everyapi
Intégration · Observabilité LLM officielle de LangChainCompatible OpenAI · une clé · catalogue en direct
LangSmith

Exécutez la passerelle EveryAPI dans LangSmith

LangSmith est une plateforme d’observabilité et d’évaluation pour les applications LangChain et les clients instrumentés. Tracez un client OpenAI pointant vers EveryAPI et contrôlez séparément les entrées et sorties envoyées à LangSmith.

01Code de configuration

Une ligne de base URL pointe LangSmith vers EveryAPI

Base URL globale par défaut / Base URL prioritaire Chine : https://api.everyapi.ai/v1 / https://api-cn.everyapi.ai/v1

02Étapes

De zéro à votre premier appel

  1. Inscrivez-vous à LangSmith

    Créez un projet LangSmith ou utilisez un déploiement auto-hébergé approuvé, puis obtenez les identifiants selon la documentation actuelle.

    smith.langchain.com

  2. Installer le SDK

    Installez une version du SDK LangSmith compatible avec vos paquets OpenAI ou LangChain.

  3. Configurez les env vars

    Configurez le traçage et le projet avec les variables ou options actuelles. Conservez les clés LangSmith et EveryAPI comme secrets.

  4. Pointez le client OpenAI vers EveryAPI + wrap_openai

    Instrumentez le client OpenAI dont l’URL de base est https://api.everyapi.ai/v1 avec le wrapper ou l’intégration pris en charge par votre SDK.

  5. Voir les traces

    Envoyez une requête de test et confirmez la télémétrie capturée. Le tableau de bord EveryAPI fait foi pour l’usage et la facturation.

03FAQ

LangSmith × EveryAPI

Les chiffres de coût dans LangSmith ne correspondent pas au tableau de bord EveryAPI ?

LangSmith estime le coût à partir des prix publics des modèles amont ; EveryAPI utilise une tarification unifiée + mise en relation, et votre facturation réelle en tant qu'acheteur correspond à ce qu'affiche le tableau de bord EveryAPI. C'est la même situation qu'avec Langfuse / Helicone.

Quelle est la différence entre wrap_openai et le décorateur traceable ?

wrap_openai ajoute du traçage à une seule instance de client OpenAI ; @traceable ajoute un span à n'importe quelle fonction (pas seulement aux LLM). Vous pouvez utiliser les deux ensemble : wrap_openai capture l'appel au LLM, et @traceable enveloppe votre fonction métier autour pour former un arbre de traces.