LangSmith vs Langfuse

게시 2025/12/14 업데이트 2025/12/16

By Juho

20 분읽는 시간

개요

LLM(Large Language Model) 애플리케이션을 개발할 때, 성능 모니터링, 디버깅, 품질 평가는 필수적입니다.
LangSmith와 Langfuse는 이러한 요구사항을 해결하기 위한 대표적인 플랫폼입니다.
이 글에서는 두 플랫폼의 차이점과 각각을 어떤 상황에서 사용해야 하는지 그리고 기본적인 사용 방법에 대해 알아보겠습니다.

LangSmith란?

핵심 개념

LangSmith는 LangChain 팀이 개발한 LLM 애플리케이션 개발, 디버깅, 배포를 위한 통합 플랫폼입니다. 로컬 프로토타이핑에서 프로덕션 배포까지 전체 라이프사이클을 지원하며, Python/JS SDK 및 REST API를 통해 프레임워크에 무관하게 사용할 수 있습니다. LangChain 없이도 독립적으로 사용 가능하며, LangChain/LangGraph와 사용 시 추가적인 자동 통합 기능을 제공합니다.

주요 기능

1. Observability (관찰성)

애플리케이션의 모든 단계를 상세히 추적하고 시각화
병목 지점 파악 및 성능 최적화 지원
비용 및 지연시간 추적

2. Tracing (추적)

Python/JS SDK 및 REST API를 통한 직접 계측
LangChain, LangGraph 사용 시 자동 추적 지원
OpenAI, Anthropic 등 주요 LLM 프로바이더 직접 지원
수동 API를 통한 커스텀 계측 가능

3. Evaluation (평가)

데이터셋 생성 및 평가자 설정
실험 비교를 통한 품질 측정
시간에 따른 품질 추적으로 신뢰성 확보

4. Prompt Engineering

프롬프트 버전 관리 및 협업
A/B 테스트 기능
실시간 프롬프트 개선

5. 추가 기능

Agent Server: 프로덕션 배포 지원
Agent Builder: 코드 작성 없이 시각적으로 에이전트 설계 (베타)
Studio: 엔드-투-엔드 애플리케이션 디자인 및 테스트

보안 및 규정 준수

SOC 2 Type 2, GDPR 준수
엔터프라이즈 표준 충족

Langfuse란?

핵심 개념

Langfuse는 오픈소스 LLM 엔지니어링 플랫폼으로, 팀이 LLM 애플리케이션을 협력하여 디버깅, 분석, 반복할 수 있도록 지원합니다. 자체 호스팅이 가능하며 확장 가능한 구조를 갖추고 있습니다.

주요 기능

1. Observability (관찰성)

Traces: LLM 호출, 검색, 임베딩, API 호출 등 모든 상호작용 기록
Multi-turn 대화 추적: 세션과 사용자 추적 지원
Agent 시각화: 복잡한 워크플로우를 그래프로 표현
다양한 통합: Python/JS 네이티브 SDK, 다양한 프레임워크, OpenTelemetry 지원

2. Prompt Management (프롬프트 관리)

버전 관리 및 협업 편집
LLM Playground에서 상호작용식 테스트
데이터셋 대비 실험 실행
프로덕션 배포 (레이블 기반, 코드 변경 불필요)

3. Evaluation (평가)

LLM-as-a-Judge: 자동 평가
사용자 피드백 수집
수동 라벨링 (Annotation Queue)
커스텀 점수 시스템

주요 장점

오픈소스 기반
최소 성능 오버헤드로 설계
텍스트와 이미지 등 다양한 형식 지원
프레임워크 독립적 (Framework-agnostic)

LangSmith vs Langfuse: 공통점

두 플랫폼은 LLM 애플리케이션 개발과 운영에 필수적인 핵심 기능들을 공유하고 있습니다.

1. Observability (관찰성)

공통 기능:

LLM 호출의 전체 라이프사이클 추적
실시간 모니터링 및 시각화
복잡한 워크플로우와 Agent 동작 추적
멀티턴 대화 및 세션 관리

목적: 애플리케이션의 모든 단계를 투명하게 파악하여 빠른 디버깅과 성능 최적화를 지원합니다.

