Langfuse

O que é

Langfuse é uma plataforma open source de tracing, avaliação e gestão de prompts para aplicações LLM e agentes. Você instrumenta o app, cada execução chega como uma árvore de observações (gerações, spans, chamadas de ferramentas) e você pontua essas execuções com juízes LLM, avaliadores em código ou filas de anotação humana. Os prompts ficam no Langfuse com versões e labels de deploy, então uma mudança de prompt é algo que você consegue reverter. O núcleo tem licença MIT e pode ser self-hosted sem limites de uso. O site afirma mais de 90B de observações por mês e 21 empresas da Fortune 50 como usuárias.

A ClickHouse adquiriu o Langfuse em 2026-01-16. O post dos fundadores diz que o time entrou na ClickHouse, que o roadmap continua o mesmo, que o Cloud mantém “same endpoints, same contracts” e que não há mudanças de licença planejadas. O Langfuse v4, que reconstruiu o modelo de dados em torno das observações para consultas mais rápidas em escala, entrou no ar no Cloud e em GA para self-hosting em agosto de 2026.

A pergunta de operações que ele responde: seu time roda agentes internos (um agente de pesquisa de leads em RevOps, um assistente de intake de contratos no jurídico, um bot de triagem de suporte) e ninguém consegue ver o que eles fizeram, quanto custa cada execução ou se a edição de prompt da semana passada piorou o resultado.

O que você está comprando de fato

Tracing. SDKs para Python e JS/TS mais ingestão OpenTelemetry, então é agnóstico a framework. As integrações nativas cobrem os frameworks e builders de agentes mais comuns, como o Dify. O v4 adicionou busca full-text nos traces, uma nova barra de filtros e alertas.

Evals. LLM-as-a-judge (com scores categóricos desde março de 2026), avaliadores em código, filas de anotação para revisão humana e datasets versionados para experimentos. Desde agosto de 2026 os avaliadores conseguem avaliar imagens e áudio.

Gestão de prompts. Prompts versionados, labels de deploy, importação e exportação em massa em JSON entre projetos.

Servidor MCP e CLI. Todos os planos incluem um servidor MCP autenticado em /api/public/mcp com ferramentas de leitura e escrita, então o Claude Code ou outro agente consegue listar prompts, consultar observações e puxar resultados de experimentos. O CLI 1.0 saiu em 2026-08-28.

Preços

Publicados em langfuse.com/pricing, conferidos em 2026-11-04. Uma unidade é qualquer dado que você envia: um trace, uma observação ou um score.

• Hobby — $0. 50k unidades por mês sem opção de excedente, 30 dias de acesso aos dados, 2 usuários.
• Core — $29/mês. 100k unidades incluídas, usuários ilimitados, 90 dias de acesso aos dados.
• Pro — $199/mês. 100k unidades incluídas, 3 anos de acesso aos dados, relatórios SOC 2 e ISO 27001, BAA disponível para HIPAA. O add-on Teams custa $300/mês e traz SSO corporativo, SSO obrigatório e RBAC por projeto.
• Enterprise — $2.499/mês. Pro mais Teams, logs de auditoria, SCIM, SLAs de disponibilidade e de suporte.

O excedente em todos os planos pagos é escalonado: $8 por 100k unidades até 1M, $7 até 10M, $6,50 até 50M e $6 acima disso. Exemplos do próprio Langfuse: 200k unidades no Core custam $37/mês; 5M no Pro custam $551/mês. As regiões de dados são EUA, UE e Japão. Startups em estágio inicial têm 50% de desconto no primeiro ano.

O self-hosting OSS é gratuito, com unidades e usuários ilimitados, e inclui SSO corporativo. O Enterprise self-hosted não tem preço de tabela: é vendido junto com ClickHouse Cloud, BYOC ou Private, com preço somado ao seu plano comercial da ClickHouse.

A faixa real: um time de 12 pessoas que quer SSO cai no Pro mais Teams a $499/mês antes do excedente, contra $468/mês só em assentos para 12 pessoas no LangSmith Plus e $249/mês fixos no Braintrust Pro. Sem SSO, o mesmo time paga $29/mês no Core. Assentos nunca mexem na conta do Langfuse; unidades, sim.

Melhor para

Um time de engenharia de plataforma ou de operações que roda agentes em mais de um framework, em que residência de dados, volume ou uma revisão de segurança tornam um SaaS medido a escolha errada por padrão, e em que alguém do time consegue operar Postgres, ClickHouse, Redis e S3. Também é a opção hospedada séria mais barata para um time pequeno: o Core a $29 com usuários ilimitados basta para um primeiro agente em produção.

Não é para

Um time sem ninguém para operar infraestrutura que também precisa de RBAC por projeto e logs de auditoria: no self-hosting isso exige a chave de licença Enterprise, e no Cloud começa em $499/mês. Não é para um time que ainda não colocou um agente em produção. E não é se o que você quer automatizar é a própria avaliação: o Loop do Braintrust e o Engine do LangSmith vão mais longe ao gerar datasets e correções a partir das falhas.

Versus as alternativas

• LangSmith — escolha quando você constrói sobre LangChain ou LangGraph e quer deploy e o workspace de agentes Fleet do mesmo fornecedor, com menos de umas dez pessoas precisando de assento.
• Braintrust — o rival que mais cresce (valuation de $800M em fevereiro de 2026). Escolha quando o trabalho são as evals, não o tracing, e os revisores são mais numerosos que os engenheiros; todos os planos têm usuários ilimitados.
• Arize Phoenix — a outra opção open source. Escolha quando você já usa Arize para monitoramento de ML clássico.
• Datadog LLM Observability — escolha quando a empresa já paga Datadog e o time de segurança não vai aprovar outro fornecedor.
• Para agentes de voz, o Coval testa o que nenhum destes simula.

A compra pela ClickHouse muda a aposta no open source? A licença, não. O sinal a acompanhar é comercial: o Enterprise self-hosted agora é vendido em cima de um plano da ClickHouse. O núcleo MIT é seguro para adotar; reserve orçamento para recursos de governança pagos chegando pelo processo comercial da ClickHouse.

Pontos de atenção

• Unidades contam observações, não execuções. Uma execução de agente com 15 spans e 3 scores são 19 unidades, então as 100k incluídas no Core podem dar umas 5.000 execuções. Proteção: rode uma semana de tráfego real no Core, divida unidades por execuções para achar seu multiplicador e configure a taxa de amostragem do SDK (LANGFUSE_SAMPLE_RATE) nos agentes de alto volume e baixo risco antes de escalar.
• Self-hosting significa operar ClickHouse. O stack são dois containers mais Postgres, Redis ou Valkey, ClickHouse e blob storage, e o v4 mudou o modelo de dados por baixo. Proteção: faça o deploy com o chart Helm ou os módulos Terraform, fixe versões, leia as notas de migração antes de cada upgrade e defina um responsável de plantão.
• Self-hosting gratuito não é a configuração de compliance. RBAC por projeto, políticas de retenção de dados, logs de auditoria, mascaramento de dados no servidor e SCIM exigem a chave de licença Enterprise. Proteção: liste os controles que sua revisão de segurança exige antes de escolher o OSS e compare o preço do Enterprise com Cloud Pro mais Teams.
• O servidor MCP escreve por padrão. Ele autentica com uma API key por projeto e expõe ferramentas de escrita, então um agente com essa key consegue alterar prompts. Proteção: dê aos agentes keys de um projeto dedicado, use labels de deploy protegidos (add-on Teams ou Enterprise) nos prompts de produção e trate a key como uma credencial de deploy.