Sentetik test verisi üretimi. Yüzlerce test senaryosunu elle etiketlemek yerine belgelerinizden altın veri setleri oluşturun.
• RAG metrikleri dahil. Doğruluk, bağlam hassasiyeti, bağlam geri çağırması — Ragas düzeyinde metrikler, diğer her şeyin yanı sıra zaten içinde.

Zayıf Yönler

• Paneller ücretli bir ek. Açık kaynak çekirdeği gerçekten güçlü, ancak ekip panelleri, regresyon takibi ve ekipler arası işbirliği, DeepEval ile doğal olarak entegre olan ayrı bir platformda, Confident AI'da (1. sıramız) yaşıyor. Bireysel geliştiriciler buna belki hiç ihtiyaç duymaz; ekipler genellikle duyar.
• Metrik kurulum karmaşıklığı. 50'den fazla puanlayıcıyla yeni başlayanlar seçim felcine uğrayabilir. Kullanım senaryonuz için hangi metrikler gerçekten önemli? Belgeler sizi bu konuda daha iyi yönlendirebilirdi.
• Üretim gözlemlenebilirliği yok. DeepEval bir test çerçevesidir, izleme aracı değil. Çalışma zamanı izleme için Langfuse veya Phoenix'e ihtiyacınız olacak.

Fiyatlandırma

Kim Kullanmalı

En geniş metrik kapsamını isteyen ve halihazırda pytest kullanan ekipler. Özellikle agent değerlendirme ve basit chatbot'ların ötesine geçen projeler için güçlü bir seçenek. Üretim ortamı için bir gözlemlenebilirlik aracıyla birleştirin.

Değerlendirme: DeepEval, açık kaynak tarafın lider seçeneği; metrik çeşitliliği ve geliştirici ergonomisiyle kazanıyor. "Hepsini yöneten tek test çerçevesi"ne en yakın seçenek, ancak paneller için ekstra ödeme yapacağınızı bilin.

---

3. Promptfoo — Ücretsiz CLI Şampiyonu

Promptfoo, temelden farklı bir yaklaşım benimser: CLI öncelikli, YAML yapılandırmalı ve sıfır bulut bağımlılığıyla tamamen MIT lisanslı. 300.000'den fazla geliştirici kullanıyor ve tüm ekosistemde güvenlik kırmızı takım tatbikatı için en güçlü seçenek.

Güçlü Yönler

• Gerçekten ücretsiz. MIT lisansı, kullanım limiti yok, telemetri yok, bulut bağımlılığı yok. "Ücretsiz katman" değil, sonsuza kadar gerçek ücretsiz.
• En iyi kırmızı takım araç seti. Prompt enjeksiyonu, PII sızıntısı, jailbreak ve düşman araştırması dahil 50'den fazla güvenlik açığı türü. Güvenlik testi için hiçbir rakip yaklaşamıyor.
• Sağlayıcıdan bağımsız. OpenAI, Anthropic, Google, yerel modeller, özel API'lar — hepsi aynı YAML yapılandırmasından test edin.
• CI/CD'ye özgü. Bir CLI komutu. GitHub Actions, GitLab CI veya kullandığınız herhangi bir sisteme yerleştirin. SDK entegrasyonu gerekmiyor.
• Yan yana prompt karşılaştırması. Birden fazla prompt varyantını tek çalıştırmada aynı veri setine karşı test edin ve sonuçları yerel bir web arayüzünde görüntüleyin.

Zayıf Yönler

• YAML yapılandırması katı olabilir. Karmaşık değerlendirme mantığı için DeepEval'in kod odaklı yaklaşımı (Python fonksiyonları), YAML onaylamalarından daha esnektir.
• Üretim izlemesi yok. DeepEval gibi, bu da bir geliştirme zamanı aracıdır. Çalışma zamanı izleme veya gözlemlenebilirlik beklemeyin.
• Daha zayıf metrik kütüphanesi. Yerleşik onaylamalar temel konuları kapsar (benzerlik, JSON doğrulama, rubrik tabanlı), ancak DeepEval gibi 50'den fazla özel puanlayıcı bulamazsınız. Kendi Python puanlayıcılarınızı getirebilirsiniz yine de.

