Langfuse vs LangSmith: Bağımsız Bir Karar

Langfuse vs LangSmith: Bağımsız Bir Karar

Langfuse ve LangSmith arasındaki seçim tek bir felsefi ayrıma dayanır: açık kaynak ve framework bağımsız vs. tescilli ve LangChain native. Bu karar her şeyi şekillendirir -- verilerinizin nerede yaşadığından ölçeklendirme sırasında ne kadar ödediğinize kadar.

Bu karşılaştırmayı farklı kılan şey: Gözlemlenebilirlik aracı satmıyoruz. Bu arama için diğer ilk sonuçlara bakarsanız, ondan altısı finansal çıkarı olan satıcılar tarafından yazılmış -- Langfuse kendini LangSmith ile karşılaştırıyor ya da Lunary ve Mirascope gibi rakipler sessizce kendi ürünlerini öne çıkarıyor. Biz bağımsızız. Her iki araç da gerçek güçlere sahip ve her birinin nerede kazandığı konusunda dürüst olacağız.

Önemli bağlam: Langfuse v3 2025 ortasında tam bir OpenTelemetry native mimari ile yayınlandı ve bu karşılaştırmayı önemli ölçüde değiştiriyor. Arama sonuçlarındaki makalelerin çoğu v3 öncesi yazılmıştı. Bu makale değil. Araçlara dalmadan önce LLM gözlemlenebilirliğinin gerçekte ne anlama geldiğini anlamak istiyorsanız, oradan başlayın.

Hızlı Özet -- Langfuse vs LangSmith Bir Bakışta

Sonuç: Langfuse 5 kategoriyi kazanıyor, LangSmith 3 ve 4 berabere. Ancak "doğru" seçim büyük ölçüde framework'ünüze, veri gereksinimlerinize ve bütçenize bağlıdır. Ayrıntılar için okumaya devam edin.

İzleme ve Gözlemlenebilirlik

Her iki platform da aynı soruyu yanıtlamak için var: "LLM çağrımda ne oldu?" Uygulamanızdaki her LLM etkileşimi için her girdi, çıktı, gecikme, token sayısı ve maliyeti görmek istiyorsunuz. Buna nasıl ulaştıkları farklı.

Langfuse İzleme Kurulumu

# pip install langfuse openai
import os
from langfuse.openai import openai  # Drop-in değiştirme

os.environ["LANGFUSE_PUBLIC_KEY"] = "pk-..."
os.environ["LANGFUSE_SECRET_KEY"] = "sk-..."
os.environ["LANGFUSE_HOST"] = "https://cloud.langfuse.com"  # veya kendi sunucu URL'niz

# Bu kadar -- tüm OpenAI çağrıları artık otomatik olarak izleniyor
response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing simply"}]
)

Daha fazla kontrol için @observe dekoratörünü kullanın:

from langfuse.decorators import observe

@observe()
def analyze_document(doc: str) -> str:
    # Bu fonksiyonun tamamı bir trace span'i oluyor
    summary = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role": "user", "content": f"Summarize: {doc}"}]
    )
    return summary.choices[0].message.content

LangSmith İzleme Kurulumu

# pip install langsmith openai
import os
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = "lsv2-..."
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

# LangChain kullanıyorsanız, izleme otomatik -- sıfır yapılandırma
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
response = llm.invoke("Explain quantum computing simply")

# LangChain kullanmıyorsanız, @traceable dekoratörünü kullanın
from langsmith import traceable

@traceable
def analyze_document(doc: str) -> str:
    response = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role": "user", "content": f"Summarize: {doc}"}]
    )
    return response.choices[0].message.content

Her Dashboardda Ne Görürsünüz

Her iki dashboard da trace hiyerarşilerini, girdi/çıktı çiftlerini, gecikme dökümlerini ve token sayılarını gösterir. LangSmith'in dashboardı görsel olarak daha cilalı -- trace ağacında gezinmek daha kolay ve filtreleme daha sezgisel. Langfuse'un dashboardı işlevsel ve her sürümde gelişiyor, ancak LangSmith UI cilalama konusunda bir adım önde.

