概要
主な機能
- ランニングトレースにステップバイステップの入出力とトークン使用を実現
- データセットの生成と自動評価
- 組み込み、コードベース、LLM-エージェント評価器
- プロダクション監視ダッシュボード
- ヒューマンフィードバックと注釈の収集
- プロンプトマネージャー、バージョニング、プレイグラウンド
料金
- モデル
- Freemium
- 評価
- 4.8 / 5 (5)
ユースケース
LLM チェーン・エージェント実行ログのデバッグ
LLM チェーンとエージェントの詳細実行ログをチェックして、開発中のエラーの発生、その他非公開出力を特定し、レイテンシーのボトルネックなどを検査する。
モデルパフォーマンス評価
テストデータセットとのLLM出力を評価して、品質、精度、変化を測定する。その後、その変更をプロダクションにデプロイする前に。
LLMアプリケーションの実行監視
デプロイされたLLMアプリケーションを維持するのに十分な信頼性を維持するために、実行状況、使用状況、エラーをリアルタイムで監視し、問題を迅速に診断する。
プロンプトの最適化
観察可能性のデータと評価メトリックを使って、プロンプトを反復実験し、それらをバージョンで比較して、LLMアプリケーション結果の改善に取り組む。
メリット & デメリット
メリット
- 詳細なネストトレースのチェーン、エージェント、ツールコールに対する
- LangChainやLangGraphと統合されたデータセットと評価ワークフローによるバックトレーステスト
- LangChainエコシステムとの緊密な統合
- プロダクションモニタリングのコスト、遅延、フィードバック
- フレームワークに依存しないSDKにより、LangChain以外にも適用可能
デメリット
- 最高のエクスペリエンスは、LangChainエコシステムの使用を前提としている
- LLM-エージェント評価には、注意されたセットアップと検証が必要
- 商用ベースプリズニングは、体積に基づくことが可能
- データセットと評価
- LangChainエコシステムとの緊密な統合
- プロダクションモニタリングのコスト、遅延、フィードバック
レビュー
5件の評価の平均。
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Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. The automation is exactly what I needed, and the value for money is strong. I do wish the mobile experience lags, but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. The dashboard is exactly what I needed, and support is responsive. I do wish the mobile experience lags, but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the integrations — handled better than most — and support is responsive. Worth the time if this is your use case.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the onboarding — handled better than most — and the value for money is strong. Pricing gets steep at scale is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and the value for money is strong. The onboarding fits neatly into how we already work, and the API removed a step we used to do by hand. The docs could be deeper, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Q&A
Does LangSmith Deployment include any free deployments?
Plus plans include 1 free small serverless deployment. If you spin up additional serverless or dedicated deployments, you’ll be charged on usage (resource time).
Asked by Priya Nair · Feb 6, 2026
What does uptime mean for LangSmith Deployment usage?
Uptime is the duration your deployment’s database is live and persisting state. Uptime will be tracked as soon as your deployment is live and ends when you shut it down. Dev agent deployments are typically short-lived (used during iteration, then deleted) – whereas Production agent deployments stay live and are updated via revisions (rather than being deleted).
Asked by Uma Krishnan · Feb 8, 2026
Why would I upgrade a base trace to an extended trace?
Base traces are short-lived (14-day retention) and ideal for quick debugging or ad-hoc analysis. They’re priced for volume and short-term utility. Extended traces are retained for 400 days. This is useful when traces include valuable feedback associated with them, such as from users, evaluators, or human labelers. This feedback makes them valuable for ongoing improvement and model tuning. LangSmith lets you choose the right retention for each trace, helping you balance cost and value.
Asked by Farah Rahimi · Feb 1, 2026
What is the difference between a base trace and an extended trace?
Base traces have a shorter retention period of 14 days. Extended traces have a longer retention period of 400 days. You can "upgrade" base traces to extended traces for an additional fee.
Asked by Hasan Demir · Jan 24, 2026
What is a trace? Can it contain multiple events?
A trace represents a single execution of your application—whether it’s an agent, evaluator, or playground session. It can include many individual steps, such as LLM calls and other tracked events. Here's an example of a single trace.
Asked by Anya Sokolova · Jan 18, 2026
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