Fiyatlandırma

Kim Kullanmalı

Bireysel geliştiriciler, güvenlik bilincine sahip ekipler ve satıcı bağımlılığı olmadan değerlendirme isteyen herkes. LLM dağıtımınız hakkında biri "peki güvenli mi?" diye sorduğunda başvuracağınız araç Promptfoo.

Önemli bir gelişme: OpenAI, 9 Mart 2026'da Promptfoo'yu satın aldığını duyurdu ve kırmızı takım yeteneklerini doğrudan OpenAI Frontier agent platformuna entegre etmeyi planlıyor. Ekip, açık kaynak projesinin MIT lisanslı ve model bağımsız kalmasını taahhüt etti; ancak uzun vadeli Promptfoo değerlendirmesi yapan ekipler, satın alma sonrasında bu bağımsızlığın nasıl korunacağını yakından takip etmeli.

Değerlendirme: Promptfoo, güvenlik kırmızı takım tatbikatı ve maliyet açısından öne çıkıyor. Bütçeniz $0 ise ve güvenlik önemliyse, buradan başlayın.

---

4. Langfuse — Açık Kaynak Gözlemlenebilirlik, Doğru Yapıldığında

Langfuse, sizi bir çerçeveye kilitlemeyen LangSmith'in açık kaynak alternatifidir. İzleme, değerlendirme, prompt yönetimi ve maliyet takibini kapsar; veri bulundurma koşulları önemli olduğunda kendi sunucunuzda Docker, Kubernetes veya Railway üzerinde barındırabilirsiniz.

Güçlü Yönler

• Kendi sunucusunda barındırılabilir. Bu listede verileriniz üzerinde tam kontrol sağlayan tek gözlemlenebilirlik platformu. Uyumluluk gerektiriyorsa kendi altyapınıza kurun.
• Satıcıdan bağımsız. Herhangi bir LLM sağlayıcısı ve herhangi bir düzenleme çerçevesiyle çalışır — sadece LangChain değil.
• Cömert ücretsiz katman. Bulut planında ayda 50.000 gözlem. Tek kuruş ödemeden ciddi geliştirme için yeterli.
• Hızlı büyüme. Topluluk ve eklenti ekosistemi LangSmith'le aradaki farkı kapatıyor. Her hafta yeni entegrasyonlar geliyor.
• Prompt yönetimi dahil. Prompt'larınızı sürümlendirin, A/B testi yapın ve izlerinizi yöneten aynı panelden dağıtın.

Zayıf Yönler

• Değerlendirme özellikleri ikincil. Langfuse gözlemlenebilirlik önceliklidir. Değerlendirme yetenekleri var, ancak DeepEval veya Promptfoo kadar derin değil. Büyük olasılıkla özel bir test çerçevesiyle birleştireceksiniz.
• LangSmith'ten daha küçük ekosistem. Daha az eğitim, daha az topluluk eklentisi, daha az Stack Overflow yanıtı. Fark kapanıyor, ama gerçek.
• Kendi sunucusunda barındırma operasyonel çalışma gerektiriyor. Kendi Langfuse örneğinizi çalıştırmak Postgres'i yönetmek, güncellemeleri yapmak ve ölçeklendirmeyi planlamak anlamına gelir. Karmaşık değil, ama sıfır çaba da değil.

Fiyatlandırma

Kim Kullanmalı

Satıcı bağımlılığı olmadan üretim gözlemlenebilirliğine ihtiyaç duyan ekipler. Veri bulundurma koşulları, kendi sunucusunda barındırma veya çerçeve bağımsızlığı sizin için önemliyse, Langfuse LangSmith'e karşı açık seçimdir.

Değerlendirme: Langfuse, açık kaynak gözlemlenebilirlikte öne çıkıyor. LangSmith, LangChain'e bağlı olmasaydı ne olurdu — işte Langfuse o.

---

5. Braintrust — Hepsi Bir Arada Yaklaşım

Braintrust, alandaki en kapsamlı tek platformdur. Değerlendirme puanlama, üretim izleme, A/B deneyleri, prompt playground'ları, CI/CD entegrasyonu, veri setleri ve etiketlemeyi tek bir panelde kapsar. 80 milyon dolarlık Seri B finansmanıyla iyi desteklenmiş ve hızla gelişiyor.

