### [OpenLIT](https://dkwy.com/)

**Published:** 2026-05-06T10:59:55

**Author:** 蛋壳

**Excerpt:** OpenLIT是一款自托管、开源平台，专为简化AI开发流程而设计，特别适用于生成式AI与大语言模型（LLM）。它提供全面的工具，通过原生OpenTelemetry实现AI应用性能的可观测性，安全管理与版本控制Prompt，并防护Prompt注入和越狱攻击。OpenLIT支持覆盖整个生成式AI技术栈的可观测性，包括LLM、向量数据库和GPU，让开发者可用极少的代码集成成本、异常及运行指标追踪。模块化SDK和仪表盘帮助团队顺利从实验到生产落地，同时保障隐私与安全。

## 产品概述

OpenLIT是一款自托管、开源平台，专为简化AI开发流程而设计，特别适用于生成式AI与大语言模型（LLM）。它提供全面的工具，通过原生OpenTelemetry实现AI应用性能的可观测性，安全管理与版本控制Prompt，并防护Prompt注入和越狱攻击。OpenLIT支持覆盖整个生成式AI技术栈的可观测性，包括LLM、向量数据库和GPU，让开发者可用极少的代码集成成本、异常及运行指标追踪。模块化SDK和仪表盘帮助团队顺利从实验到生产落地，同时保障隐私与安全。

## 主要功能

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| **原生OpenTelemetry可观测性** | 为AI应用自动实现追踪与指标收集，包括LLM、大型向量数据库和GPU的详细跨度跟踪、延迟与成本监控。 |
| **Prompt中心与版本管理** | 集中管理和版本控制Prompt，支持动态变量，确保各AI Agent间的一致性和便捷更新。 |
| **API密钥安全保险库** | 安全存储和管理敏感API密钥与机密，防止泄露和未授权访问。 |
| **AI安全防护栏** | 内置防护机制，防止Prompt注入、越狱尝试及敏感数据泄露，保障应用完整性。 |
| **可编程AI评测** | 自动评估AI输出的偏见、毒性、幻觉等质量指标，提升模型可靠性。 |
| **GPU与成本监控** | 追踪自定义及微调模型的GPU使用指标并计算成本，助力预算和资源优化。 |

## 使用场景

-   **AI应用可观测性：**开发者可监控LLM驱动应用的性能、延迟与错误，保障高可靠性并优化用户体验。
-   **Prompt管理与版本控制：**团队可集中组织、更新及版本化多个AI Agent的Prompt，确保各部署间行为一致。
-   **安全与合规：**通过内置防护栏与安全密钥管理，保护AI系统免受注入攻击及数据泄露。
-   **成本与资源优化：**实时追踪AI模型与GPU的使用及费用，辅助扩容和预算决策。
-   **AI输出质量保障：**自动评估生成内容的偏见、毒性与幻觉，确保AI响应的伦理性与准确性。



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