2. Tracing (추적)

공통 기능:

분산 추적(Distributed Tracing) 지원
각 요청의 상세한 실행 경로 기록
비용 및 지연시간(Latency) 추적
입력/출력 데이터 로깅
에러 및 예외 상황 캡처

목적: 병목 지점을 파악하고 성능 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.

3. Evaluation (평가)

공통 기능:

데이터셋 생성 및 관리
자동화된 평가 시스템
사용자 피드백 수집
수동 라벨링 및 주석 달기
커스텀 평가 메트릭 정의

목적: LLM 출력의 품질을 지속적으로 측정하고 개선할 수 있습니다.

4. Prompt Management (프롬프트 관리)

공통 기능:

프롬프트 버전 관리
팀 협업 지원
프롬프트 테스트 환경 (Playground)
프로덕션 배포 기능
A/B 테스트 지원

목적: 프롬프트 개발 프로세스를 체계화하고 팀 간 협업을 원활하게 합니다.

5. 통합 및 SDK

공통 기능:

Python 및 JavaScript/TypeScript SDK 제공
주요 LLM 프로바이더 통합 (OpenAI, Anthropic 등)
REST API 제공
LangChain 프레임워크 지원
다양한 프레임워크 및 라이브러리 통합

목적: 기존 워크플로우에 쉽게 통합하여 즉시 사용할 수 있습니다.

6. 분석 및 대시보드

공통 기능:

사용량 통계 및 분석
비용 추적 및 예측
성능 메트릭 시각화
시계열 데이터 분석
필터링 및 검색 기능

목적: 데이터 기반 의사결정을 통해 애플리케이션을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

7. 협업 기능

공통 기능:

팀 멤버 관리
프로젝트/조직 단위 관리
공유 및 권한 관리
주석 및 코멘트 기능

목적: 여러 팀원이 효율적으로 협업할 수 있는 환경을 제공합니다.

8. 배포 옵션

공통 기능:

클라우드 호스팅 옵션 제공
API를 통한 프로그래밍 방식 접근
다양한 환경 지원 (개발, 스테이징, 프로덕션)

목적: 개발 단계부터 프로덕션까지 일관된 도구 사용이 가능합니다.

핵심 가치 제안

두 플랫폼 모두 다음과 같은 핵심 가치를 제공합니다:

투명성: LLM 애플리케이션의 “블랙박스”를 열어 내부 동작 이해
신뢰성: 지속적인 모니터링과 평가를 통한 안정적인 서비스 제공
효율성: 자동화된 추적과 분석으로 개발 시간 단축
품질 보증: 체계적인 평가를 통한 일관된 출력 품질 유지
비용 최적화: 상세한 사용량 추적을 통한 비용 관리

LangSmith vs Langfuse: 핵심 차이점

비교 항목	LangSmith	Langfuse
라이선스	클로즈드 소스	오픈소스 (MIT 라이선스)
클라우드 호스팅	SaaS 제공 (무료 티어 + 유료 플랜)	SaaS 제공 (Free/Pro/Enterprise)
자체 호스팅	엔터프라이즈 플랜에서 제공	오픈소스로 무료 자체 호스팅 가능
SDK 지원	Python/JS SDK, REST API	Python/JS SDK, REST API, OpenTelemetry
프레임워크 통합	프레임워크 독립적. LangChain과 특히 긴밀한 통합	프레임워크 독립적, 다양한 통합 제공
대시보드	자동 생성 대시보드, 성숙한 모니터링/알림	커스터마이징 가능한 대시보드
데이터 제어	SaaS (자체 호스팅은 엔터프라이즈 플랜)	SaaS 또는 완전한 자체 호스팅 가능
비용 효율성	소규모~중간 규모 적합	대규모 시 자체 호스팅으로 비용 절감 가능
투명성	제한적 (클로즈드 소스)	높음 (오픈소스)

어떤 상황에서 사용해야 할까?