Güçlü Yönler

• Gerçekten hepsi bir arada. Test, gözlemlenebilirlik, deneyler, prompt yönetimi, veri setleri, etiketleme — başka bir araca ihtiyaç duymayabilirsiniz. Bu nadir bir şey.
• Ücretli platformlar arasında en cömert ücretsiz katman. Herhangi bir ödeme yapmadan 1 milyon span ve 10.000 puan. Bu, aktif geliştirmenin haftalarca ya da aylarca ücretsiz sürmesi demek.
• Güçlü agent iş akışı izleme. Araç çağrısı görünürlüğüyle çok adımlı agent izleri — ekipler chatbot'lardan özerk agent'lara geçiş yaptıkça bu giderek daha önemli hale geliyor.
• Deney yönetimi. Yerleşik istatistiksel analizle prompt'ları, modelleri ve yapılandırmaları A/B testi yapın. "İki şeyi dene" değil, gerçek deney tasarımı.

Zayıf Yönler

• Ayda $249 ciddi bir rakam. Ücretsiz katman bittiğinde Pro'ya geçiş büyük bir sıçrama. Küçük ekipler ve yan projeler bunu karşılamayabilir.
• Açık kaynak değil. Bir satıcıya bağlanıyorsunuz. Braintrust yön değiştirirse, fiyatları artırırsa veya kapanırsa, değerlendirme altyapınız onunla birlikte gider.
• Görece genç ekosistem. LangSmith'in daha fazla eğitimi, daha fazla topluluk yanıtı ve daha fazla üçüncü taraf entegrasyonu var. Braintrust yetişiyor, ancak daha genç.

Fiyatlandırma

Kim Kullanmalı

Her şey için tek bir platform isteyen ve bütçesi olan ekipler. Üç farklı aracı bir araya getirmekten bıktıysanız ve organizasyonunuz ayda $249'ı kaldırabiliyorsa Braintrust stack'i basitleştirir. Daha geniş AI stack kararları için SaaS için AI stack rehberimize göz atın.

Değerlendirme: Braintrust, hepsi bir arada kolaylığı açısından öne çıkıyor. Sadeliği maliyet optimizasyonunun önünde tutan ekipler için en iyi platform.

---

6. Ragas — RAG Değerlendirme Standardı

Ragas, retrieval-augmented generation (RAG) pipeline'larını değerlendirmek için özel olarak tasarlanmıştır. Temel metrikleri — doğruluk, bağlam hassasiyeti, bağlam geri çağırması, yanıt ilgililiği — RAG kalitesini ölçmek için fiilî standart hâline gelmiştir. Bir RAG sistemi inşa ediyorsanız, seçseniz de seçmeseniz de Ragas'la karşılaşırsınız; çünkü ekosistemin yarısı metrik tanımlarını Ragas'a dayandırıyor.

Güçlü Yönler

• En derin RAG metrikleri. Doğruluk, bağlam hassasiyeti, bağlam geri çağırması, yanıt ilgililiği, gürültü duyarlılığı — geri çağırma + oluşturma pipeline'ı için özel olarak tasarlanmış, sonradan eklenmiş değil.
• Sentetik altın veri seti üretimi. Belgelerinizi verin, beklenen yanıtlarla birlikte test senaryoları üretsin. Test verisi oluşturmayı günlerden saatlere indiriyor.
• Çerçeveden bağımsız. LangChain, LlamaIndex veya özel geri çağırma pipeline'ınızla çalışır. Çerçeve kilitlenmesi yok.
• Topluluk tarafından benimsenmiş standart. Araştırmacılar veya blog yazıları "RAG değerlendirme metrikleri"nden bahsettiğinde, genellikle Ragas tanımlarını kullanıyor. Ragas kullanmak, toplulukla aynı dili konuşmak demek.

Zayıf Yönler

• Yalnızca RAG kapsamı. Chatbot'ları, agent'ları, özetleme veya sınıflandırma görevlerini değerlendirmeniz gerekiyorsa Ragas işe yaramaz. İkinci bir araca ihtiyacınız olacak.
• CI/CD entegrasyonu manuel. DeepEval veya Promptfoo'dan farklı olarak, yerleşik CI/CD koşucusu yok. Python scriptleri yazıp pipeline'ınıza kendiniz bağlamanız gerekecek.
• Gözlemlenebilirlik yok. Yalnızca geliştirme zamanı değerlendirmesi. Üretim izlemesi veya çalışma zamanı izleme yok.

