          OpenLLMetry · LLM-Observability nach OpenTelemetry-Standard        

OpenLLMetry self-hosted, LLM-Traces in Ihrem OTel-Stack

Kurz gesagt

OpenLLMetry von Traceloop ist ein quelloffenes OpenTelemetry-SDK (Apache 2.0), das LLM-Calls, Vektor-DBs und Frameworks automatisch instrumentiert und die Traces an jedes OpenTelemetry-Backend schickt. Statt ein neues Observability-Silo zu bauen, landen die LLM-Traces in Ihrem bestehenden Grafana- oder Jaeger-Stack, self-hosted im eigenen Netz. Für Teams, die schon auf OpenTelemetry setzen. OpenTelemetry ist seit Mai 2026 ein CNCF-Graduated-Projekt mit über 27.000 Contributors. OpenLLMetry bringt LLM-Observability auf diesen Standard.

Open Source (Apache 2.0)

OpenTelemetry-nativ

Backend-agnostisch, self-hosted

Microsoft Solutions Partner (Digital & App Innovation, Infrastructure Azure, Data & AI Azure), ISO/IEC 27001, Google Cloud Partner, AWS Partner

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Warum LLM-Observability als neues Silo teuer wird

Ein eigenes LLM-Observability-Tool neben dem bestehenden OpenTelemetry- und Grafana-Stack bedeutet Doppel-Betrieb, Doppel-Alerting und einen Bruch im Trace-Kontext. Laut Bitkom 2026 überdenken 64 Prozent der Unternehmen ihre Cloud-Strategie.

Doppelter Observability-Stack

Ein separates LLM-Tool neben der vorhandenen Observability heißt zwei Systeme betreiben, zwei Alerting-Wege pflegen und die Traces nicht zusammenführen können.

LLM-Calls als Blackbox im Monitoring

Im bestehenden Monitoring fehlen die LLM-Details: welcher Tool-Call die Antwort kippte, welche Chain die Token-Kosten treibt, wo die Latenz-Spitze sitzt.

Traces gehören nicht in fremde Cloud

Traces enthalten Prompts, Antworten und Kundendaten. An einen Vendor-SaaS in einer US-Cloud geschickt, greift der CLOUD Act.

Ihre Vorteile in Zahlen

Warum standard-native, souveräne LLM-Observability mit OpenLLMetry jetzt zählt, in belegten Zahlen.

33 % der Unternehmenssoftware wird agentisch bis 2028

Agentische KI wird zum Standard (Gartner). Ihre Traces gehören in dieselbe Observability wie der Rest. (Gartner, 2025)

24+ Export-Ziele für Ihre Traces

OpenLLMetry sendet an jedes OpenTelemetry-Backend (Traceloop), von Grafana bis self-hosted Langfuse. Kein Lock-in. (Traceloop, 2026)

0 € Lizenzkosten (Apache 2.0)

Das SDK ist quelloffen und uneingeschränkt nutzbar. Die kommerzielle Traceloop-Plattform ist separat und für den Self-Hosting-Fall nicht nötig. (Traceloop, 2026)

85 % halten Deutschland für zu US-Cloud-abhängig

Souveränität ist Chefsache (Bitkom 2026). Mit self-hosted Backend bleiben die Traces im eigenen Netz. (Bitkom, 2026)

Ab wann sich OpenLLMetry self-hosted lohnt

OpenLLMetry self-hosted lohnt sich, sobald Sie bereits OpenTelemetry oder Grafana betreiben, LLM-Traces in dieselbe Observability gehören oder Compliance verlangt, dass die Traces das eigene Netz nicht verlassen.

Observability für Infra und LLM

neues Tool-Silo

100 %

Traces im eigenen Netz (self-hosted Backend)

Anwendungsbeispiele

Use Case 01

Auto-Instrumentierung ohne Umbau

OpenLLMetry instrumentiert LLM-Provider, Vektor-DBs und Frameworks wie LangChain oder CrewAI automatisch, ohne den App-Code umzuschreiben.