LangSmith를 선택해야 하는 경우

관리형 SaaS 선호: 인프라 관리 부담을 줄이고 즉시 사용하고 싶은 경우
LangChain/LangGraph 사용: LangChain 기반 프로젝트라면 자동 통합으로 더 빠른 설정 가능
엔터프라이즈급 모니터링: 미리 구축된 대시보드와 알림 시스템이 필요한 경우
빠른 도입: 초기 설정이 간단하고 즉시 사용 가능
어떤 프레임워크든 사용 가능: Python/JS SDK로 프레임워크 독립적 통합

Langfuse를 선택해야 하는 경우

오픈소스 우선: 투명성, 커스터마이징, 데이터 제어가 중요한 경우
무료 자체 호스팅: 인프라가 준비되어 있고 비용 효율성을 원하는 경우
벤더 독립성: 장기적으로 벤더 종속성을 피하고 싶은 경우
표준 프로토콜: OpenTelemetry 등 표준 기반 통합 선호
클라우드 옵션도 가능: 자체 호스팅이 부담스러우면 클라우드 SaaS 이용 가능

사용 시기별 권장사항

단계	LangSmith	Langfuse
프로토타이핑	SDK로 빠른 시작 (LangChain 시 더 빠름)	오픈소스로 자유로운 실험
개발	협업 및 프롬프트 테스트	버전 관리 및 실험 실행
프로덕션	SaaS로 자동 모니터링 및 알림	SaaS 또는 자체 호스팅 선택 가능

설치 및 사용 방법

LangSmith 시작하기

1. 계정 생성 및 API 키 발급

smith.langchain.com에서 가입 (Google, GitHub, 이메일 지원)
설정 → API Keys → Create API Key에서 API 키 발급

2. 환경 변수 설정

  
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY="ls-..."

3. Python SDK 설치

pip install -U langsmith

4. 기본 사용 예시

LangChain 사용 시 (자동 추적)

  
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 환경 변수만 설정하면 자동으로 추적됨
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
response = llm.invoke("Hello, world!")

LangChain 없이 직접 SDK 사용

  
from langsmith import traceable
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

@traceable
def my_llm_function(text: str):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": text}]
    )
    return response.choices[0].message.content

# 자동으로 LangSmith에 추적됨
result = my_llm_function("Hello, world!")

5. 추적 확인

smith.langchain.com 대시보드에서 실시간으로 추적 내용 확인

Langfuse 시작하기

1. Python SDK 설치

pip install langfuse

2. JavaScript/TypeScript SDK 설치

npm install langfuse

3. 환경 변수 설정

  
export LANGFUSE_SECRET_KEY="sk-lf-..."
export LANGFUSE_PUBLIC_KEY="pk-lf-..."
export LANGFUSE_BASE_URL="https://cloud.langfuse.com"  # 또는 자체 호스팅 URL

4. 기본 사용 예시

Python - 데코레이터 방식

  
from langfuse import observe, get_client

@observe
def my_llm_function():
    # LLM 호출 로직
    return "Hello, world!"

# 함수 실행 시 자동으로 추적됨
my_llm_function()

# 데이터 전송 완료
langfuse = get_client()
langfuse.flush()

Python - OpenAI 통합

  
from langfuse.openai import openai

# OpenAI 클라이언트를 Langfuse로 래핑
completion = openai.chat.completions.create(
    name="test-chat",
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "1 + 1 = "}]
)

# 자동으로 모델 호출 기록

Python - 컨텍스트 매니저 방식

  
from langfuse import get_client

langfuse = get_client()

with langfuse.start_as_current_observation(
    as_type="span",
    name="process-request"
) as span:
    # 작업 수행
    result = process_data()
    span.update(output=result)

5. 자체 호스팅 (선택사항)

Docker를 사용한 자체 호스팅:

  
docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  -e DATABASE_URL="postgresql://..." \
  langfuse/langfuse:latest

Kubernetes, VM 등 다양한 배포 옵션 지원

실전 사용 예시

LangSmith - LangChain 애플리케이션 추적

  
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser
import os

# 환경 변수 설정
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "ls-..."

# 체인 구성
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
model = ChatOpenAI(model="gpt-4")
output_parser = StrOutputParser()

chain = prompt | model | output_parser

# 실행 - 자동으로 LangSmith에 추적됨
result = chain.invoke({"topic": "AI"})
print(result)

Langfuse - 커스텀 LLM 애플리케이션 추적

  
from langfuse import observe
import openai

@observe(name="summarize-article")
def summarize_article(article_text: str):
    """기사 요약 함수"""

    response = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful summarizer."},
            {"role": "user", "content": f"Summarize this article:\n\n{article_text}"}
        ]
    )

    return response.choices[0].message.content

# 사용
article = "Long article text here..."
summary = summarize_article(article)

# Langfuse 대시보드에서 자동으로 추적 확인 가능

Langfuse - 평가(Evaluation) 예시

  
from langfuse import get_client

langfuse = get_client()