Fiyatlandırma

Kim Kullanmalı

RAG değerlendirmesinin birincil konu olduğu ekipler. Ürününüz bir RAG chatbot, bilgi tabanı veya belge soru-cevap sistemi ise Ragas, o spesifik mimari için en hassas metrikleri sunar. RAG dışı görevler için DeepEval veya Promptfoo ile birleştirin.

Değerlendirme: Ragas, RAG değerlendirmesini domine ediyor. Retrieval-augmented generation konusunda bu kadar derine giden başka bir şey yok. Ama bir uzman, genelci değil.

---

7. Arize Phoenix — OTel Tabanlı, Sıfır Maliyet

Arize Phoenix, Open Source Initiative'in onaylamadığı Elastic License 2.0 ile dağıtılıyor ve sıfırdan OpenTelemetry üzerine inşa edilmiş. Bu, izlerinizin OTel standardını kullandığı anlamına gelir — satıcı kilitlenmesi yok, herhangi bir uyumlu backend'e aktarılabilir. Aylık 2,5 milyondan fazla indirmeyle, kurulum sayısına göre en popüler açık kaynak LLM gözlemlenebilirlik projesidir.

Güçlü Yönler

• OpenTelemetry tabanlı. İzleriniz özel bir biçimde kilitlenmez. Grafana, Datadog, Jaeger veya herhangi bir OTel uyumlu backend'e aktarın. Bu, geleceğe hazırlık demek.
• Kaynağı görülebilir, kendi sunucunuzda ücretsiz barındırılabilir. Ücretli katman yok, kullanım limiti yok, bulut bağımlılığı yok. Ancak lisans Elastic License 2.0; OSI onaylı bir açık kaynak lisansı değil. Kodu okuyabilir, fork edebilir ve kendi sunucunuzda barındırabilirsiniz, ancak yönetilen bir hizmet olarak sunamazsınız. Lisansların tam karşılaştırması için açık kaynak değerlendirme framework'leri incelememize bakın.
• Notebook dostu. Güçlü Jupyter entegrasyonu ile geçici analiz. Paneller yerine keşifsel iş akışlarını tercih eden veri bilimciler için ideal.
• Güçlü iz görselleştirme. İz arayüzü temiz ve hızlı; gecikme, token sayısı ve prompt/yanıt çiftlerini net bir hiyerarşide gösteriyor.

Zayıf Yönler

• Değerlendirme özellikleri temel düzeyde. Phoenix öncelikle bir gözlemlenebilirlik aracıdır. Değerlendirme yetenekleri var, ancak derinlik açısından DeepEval, Promptfoo veya hatta Ragas ile yarışamaz.
• Langfuse kadar cilalı değil. Panel, belgeler ve katılım deneyimi biraz ham. Belgelerle daha fazla zaman geçireceksiniz.
• Daha küçük topluluk desteği. Langfuse veya LangSmith'e kıyasla daha az eğitim ve entegrasyon. OTel esnekliğinin bedeli.

Fiyatlandırma

Kim Kullanmalı

Halihazırda OpenTelemetry'ye yatırım yapan ve LLM gözlemlenebilirliğini mevcut OTel altyapısına oturtmak isteyen ekipler. Jupyter tabanlı iş akışlarını web panellerine tercih eden veri bilimi ekipleri için de güçlü bir seçenek.

Değerlendirme: Phoenix, OTel taraftarları için öne çıkıyor. OpenTelemetry standardınızsa, başka hiçbir şey bu kadar doğal oturmuyor.

---

8. LangSmith — LangChain için En İyi, LangChain'e Kilitli

LangSmith, LangChain'in yerel gözlemlenebilirlik platformudur. Ekibiniz halihazırda LangChain ile geliştirme yapıyorsa entegrasyon sorunsuz işler — izler chain adımlarını otomatik yakalıyor, etiketleme kuyrukları çıktıları ince ayar için etiketlemenize olanak tanıyor ve veri setleri doğrudan değerlendirmelere akıyor.