Kritik teknik fark: Langfuse v3 trace'leri arka planda OpenTelemetry span'larıdır. Ekibiniz backend gözlemlenebilirliği için zaten OTEL kullanıyorsa (Jaeger, Grafana Tempo, Honeycomb), Langfuse trace'leri mevcut stack'inize sorunsuzca entegre olur. LangSmith kendi tescilli izleme formatını kullanır.

Karar: Langfuse framework bağımsız projeler için kazanıyor. LangSmith LangChain'e tam bağlıysanız kazanıyor. LangChain kullanıyorsanız ve sıfır yapılandırmalı izleme istiyorsanız, LangSmith gerçekten daha kolay. Diğer her şey için -- OpenAI SDK, Pydantic AI, Vercel AI SDK, özel kurulumlar -- Langfuse daha esnektir.

Değerlendirme ve Evals

LLM evals şu soruyu yanıtlar: "LLM çıktım gerçekten iyi mi?" İki platform en keskin şekilde burada ayrışıyor.

LangSmith'in değerlendirme sistemi gerçekten daha olgun. Birkaç satır kodla bir dataset oluşturabilir, ajanınızı buna karşı çalıştırabilir ve doğruluk/alaka puanları alabilirsiniz. evaluate() fonksiyonu CI/CD pipeline'larıyla entegre olur, böylece eval puanları düştüğünde deployment'ları engelleyebilirsiniz. Değerlendirme yaklaşımlarının daha derin incelemesi için LLM değerlendirmesinin nasıl çalıştığına bakın.

Langfuse'un yaklaşımı daha DIY -- UI veya API aracılığıyla trace'leri puanlayabilir, insan incelemesi için annotation iş akışları kurabilir ve harici eval framework'lerini entegre edebilirsiniz. Çalışıyor, ancak daha fazla yapıştırıcı kod gerektiriyor.

Karar: LangSmith dahili değerlendirme araçlarında gerçek bir avantaja sahip. Evals en önemli önceliğinizse, LangSmith bunu baştan daha kolay hale getiriyor. Langfuse oraya ulaşabilir, ancak daha fazla özel kod yazacaksınız.

Prompt Yönetimi

Her iki platform da prompt'ları versiyonlamanıza, bir playground'da test etmenize ve kod deployment'ı olmadan değişiklikleri yayınlamanıza izin verir.

Langfuse, herhangi bir sağlayıcıyla çalışan bir playground ile prompt versiyonlama sunar. Prompt'ları Langfuse'da saklarsınız, çalışma zamanında SDK aracılığıyla alırsınız ve yeni bir sürüm düşük performans gösterirse geri dönüş yaparsınız. Basit ve framework bağımsız.

LangSmith'in prompt paylaşımı ve versiyonlama için LangChain Hub'u var, ayrıca model değiştirme özellikli bir playground (aynı prompt'u GPT-4o ve Claude'a karşı yan yana test edin). Playground biraz daha cilalı, daha iyi otomatik tamamlama ve biçimlendirme ile.

Her ikisi de çoğu ekip için yeterli. Buradaki seçim genellikle daha geniş platform kararını izler.

Karar: Her ikisi de yeterli. LangSmith'in playground'ı biraz daha cilalı; Langfuse'unki LangChain olmayan kurulumlarla daha esnektir.

Framework Entegrasyonları -- LangChain'in Ötesinde

Langfuse burada LangChain kullanmayan ekipler için kesin olarak öne çıkıyor.

2026'da bu framework'ler arasında seçim yapıyorsanız, pek çok ekip Pydantic AI, Vercel AI SDK veya doğrudan OpenAI SDK kullanıyor -- LangChain değil. Bu ekipler için Langfuse native entegrasyonlara sahip tek platformdur. LangSmith'in @traceable dekoratörü her şeyle çalışır, ancak manuel enstrümantasyon gerektirir. Framework seçiminin burada neden önemli olduğuna dair bağlam için LangGraph vs CrewAI karşılaştırmamıza bakın.

Karar: Langfuse LangChain olmayan projeler için kesin olarak kazanıyor. LangChain kullanıyorsanız, her ikisi de mükemmel çalışır. Kullanmıyorsanız, Langfuse açık seçimdir.

Kendi Sunucuna Kurma ve Veri Egemenliği

Uyumluluk gereksinimleri olan bir şirkette çalışıyorsanız bu en önemli bölüm olabilir.