LLM-Traces ohne Code-Umbau.

Use Case 02

Traces im bestehenden Stack

Die LLM-Traces gehen per OTLP in Ihr vorhandenes Grafana Tempo, Jaeger oder SigNoz, im selben Trace-Kontext wie Infra und Services.

Ein Trace über App und LLM.

Use Case 03

Backend frei wählbar

Ob Grafana, Jaeger oder self-hosted Langfuse, das Backend ist austauschbar, weil OpenLLMetry auf dem offenen OTLP-Standard sendet.

Kein Vendor-Lock-in.

Use Case 04

Kosten und Latenz sichtbar

Token-Kosten pro Chain, Latenz-Spitzen und Fehlerraten werden im gewohnten Observability-Tool sichtbar.

LLM-Kosten im Blick.

Integration in Ihre Umgebung

OpenLLMetry muss zu Ihrem Stack und Ihrem Backend passen. Zwei Ebenen entscheiden.

Instrumentierung und Standard

Auto-Instrumentation · Python- und JS-SDKs für LLM-Provider, Vektor-DBs und Frameworks.

OTLP-Export · Traces gehen per OpenTelemetry-Protokoll an jedes kompatible Backend.

CNCF-Standard · OpenTelemetry ist CNCF-Graduated, die Instrumentierung bleibt bei Backend-Wechsel.

Backend und Souveränität

Self-hosted Backend · Grafana Tempo, Jaeger, SigNoz oder self-hosted Langfuse in Ihrem Netz.

Souveränität am Backend · Ob Daten im Netz bleiben, entscheidet das Backend, nicht das SDK.

SDK statt SaaS · Das SDK ist Apache 2.0, die kommerzielle Traceloop-Plattform ist optional.

Wie OpenLLMetry self-hosted funktioniert

1

Assessment

Bestehender Observability-Stack, LLM-Apps, Compliance-Anforderungen.

2

Backend-Wahl

Self-hosted Grafana Tempo, Jaeger, SigNoz oder Langfuse als Ziel.

3

Instrumentierung

OpenLLMetry in die LLM-Apps einbauen, Provider und Frameworks abdecken.

4

OTLP-Anbindung

Traces per OTLP an das self-hosted Backend leiten, im eigenen Netz.

5

Dashboards und Alerts

Token-Kosten, Latenz und Fehlerraten sichtbar machen, Alerting einrichten.

6

Härtung und Betrieb

Sampling, PII-Redaction, Retention und Betrieb, optional als Managed-Service in Ihrem Setup.

Erfahren Sie mehr über Pexons AI-Observability-Plattform

Warum Pexon statt Inhouse-Entwicklung

Inhouse allein

–Die richtige Instrumentierung über alle Provider und Frameworks sauber aufzusetzen braucht Zeit.

–PII-Redaction und Sampling in den Traces müssen bewusst konfiguriert werden.

–Die Anbindung an ein self-hosted Backend inklusive Dashboards ist Aufwand.

LLM-Observability-SaaS

–Traces mit Prompts und Kundendaten laufen über einen Vendor-SaaS, der CLOUD Act greift.

–Ein weiteres Tool-Silo neben der bestehenden Observability.

–Vendor-Lock-in, siehe die Traceloop-Übernahme durch ServiceNow 2026.

Mit Pexon

✓Instrumentierung, self-hosted Backend, Dashboards und Betrieb aus einer Hand.

✓Souverän mit self-hosted Backend, die Traces bleiben im Netz.

✓Ehrlich: OpenLLMetry ist nur das SDK, das Backend und die Eval bauen wir dazu.

In 4 Phasen zur produktiven Lösung

Woche 1

Assessment

Observability-Stack, LLM-Apps, Compliance-Scope und Backend-Wahl.