# 평가 점수 추가
langfuse.score(
    trace_id="trace-id-123",
    name="user-feedback",
    value=1,  # 1 = positive, 0 = negative
    comment="Great response!"
)

비용 고려사항

LangSmith

클라우드 SaaS: 무료 티어 + 사용량 기반 유료 플랜
자체 호스팅: 엔터프라이즈 플랜에서 제공 (별도 문의)
장점: 초기~중간 규모에서 관리 부담 없이 빠른 도입
비용 구조: 추적 횟수, 데이터 저장량 기반 과금

Langfuse

클라우드 SaaS: Free / Pro / Enterprise 플랜 제공
자체 호스팅: 오픈소스로 무료 (인프라 비용만 발생)
장점: 대규모 시 자체 호스팅으로 비용 절감 가능
고려사항: 자체 호스팅 시 운영 인력 및 인프라 필요

참고: 가격 정책은 변경될 수 있으므로 최신 정보는 각 플랫폼의 공식 웹사이트를 참조하세요.

결론

빠른 선택 가이드

LangSmith는 이런 경우에:

관리형 SaaS로 빠른 시작 선호
LangChain/LangGraph 사용 시 자동 통합 활용
엔터프라이즈급 모니터링 및 알림 필요
프레임워크 독립적 사용도 가능 (Python/JS SDK)

Langfuse는 이런 경우에:

오픈소스 및 투명성 중시
무료 자체 호스팅으로 데이터 완전 제어
벤더 종속성 최소화
대규모 시 비용 효율성 추구
SaaS 클라우드 옵션도 제공

두 플랫폼 모두 2025년 현재 활발히 개발되고 있으며, LLM 애플리케이션의 관찰성, 평가, 모니터링에 강력한 도구를 제공합니다. 프로젝트의 요구사항, 팀의 기술 스택, 예산, 그리고 장기적인 전략을 고려하여 선택하시면 됩니다.

참고 자료

LLM

목차

개요

LangSmith란?

핵심 개념

주요 기능

1. Observability (관찰성)

2. Tracing (추적)

3. Evaluation (평가)

4. Prompt Engineering

5. 추가 기능

보안 및 규정 준수

Langfuse란?

핵심 개념

주요 기능

1. Observability (관찰성)

2. Prompt Management (프롬프트 관리)

3. Evaluation (평가)

주요 장점

LangSmith vs Langfuse: 공통점

1. Observability (관찰성)

2. Tracing (추적)

3. Evaluation (평가)

4. Prompt Management (프롬프트 관리)

5. 통합 및 SDK

6. 분석 및 대시보드

7. 협업 기능

8. 배포 옵션

핵심 가치 제안

LangSmith vs Langfuse: 핵심 차이점

어떤 상황에서 사용해야 할까?

LangSmith를 선택해야 하는 경우

Langfuse를 선택해야 하는 경우

사용 시기별 권장사항

설치 및 사용 방법

LangSmith 시작하기

1. 계정 생성 및 API 키 발급

2. 환경 변수 설정

3. Python SDK 설치

4. 기본 사용 예시

LangChain 사용 시 (자동 추적)

LangChain 없이 직접 SDK 사용

5. 추적 확인

Langfuse 시작하기

1. Python SDK 설치

2. JavaScript/TypeScript SDK 설치

3. 환경 변수 설정

4. 기본 사용 예시

Python - 데코레이터 방식

Python - OpenAI 통합

Python - 컨텍스트 매니저 방식

5. 자체 호스팅 (선택사항)

실전 사용 예시

LangSmith - LangChain 애플리케이션 추적

Langfuse - 커스텀 LLM 애플리케이션 추적

Langfuse - 평가(Evaluation) 예시

비용 고려사항

LangSmith

Langfuse

결론

빠른 선택 가이드

참고 자료

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