Langfuse MIT lisanslı ve tamamen kendi sunucunuzda çalıştırılabilir. Docker Compose ile yaklaşık 30 dakikada kurabilirsiniz. LLM girdi ve çıktılarınız -- genellikle hassas müşteri verileri, kişisel veriler veya tescilli iş mantığı içeren -- altyapınızı asla terk etmez. Küçük bir ekip için altyapı maliyeti minimal: 2 vCPU, 4 GB RAM ve yönetilen PostgreSQL örneği ile tek bir VM.

LangSmith cloud-first. Kendi sunucuya kurma yalnızca Enterprise planında mevcuttur, bu da özel fiyatlandırma anlamına gelir (okuyun: pahalı). Çoğu ekip için LangSmith, trace verilerinizin -- her prompt ve yanıt dahil -- LangChain'in sunucularında yaşadığı anlamına gelir.

Bu pratikte ne anlama gelir:

• GDPR uyumluluğu: LLM'ler aracılığıyla AB kullanıcı verilerini işliyorsanız, kendi sunucusunda Langfuse bu verileri AB bölgenizde tutar. LangSmith cloud, Enterprise dışında ABD sunucularına yönlendirir.
• HIPAA: LLM kullanan sağlık şirketleri genellikle hasta ile ilgili verileri üçüncü taraf bulutlara gönderemez. Kendi sunucusunda Langfuse bunu çözer.
• IP koruması: Prompt'larınız tescilli iş mantığı içeriyorsa, kendi sunucusuna kurma bunların asla ağınızı terk etmediği anlamına gelir.

Tahmini altyapı maliyeti olarak: 10 kişilik bir ekip için kendi sunucusunda Langfuse örneği yaklaşık 50-100 USD/ay bulut altyapısına (küçük VM + yönetilen Postgres) mal olur. Aşağıdaki cloud fiyatlarıyla karşılaştırın.

Karar: Langfuse kendi sunucusuna kurma konusunda açık ara kazanıyor. Veri egemenliği önemliyse, gerçek bir alternatif yok.

Fiyat Derinlemesine Analizi -- 3 Ölçekte Gerçek Maliyetler

Gerçek rakamlardan bahsedelim. Her iki platformun da ücretsiz katmanları var, ancak maliyetler ölçeklenirken hızla farklılaşıyor.

Fiyatlandırma Modelleri Açıklandı

Langfuse "observation" başına ücret alır (her trace, span veya puan = 1 birim). Cloud fiyatları: Ayda 50K birime kadar ücretsiz. Core plan 29 USD/ay. Pro 199 USD/ay. Aşım: 100K birim başına 8 USD.

LangSmith aşamalı saklama süresiyle trace başına ücret alır. Cloud fiyatları: Ayda 5K trace'e kadar ücretsiz Developer katmanı. Ayda 10K temel trace ile 39 USD/koltuk/ay Plus planı. Aşım: 1K trace başına 2,50 USD (14 günlük saklama) veya 1K trace başına 5,00 USD (400 günlük saklama).

Üç Ölçekte Maliyet

Fiyatlar Nisan 2026 doğrulandı. LangSmith maliyetleri 14 günlük saklama varsayıyor; 400 günlük saklama trace maliyetlerini yaklaşık olarak ikiye katlar. Langfuse kendi sunucusu maliyetleri yalnızca altyapıdır (VM + yönetilen PostgreSQL).

Ölçeklendirmede uçurum dramatik şekilde açılıyor. 1M trace'de Langfuse Cloud LangSmith'in yaklaşık üçte birine mal olur ve kendi sunucusunda Langfuse her ikisinin de küçük bir bölümüdür.

Kendi Sunucusuna Kurmanın Maliyet Avantajı

Langfuse'u kendi sunucunuza kurmak ekonominin ilginçleştiği yerdir. Altyapı çalışır hale geldiğinde, yazılımın kendisi ücretsizdir (MIT lisansı). Tek devam eden maliyetiniz VM ve veritabanıdır. 1M+ trace'de ekipler için, kendi sunucusuna kurma her iki cloud seçeneğine kıyasla ayda binlerce tasarruf sağlar.

Karar: Langfuse her ölçekte daha ucuz ve kendi sunucusuna kurma bunu altyapı maliyetlerinin ötesinde özünde ücretsiz yapıyor. LangSmith'in koltuk başına fiyatlandırması ekipler için hızla birikir.