Woche 2-3

Instrumentierung

OpenLLMetry einbauen, OTLP an das self-hosted Backend.

Woche 4

Dashboards

Token-Kosten, Latenz, Fehlerraten und Alerting.

ab Woche 5

Betrieb

Sampling, PII-Redaction, Retention, optional Managed-Service.

Pilot mit klarem Scope

Wir starten mit einem Piloten: OpenLLMetry in einer LLM-App, angebunden an ein self-hosted Backend, mit ersten Dashboards.

Ihre Investition

Individuell nach Scoping

Pilot mit einer App

Enthält:

Enthalten · Assessment, Backend-Anbindung, OpenLLMetry-Instrumentierung einer App und erste Dashboards.

Was Sie beisteuern · Bestehendes Observability-Backend oder Budget dafür, Zugang zu einer LLM-App und je einen Ansprechpartner aus IT und Fachbereich.

Preistreiber · Zahl der Apps und Provider, Backend-Situation, Tiefe von Dashboards und PII-Redaction. Das SDK ist kostenlos. Eine belastbare Zahl nennen wir nach dem Scoping.

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100 % unverbindlich, ohne Verpflichtung

Häufige Fragen

Was ist OpenLLMetry?

OpenLLMetry von Traceloop ist ein quelloffenes SDK auf OpenTelemetry-Basis unter Apache-2.0-Lizenz. Es instrumentiert LLM-Provider, Vektor-DBs und Frameworks automatisch und exportiert die Traces per OTLP an jedes OpenTelemetry-kompatible Backend. Es ist ein Instrumentierungs-Layer, kein eigenes Backend mit UI.

OpenLLMetry oder Langfuse und Phoenix?

Langfuse und Phoenix sind fertige Plattformen mit UI und Eval. OpenLLMetry ist nur das Instrumentierungs-SDK und braucht ein eigenes Backend, es kann sogar an Langfuse oder Phoenix senden. Wenn Sie schon einen OpenTelemetry- oder Grafana-Stack betreiben und kein neues Silo wollen, ist OpenLLMetry die schlanke Wahl.

Was kostet eine OpenLLMetry-Implementierung?

Das SDK ist Apache 2.0 und kostenlos. Die kommerzielle Traceloop-Plattform ist separat und für den souveränen Self-Hosting-Fall nicht nötig. Die Kosten liegen beim self-hosted Backend und dem Betrieb. Eine belastbare Zahl nennen wir nach dem Scoping.

Braucht OpenLLMetry ein Backend?

Ja. OpenLLMetry sammelt und exportiert nur, es speichert und visualisiert nicht. Sie brauchen ein OpenTelemetry-kompatibles Backend wie Grafana Tempo, Jaeger, SigNoz oder ein self-hosted Langfuse, an das die Traces gehen.

Wo sind die ehrlichen Grenzen von OpenLLMetry?

OpenLLMetry liefert nur die Instrumentierung, kein eigenes UI, keine Eval-Pipeline und kein Prompt-Management. Das kommt vom Backend oder einer Plattform wie Langfuse. Und die Souveränität ergibt sich aus dem gewählten Backend, nicht aus dem SDK. Genau diese Bausteine setzen wir zusammen.

Ist OpenLLMetry self-hosted und ohne Lock-in?

Das SDK läuft in Ihrer App, und ob die Traces im Netz bleiben, entscheidet das Backend. Mit einem self-hosted Backend und internem OTLP bleiben sie im eigenen Netz. Weil OpenTelemetry ein CNCF-Standard ist, ist das Backend jederzeit austauschbar, auch die Traceloop-Übernahme durch ServiceNow ändert am Apache-2.0-SDK nichts.

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In 30 Minuten klären wir Ihren Observability-Stack, Ihre LLM-Apps und wie OpenLLMetry die Traces souverän in Ihr Backend bringt. Ohne Verpflichtung.

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Aktualisiert am 26. Juli 2026

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