Langfuse

Qué es

Langfuse es una plataforma open source para hacer tracing, evaluar y gestionar prompts en aplicaciones LLM y agentes. Instrumentas la app, cada ejecución llega como un árbol de observaciones (generaciones, spans, llamadas a herramientas) y puntúas esas ejecuciones con jueces LLM, evaluadores de código o colas de anotación humana. Los prompts viven en Langfuse con versiones y etiquetas de despliegue, así que un cambio de prompt es algo que puedes revertir. El núcleo tiene licencia MIT y se puede autoalojar sin límites de uso. El sitio afirma más de 90B de observaciones al mes y que 21 empresas del Fortune 50 lo usan.

ClickHouse adquirió Langfuse el 2026-01-16. El post de los fundadores dice que el equipo se unió a ClickHouse, que el roadmap no cambia, que Cloud mantiene “same endpoints, same contracts” y que no hay cambios de licencia previstos. Langfuse v4, que reconstruyó el modelo de datos en torno a las observaciones para consultas más rápidas a escala, salió en Cloud y en GA para autoalojamiento en agosto de 2026.

La pregunta de operaciones que responde: tu equipo ejecuta agentes internos (un agente de investigación de leads en RevOps, un asistente de intake de contratos en legal, un bot de triaje de soporte) y nadie puede ver qué hicieron, cuánto cuesta cada ejecución ni si la edición de prompt de la semana pasada los empeoró.

Qué compras en realidad

Tracing. SDKs para Python y JS/TS más ingesta OpenTelemetry, así que es agnóstico al framework. Las integraciones nativas cubren los frameworks y constructores de agentes habituales, como Dify. v4 añadió búsqueda de texto completo en las trazas, una nueva barra de filtros y alertas.

Evals. LLM-as-a-judge (con puntuaciones categóricas desde marzo de 2026), evaluadores de código, colas de anotación para revisión humana y datasets versionados para experimentos. Desde agosto de 2026 los evaluadores pueden calificar imágenes y audio.

Gestión de prompts. Prompts versionados, etiquetas de despliegue, importación y exportación masiva en JSON entre proyectos.

Servidor MCP y CLI. Todos los planes incluyen un servidor MCP autenticado en /api/public/mcp con herramientas de lectura y escritura, así que Claude Code u otro agente puede listar prompts, consultar observaciones y traer resultados de experimentos. CLI 1.0 salió el 2026-08-28.

Precios

Publicados en langfuse.com/pricing, revisados el 2026-11-04. Una unidad es cualquier dato que envías: una traza, una observación o una puntuación.

• Hobby — $0. 50k unidades al mes sin opción de excedente, 30 días de acceso a datos, 2 usuarios.
• Core — $29/mes. 100k unidades incluidas, usuarios ilimitados, 90 días de acceso a datos.
• Pro — $199/mes. 100k unidades incluidas, 3 años de acceso a datos, informes SOC 2 e ISO 27001, BAA disponible para HIPAA. El add-on Teams cuesta $300/mes e incluye SSO empresarial, SSO obligatorio y RBAC a nivel de proyecto.
• Enterprise — $2,499/mes. Pro más Teams, logs de auditoría, SCIM, SLAs de disponibilidad y de soporte.

El excedente en todos los planes de pago es escalonado: $8 por 100k unidades hasta 1M, $7 hasta 10M, $6.50 hasta 50M y $6 por encima. Ejemplos de la propia Langfuse: 200k unidades en Core son $37/mes; 5M en Pro son $551/mes. Las regiones de datos son EE. UU., UE y Japón. Las startups en etapa temprana tienen 50% de descuento el primer año.

El autoalojamiento OSS es gratis, con unidades y usuarios ilimitados, e incluye SSO empresarial. Enterprise autoalojado no tiene precio de lista: se vende junto con ClickHouse Cloud, BYOC o Private, con un precio que se suma a tu plan comercial de ClickHouse.