Güçlü Yönler

• En derin LangChain entegrasyonu. Her chain, agent ve araç çağrısı için otomatik izleme. Halihazırda LangChain kullanıyorsanız sıfır yapılandırma.
• En iyi etiketleme arayüzü. İnsan etiketleme iş akışları gerçekten iyi tasarlanmış. Etiketleme kuyrukları, etiketleme şemaları, annotator arası uyum — alandaki en gelişmiş insan değerlendirme iş akışı.
• Güçlü veri seti yönetimi. Veri setlerini sürümlendirin, veri seti sürümleri arasında karşılaştırmalar çalıştırın ve model değişikliklerinin belirli test senaryolarını zaman içinde nasıl etkilediğini izleyin.

Zayıf Yönler

• LangChain kilitlenmesi. LangChain'den uzaklaşırsanız entegrasyon avantajı bir yüke dönüşür. Diğer araçlar (Langfuse, Phoenix) çerçeveden bağımsız.
• Yalnızca SaaS. Kendi sunucusunda barındırma seçeneği yok. Veri bulundurma koşulları veya hava boşluklu ortamlar önemliyse LangSmith kapsam dışı.
• Kişi başı fiyatlandırma hızla artar. Developer planında koltuk başına $39/ay, 10 kişilik bir ekibin temel özellikler için ayda $390 ödemesi anlamına gelir. Bunu Langfuse'un sabit $59/ay veya Phoenix'in $0 fiyatıyla karşılaştırın.
• Ücretsiz katman ince. Ayda 5.000 iz, tek bir projede aktif geliştirmenin bir haftası içinde tükenebilir.

Fiyatlandırma

Kim Kullanmalı

LangChain'e tamamen bağlı ve orada kalmayı planlayan ekipler. İnsan değerlendirme sürecinizin temel bir parçasıysa etiketleme iş akışı tek başına LangSmith'i haklı kılar. Geri kalan herkes için Langfuse, daha düşük maliyetle daha fazla esneklik sunuyor.

Değerlendirme: LangSmith, LangChain'e bağlıysanız öne çıkıyor. Ancak çerçeve kilitlenmesi gerçek bir risk ve fiyatlandırma yardımcı olmuyor.

---

Tam Fiyatlandırma Karşılaştırması

Her aracın yan yana (Mart 2026 itibarıyla):

DeepEval, Promptfoo, Ragas ve Arize Phoenix, sonsuza kadar $0'a kullanılabilir. Ücretli platformlar arasında Confident AI en ucuz giriş noktasına sahip ($9.99/kullanıcı/ay) ve Braintrust en cömert ücretsiz katmana (1 milyon span). LangSmith'in ücretsiz katmanı (5 bin iz), aktif geliştirmede bir hafta içinde tükenebilir.

Hangi LLM Değerlendirme Aracını Seçmelisiniz?

Analiz felcini bir kenara bırakın. Kullanım senaryonuzu bulun:

İşte sade bir Türkçeyle karar yolu. Test mi, gözlemlenebilirlik mi, yoksa her ikisi de mi gerekiyor?

Yalnızca test: Maksimum metrik kapsama için DeepEval, CLI sadeliği ve kırmızı takım için Promptfoo, ya da sisteminiz yalnızca RAG ise Ragas'ı seçin.

Yalnızca gözlemlenebilirlik: Açık kaynak esnekliği için Langfuse'u seçin (özellikle kendi sunucusunda barındırma önemliyse), LangChain'e kilitliyseniz LangSmith, ya da OTel uyumluluğu vazgeçilmezse Arize Phoenix.

Her ikisi: Çoğu ekip burada son buluyor. Sağlam $0 kombinasyonu: test için Promptfoo + izleme için Arize Phoenix. Daha fazla metrik mi istiyorsunuz? Promptfoo yerine DeepEval + Langfuse kullanın. Bütçeniz varsa önce Braintrust'ın ücretsiz katmanını değerlendirin — her ikisinin de yerini alabilir.

Özel Bir Şeye mi İhtiyacınız Var?