Langfuse v3 ve OpenTelemetry -- Ne Değişti

Webteki Langfuse vs LangSmith karşılaştırmalarının çoğu Langfuse v3'ten önce yazılmıştı. İşte ne değişti ve neden önemli.

Langfuse v3, dağıtık izleme için CNCF tarafından desteklenen açık standart olan OpenTelemetry etrafında SDK'yı yeniden inşa etti. Pratikte bu şu anlama gelir:

• Ekibiniz zaten OTEL kullanıyorsa (Jaeger, Grafana, Datadog) backend gözlemlenebilirliği için, Langfuse trace'leri aynı araçlarda görünür. LLM trace'leri için ayrı dashboard yok.
• Daha iyi performans: OTEL'in toplu dışa aktarıcısı v2 SDK'nın özel taşıyıcısından daha verimlidir.
• Daha geniş entegrasyon yüzeyi: OTEL span'ları üreten herhangi bir framework Langfuse'a akış sağlayabilir -- yalnızca özel Langfuse entegrasyonlarına sahip framework'ler değil.
• v2'den geçiş: @observe dekoratör API'si değişmedi. Arka planda artık OTEL span'ları üretiyor. Çoğu v2 kodu değişmeden çalışıyor.

LangSmith sınırlı OTEL desteğine sahip -- bazı verileri OTEL uyumlu backend'lere dışa aktarabilirsiniz, ancak bu native değil. İzleme formatı tescillidir.

Olgun gözlemlenebilirlik pratiklerine sahip ekipler için bu önemli bir mimari avantajdır. LLM trace'lerini tek bir araçtaki backend istek trace'leriyle birleştirmek bağlam geçişini ortadan kaldırır ve uçtan uca gecikme sorunlarını debug etmeyi kolaylaştırır.

Karar: Langfuse v3'ün OTEL mimarisi mevcut gözlemlenebilirlik stack'lerine sahip ekipler için önemli bir avantajdır.

Kim Neyi Seçmeli? -- Karar Çerçevesi

Belirtmeye değer: Helicone, Braintrust ve Arize Phoenix bu alanda diğer oyunculardır. Helicone, proxy tabanlı gözlemlenebilirlik yaklaşımı isteyen ekipler için güçlü bir alternatiftir. Braintrust eval'lara odaklanır. Arize ML gözlemlenebilirlik uzmanlığı getirir. Daha geniş bir görüş için AI gözlemlenebilirlik platformlarının tam sıralamamıza bakın.

Nihai Karar

Genel olarak: 2026'da çoğu ekip için Langfuse daha iyi varsayılan seçimdir. Açık kaynak, daha ucuz, framework bağımsız ve kendi sunucusuna kurulabilir. LangSmith'in açıkça daha iyi olduğu tek senaryo: LangChain/LangGraph'a derinden gömülüsünüz VE LangSmith'in üstün değerlendirme araçlarına ihtiyacınız var VE veri egemenliği bir endişe değil.

Bununla birlikte, her iki araç da hızla gelişiyor. Langfuse'un eval yetenekleri iyileşiyor ve LangSmith'in framework desteği genişliyor. Taahhüt etmeden önce her iki ücretsiz katmanı deneyin -- Langfuse ayda 50K ücretsiz observation veriyor ve LangSmith 5K ücretsiz trace. Gerçek iş yükünüzü her ikisinden geçirin ve yalnızca özellik tablolarına değil, deneyiminize göre karar verin.

SSS

Langfuse LangSmith'e iyi bir alternatif mi?

Evet, çoğu kullanım durumu için. Langfuse açık kaynak, ölçekte daha ucuz, framework bağımsız ve kendi sunucusuna kurulabilir. LangSmith'in hâlâ önde olduğu ana alan dahili değerlendirme araçlarıdır. Evals birincil endişenizse, her ikisini de değerlendirin. Diğer her şey için Langfuse güçlü bir alternatiftir.

Langfuse ile LangSmith arasındaki fark nedir?

Temel fark felsefedir: Langfuse MIT açık kaynak, framework bağımsız ve kendi sunucusuna kurulabilir. LangSmith tescilli, LangChain/LangGraph için optimize edilmiş ve cloud-first. Her ikisi de LLM izleme, maliyet takibi ve prompt yönetimi sağlar, ancak farklı mühendislik kültürlerine hizmet ederler.