El rango real: un equipo de 12 personas que quiere SSO termina en Pro más Teams a $499/mes antes de excedentes, frente a $468/mes solo en asientos para 12 personas en LangSmith Plus y $249/mes fijos en Braintrust Pro. Sin SSO, el mismo equipo paga $29/mes en Core. Los asientos nunca mueven la factura de Langfuse; las unidades sí.

Ideal para

Un equipo de ingeniería de plataforma u operaciones que ejecuta agentes sobre más de un framework, donde la residencia de datos, el volumen o una revisión de seguridad hacen que un SaaS medido sea la opción equivocada por defecto, y donde alguien del equipo puede operar Postgres, ClickHouse, Redis y S3. También es la opción alojada seria más barata para un equipo pequeño: Core a $29 con usuarios ilimitados alcanza para un primer agente en producción.

No es para

Un equipo sin nadie que opere infraestructura y que además necesita RBAC a nivel de proyecto y logs de auditoría: en autoalojamiento eso requiere la clave de licencia Enterprise, y en Cloud empieza en $499/mes. No es para un equipo que todavía no ha puesto un agente en producción. Y no lo es si lo que quieres automatizar es la propia evaluación: Loop de Braintrust y Engine de LangSmith van más lejos generando datasets y correcciones a partir de los fallos.

Frente a las alternativas

• LangSmith — elígelo cuando construyes sobre LangChain o LangGraph y quieres despliegue y el espacio de agentes Fleet del mismo proveedor, con menos de unas diez personas que necesiten asiento.
• Braintrust — el rival de mayor crecimiento (valoración de $800M en febrero de 2026). Elígelo cuando el trabajo son las evals, no el tracing, y los revisores superan a los ingenieros; todos los planes tienen usuarios ilimitados.
• Arize Phoenix — la otra opción open source. Elígelo cuando ya usas Arize para monitoreo de ML clásico.
• Datadog LLM Observability — elígelo cuando la empresa ya paga Datadog y el equipo de seguridad no aprobará otro proveedor.
• Para agentes de voz, Coval prueba lo que ninguno de estos simula.

¿Cambia la compra de ClickHouse la apuesta por el open source? No la licencia. La señal a vigilar es comercial: Enterprise autoalojado ahora se vende sobre un plan de ClickHouse. El núcleo MIT es seguro de adoptar; presupuesta que las funciones de gobernanza de pago lleguen a través del proceso comercial de ClickHouse.

Puntos de atención

• Las unidades cuentan observaciones, no ejecuciones. Una ejecución de agente con 15 spans y 3 puntuaciones son 19 unidades, así que las 100k incluidas en Core pueden ser unas 5,000 ejecuciones. Protección: corre una semana de tráfico real en Core, divide unidades entre ejecuciones para obtener tu multiplicador y configura la tasa de muestreo del SDK (LANGFUSE_SAMPLE_RATE) en los agentes de alto volumen y bajo riesgo antes de escalar.
• Autoalojar significa operar ClickHouse. El stack son dos contenedores más Postgres, Redis o Valkey, ClickHouse y almacenamiento de blobs, y v4 cambió el modelo de datos por debajo. Protección: despliega con el chart de Helm o los módulos de Terraform, fija versiones, lee las notas de migración antes de cada actualización y nombra un responsable de guardia.
• El autoalojamiento gratis no es la configuración de cumplimiento. RBAC a nivel de proyecto, políticas de retención de datos, logs de auditoría, enmascaramiento de datos del lado del servidor y SCIM requieren la clave de licencia Enterprise. Protección: lista los controles que exige tu revisión de seguridad antes de elegir OSS y compara el precio de Enterprise con Cloud Pro más Teams.
• El servidor MCP escribe por defecto. Se autentica con una API key por proyecto y expone herramientas de escritura, así que un agente con esa key puede cambiar prompts. Protección: da a los agentes keys de un proyecto dedicado, usa etiquetas de despliegue protegidas (add-on Teams o Enterprise) para los prompts de producción y trata la key como una credencial de despliegue.