Bu araçları RAG chatbot'larından çok ajanlı sistemlere uzanan müşteri projelerinde değerlendirdik. Sürecimiz şöyle:

1. Önce "iyi"nin ne anlama geldiğini tanımlayın. Bir araç seçmeden önce, beklenen çıktılarla birlikte 20-30 altın test senaryosu yazıyoruz. Neyi ölçtüğünüzü bilmiyorsanız hiçbir araç önemli değil.
2. Açık kaynak testinden başlayın. Geliştirme zamanı değerlendirmesi için DeepEval veya Promptfoo — ücretsiz ve kullanım senaryolarının %90'ını kapsıyor.
3. Lansman sırasında gözlemlenebilirlik ekleyin. Üretim izleme için Langfuse veya Arize Phoenix. Test süitlerinin kaçırdığı regresyonları yakalarsınız.
4. Yalnızca işbirliği gerektirdiğinde ücretli platformlara geçin. Bireysel geliştirici misiniz? Açık kaynak fazlasıyla yeterli. Paylaşılan değerlendirme iş akışlarıyla 5'ten fazla kişilik bir ekip misiniz? İşte Braintrust veya LangSmith'in fiyatını hak ettiği yer orası.

Projeniz için doğru değerlendirme stack'ini seçmekte yardıma mı ihtiyacınız var? Bize ulaşın — satış konuşması değil, dürüst bir tavsiye veririz. AI entegrasyon hizmetlerimize göz atın.

Sıkça Sorulan Sorular

2026'da en iyi LLM değerlendirme aracı hangisi?

Genel sıralamamızın başında Confident AI var: 50'den fazla araştırma destekli değerlendirme metriğini ekipler arasında standartlaştırıyor, aynı değerlendirmeleri canlı production izlerinde çalıştırıyor ve güvenlik testi dahil olmak üzere organizasyon genelinde tek bir kalite çıtası uyguluyor. Aynı ekibin açık kaynak çerçevesi DeepEval ise en büyük metrik kütüphanesi, pytest entegrasyonu ve agent değerlendirme desteğiyle 2. sırayı alıyor. Bundan sonra "en iyi," kullanım senaryosuna göre değişiyor: kırmızı takım için Promptfoo, RAG değerlendirme için Ragas, açık kaynak gözlemlenebilirlik için Langfuse, hepsi bir arada kolaylık için Braintrust kazanıyor.

DeepEval ile Confident AI arasındaki fark nedir?

Aynı ekipten gelen ayrı ürünler. DeepEval, LLM çıktılarını 50'den fazla metriğe karşı test etmek için yerel ortamda veya CI/CD'de çalıştırdığınız ücretsiz, açık kaynak kütüphanedir — AI için pytest gibi düşünün. Confident AI ise satıcıdan bağımsız bir yapay zeka kalite platformudur: bu metrikleri kullanır, ancak doğal bir OpenTelemetry sunucusu üzerinden production gözlemlenebilirliği, düşman testi (güvenlik) ve ekipler ile stack'ler arasında tek bir kalite çıtasını standartlaştırıp uygulayan organizasyon genelinde yönetişim ekler. Tek bir ekip geliştirme zamanı testi istediğinde DeepEval'e başvurun; bir organizasyon aynı standardın yalnızca bir ekipte değil, birçok ekipte, production'da uygulanmasına ihtiyaç duyduğunda Confident AI'a başvurun.

DeepEval, Ragas'tan daha iyi mi?

Kapsamları farklı. DeepEval, RAG metrikleri de dahil olmak üzere tüm LLM değerlendirme türlerini 50'den fazla metrikle kapsar. Ragas, RAG'a özgüdür ancak retrieval-augmented generation konusunda daha derine iner. RAG tek endişenizse Ragas'ı, chatbot'lar, agent'lar ve diğer görevlerde daha geniş kapsama ihtiyacınız varsa DeepEval'i kullanın.

En iyi açık kaynak LLM değerlendirme çerçevesi hangisi?

Hangi kısıtı çözdüğünüze ve "açık kaynak" ifadesinin her biri için gerçekte ne anlama geldiğine göre değişir. Sekizinin lisansını ve commit geçmişini inceledik, altısını doğrudan karşılaştırdık: lisans bulguları ve ölçülen sonuçlar için 2026'da en iyi açık kaynak LLM değerlendirme framework'leri yazımıza bakın.