LangSmith kullanmak yerine Langfuse'u kendi sunucuma kurabilir miyim?

Evet. Langfuse MIT lisanslıdır ve yaklaşık 30 dakika süren bir Docker Compose dağıtımına sahiptir. Bir VM ve PostgreSQL veritabanına ihtiyacınız var. Kendi sunucusuna kurma, LLM trace verilerinizin (prompt'lar, yanıtlar, kullanıcı verileri) asla altyapınızı terk etmediği anlamına gelir -- GDPR, HIPAA ve IP koruması için kritik.

Langfuse fiyatları LangSmith ile nasıl karşılaştırılır?

Langfuse her ölçekte daha ucuz. Ayda 100K trace'de Langfuse Cloud yaklaşık 69 USD/ay vs. LangSmith'in ~420 USD/ay (5 kişilik ekip). 1M trace'de uçurum daha da açılıyor. Kendi sunucusunda Langfuse yalnızca altyapıya mal olur (~150 USD/ay), trace hacminden bağımsız olarak.

Langfuse LangChain dışındaki framework'lerle çalışıyor mu?

Evet, bu en büyük avantajlarından biri. Langfuse OpenAI SDK, Pydantic AI, Vercel AI SDK, LlamaIndex, Anthropic SDK ve daha fazlası için native entegrasyonlara sahip. LangSmith en iyi LangChain ile çalışır; diğer framework'ler manuel @traceable enstrümantasyon gerektirir.

LLM değerlendirmesi için hangisi daha iyi -- Langfuse mi yoksa LangSmith mi?

LangSmith avantajlı. Dahili değerlendiriciler (doğruluk, alaka, sadakat), LLM-as-judge şablonları, native deney takibi ve evaluate() aracılığıyla CI/CD entegrasyonu sunar. Langfuse'un eval yaklaşımı daha manueldir -- daha fazla özel kod gerektiren annotation puanlama ve harici eval entegrasyonu.

LangSmith açık kaynak mu?

Hayır. LangSmith, yalnızca Enterprise planında kendi sunucusuna kurma mevcut olan (özel fiyatlandırma) bir cloud servisi olarak sunulan tescilli yazılımdır. Langfuse MIT lisanslı açık kaynaktır -- kodu özgürce inceleyebilir, değiştirebilir ve kendi sunucunuza kurabilirsiniz.

LangSmith'ten Langfuse'a geçiş yapabilir miyim?

Evet. Her iki platform da benzer kavramlar kullanır (trace'ler, span'lar, puanlama), bu nedenle zihinsel model aktarılır. SDK entegrasyonlarını değiştirmeniz (@traceableden @observeye) ve ortam değişkenlerini yeniden yapılandırmanız gerekir. Tek tıklamayla geçiş aracı yok, ancak çaba tipik bir proje için genellikle birkaç saattir.

Langfuse v3 nedir ve ne değişti?

Langfuse v3, CNCF tarafından desteklenen izleme standardı OpenTelemetry (OTEL) etrafında SDK'yı yeniden inşa etti. Bu daha iyi performans, mevcut OTEL araçlarıyla (Grafana, Jaeger, Datadog) native entegrasyon ve daha geniş entegrasyon yüzeyi anlamına gelir. @observe dekoratör API'si aynı kaldı, bu nedenle v2'den geçiş kolaydır.

Her ikisine de alternatif var mı?

Evet. Helicone güçlü geliştirici deneyimiyle proxy tabanlı bir gözlemlenebilirlik aracıdır. Braintrust değerlendirmelere ve dataset'lere güçlü şekilde odaklanır. Arize Phoenix LLM'lere ML gözlemlenebilirlik uzmanlığı getirir. Her birinin farklı bir gücü var -- seçmeden önce ekibiniz için en önemli olanı kontrol edin.

Kaynaklar

• Langfuse Fiyatlandırma
• Langfuse Kendi Sunucusuna Kurma -- Docker Compose
• Langfuse Python SDK v3 -- OpenTelemetry GA
• LangSmith Fiyatlandırma ve Planlar
• LangSmith Belgeleri
• OpenTelemetry Nedir? -- opentelemetry.io
• langfuse/langfuse -- GitHub Deposu