LangSmith'in maliyeti nedir?

Ücretsiz katman: Ayda 5.000 iz. Developer planı: Koltuk başına aylık $39. Plus planı: Koltuk başına aylık $79. Enterprise: Özel fiyatlandırma. Koltuk başına fiyatlandırma olduğundan ekip büyüklüğüyle doğrusal olarak ölçeklenir — 10 kişilik ekip ayda $390-$790 öder.

Langfuse, LangSmith'ten daha mı iyi?

Langfuse açık kaynak, kendi sunucusunda barındırılabilir ve satıcıdan bağımsız — esneklik ve veri bulundurma koşulları için tercih edin. LangSmith'in daha derin LangChain entegrasyonu ve insan etiketleme için daha iyi etiketleme arayüzü var. LangChain'e tamamen bağlıysanız LangSmith daha uygun. Diğer durumlar için Langfuse, daha düşük maliyetle daha fazla kontrol sunuyor.

LLM değerlendirme araçlarını kendi sunucumda barındırabilir miyim?

Evet, birkaçı destekliyor. Langfuse, Docker, Kubernetes ve Railway'i destekler. Arize Phoenix ve Promptfoo da tamamen kendi sunucusunda barındırılabilir. DeepEval'in çekirdeği yerel ortamda çalışır. Confident AI varsayılan olarak SaaS'tır ancak Enterprise katmanında şirket içi/kendi sunucusunda barındırma seçeneği sunar. LangSmith ve Braintrust ise kendi sunucusunda barındırma seçeneği olmayan yalnızca SaaS platformlardır.

Hangi LLM değerlendirme araçları AI agent testini destekliyor?

DeepEval, çok adımlı izler ve araç çağrısı doğrulaması için özel agent değerlendirme metriklerine sahip — bu konudaki en güçlü seçenek. Braintrust, agent iş akışlarını uçtan uca iyi görünürlükle izler. Promptfoo, bireysel agent prompt'larını test edebilir ancak tam agent izlerini değil. Diğer araçların çoğu yalnızca tek LLM çağrılarını değerlendirir.

Promptfoo gerçekten ücretsiz mi?

Evet, gerçekten ücretsiz. Çekirdek CLI, kullanım limiti, telemetri zorunluluğu veya bulut bağımlılığı olmaksızın MIT lisanslıdır. Barındırılan işbirliğine ihtiyaç duyan ekipler için isteğe bağlı bir enterprise katmanı var, ancak açık kaynak sürümü tam işlevlidir ve her zaman öyle kalacak.

RAG değerlendirme için hangi araç en iyi?

Ragas standart. Metrikleri — doğruluk, bağlam hassasiyeti, bağlam geri çağırması, yanıt ilgililiği — özellikle retrieval-augmented generation için tasarlanmış ve araştırmada geniş çapta atıfta bulunulmuş. DeepEval de RAG metriklerini daha geniş kütüphanesinin bir parçası olarak içeriyor; hem RAG hem de RAG dışı değerlendirmeye ihtiyacınız varsa bu kullanışlı.

LLM değerlendirme ile LLM gözlemlenebilirlik arasındaki fark nedir?

Değerlendirme, LLM çıktılarını geliştirme sürecinde tanımlı kriterlere karşı test etmek anlamına gelir — geçme/kalma onaylamalarıyla CI/CD test çalıştırmaları gibi. Gözlemlenebilirlik ise üretimdeki LLM davranışını izlemek anlamına gelir — izler, gecikme, maliyet takibi, anomali tespiti. DeepEval ve Promptfoo gibi araçlar değerlendirmeye odaklanır. Langfuse ve LangSmith gözlemlenebilirliğe odaklanır. Braintrust her ikisini tek bir platformda kapsar.

Kaynaklar

• DeepEval Belgeleri
• Promptfoo Belgeleri
• Promptfoo GitHub
• Ragas Belgeleri
• Langfuse Belgeleri
• Langfuse GitHub
• LangSmith Fiyatlandırması
• Braintrust Belgeleri
• Braintrust Fiyatlandırması
• Arize Phoenix Belgeleri
• Arize Phoenix GitHub
• Confident AI Fiyatlandırması