[{"data":1,"prerenderedAt":637},["ShallowReactive",2],{"blog-langsmith-hu":3},{"slug":4,"published":5,"minutes":6,"category":7,"tags":8,"keywords":14,"about":22,"sources":31,"cover":53,"og":54,"expertise":55,"locales":56,"lang":59,"title":60,"description":61,"coverAlt":62,"metaTitle":63,"takeaways":64,"faq":70,"toc":86,"blocks":111,"others":397},"langsmith","2026-05-25",10,"llmops",[9,10,11,12,13],"Tracing","LLM evals","OpenTelemetry","Datasets","Retries",[4,15,16,17,18,19,20,21],"langsmith vs langfuse","llm observability tools","llm tracing cost","langsmith pricing","opentelemetry llm tracing","llm evaluation datasets","phoenix vs langsmith",[23,26,28],{"name":24,"url":25},"LangSmith","https:\u002F\u002Fwww.langchain.com\u002Flangsmith",{"name":11,"url":27},"https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FOpenTelemetry",{"name":29,"url":30},"ClickHouse","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FClickHouse",[32,35,38,41,44,47,50],{"title":33,"url":34},"LangSmith pricing","https:\u002F\u002Fwww.langchain.com\u002Fpricing",{"title":36,"url":37},"LangSmith documentation: administration overview","https:\u002F\u002Fdocs.langchain.com\u002Flangsmith\u002Fadministration-overview",{"title":39,"url":40},"LangSmith documentation: custom instrumentation","https:\u002F\u002Fdocs.langchain.com\u002Flangsmith\u002Fannotate-code",{"title":42,"url":43},"LangSmith documentation: trace with OpenTelemetry","https:\u002F\u002Fdocs.langchain.com\u002Flangsmith\u002Ftrace-with-opentelemetry",{"title":45,"url":46},"LangSmith documentation: evaluation concepts","https:\u002F\u002Fdocs.langchain.com\u002Flangsmith\u002Fevaluation-concepts",{"title":48,"url":49},"LangSmith documentation: self-hosted deployment","https:\u002F\u002Fdocs.langchain.com\u002Flangsmith\u002Fself-hosted",{"title":51,"url":52},"LangChain: introducing end-to-end OpenTelemetry support in LangSmith","https:\u002F\u002Fwww.langchain.com\u002Fblog\u002Fend-to-end-opentelemetry-langsmith","\u002Fimages\u002Fblog\u002Flangsmith\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Flangsmith\u002Fog.jpg","ai-engineer",[57,58,59],"en","de","hu","LangSmith: egy observability termékből lett agentplatform","LangSmith teszt: számlázás trace-enként, 14 és 180 napos retention, OpenTelemetry ingest, offline és online értékelések, és hol csúszik a platform az agent runtime felé.","Négy lap, felfelé egyre szélesebb, alulról egy elágazó alak táplálja.","LangSmith teszt: tracing, értékelések és a számla · Balázs Csorba",[65,66,67,68,69],"A számlázott egység a trace, nem a span és nem a token. A Developer csomag havonta 5000 base trace-t tartalmaz egy seathez, a Plus havi 39 dollár egy seatért, és a fizetési adatok nélküli Developer csomag havi 5000 trace-re van korlátozva.","A base trace-ek 14 napig, az extended trace-ek 180 napig maradnak meg, és az online értékelők, az automatizációs szabályok és az extend_trace_retention jelzéssel küldött API feedback magasabb, drágább szintre emeli a trace-et, hacsak nem mondasz le róla.","Az ingest korlátok óránként és csomagonként értendők: 50.000 esemény és 500 MB óránként a fizetési adatok nélküli Developer csomagban, 250.000 esemény és 2,5 GB velük, a Plusban 500.000 esemény és 5 GB.","A platform többi része LangChain Standard Unitokban számlázódik, egyenként 1,00 dollár, beleértve az Engine-t, a Fleetet, a Sandboxokat és az LLM Gatewayt, így egy seat ára kevésbé mondja meg a számlát.","Az OpenTelemetry ingest működik az SDK-n vagy egy OTLP végponton át, de az a span, amelynek a szülője soha nem érkezik meg, pufferelés után csendben eldobódik, és ez a részleges fan-out hibamódja.",[71,74,77,80,83],{"q":72,"a":73},"Mennyibe kerül a LangSmith egy kis csapatnak?","A Developer csomag egyetlen seatre ingyenes, havi 5000 base trace-et tartalmaz, és fizetési mód nélkül havi 5000 trace-re is korlátozott. A Plus havi 39 dollár egy seat, 10.000 base trace-t tartalmaz, és korlátlan további seat vehető. Az Enterprise egyedi árat kap, és ez az egyetlen szint, amely workspace szintű szerepközpontú hozzáférést és saját telepítést kínál.",{"q":75,"a":76},"Kell-e LangChain a LangSmithhez?","Nem. A langsmith SDK traceable dekorátort ad Pythonhoz, TypeScripthez, Kotlinhoz és Javához, plusz egy alacsony szintű RunTree API-t és egy REST ingest útvonalat, így bármilyen kód instrumentálható. A LangChain és a LangGraph csak ingyen kapja mellé az instrumentálást. A LangSmith OpenTelemetry spaneket is fogad, amit a dokumentáció azoknak az alkalmazásoknak ajánl, amelyek már OTLP-t küldenek.",{"q":78,"a":79},"Mi lesz a trace-ekkel két hét után?","A base retention 14 nap, utána a trace-ek a felületen és az API-ban már nem érhetők el, a hozzájuk tartozó bemenetek és kimenetek egy napon belül törlődnek, néhány trace-metaadat viszont analitikára és számlázásra megmarad. Az extended retention 180 nap és drágább, 2026. szeptember 14. óta ez a 180 nap a SaaS ügyfelek felső határa.",{"q":81,"a":82},"Futtatható-e a LangSmith a saját infrastruktúrámban?","Igen, de csak Enterprise kiegészítőként, licenckulccsal. Egy saját telepítés a frontendet, a backendet, a platform backendet, a playgroundot, a queue-t és egy kódvégrehajtó szolgáltatást futtat ClickHouse-tal a trace-ekhez, PostgreSQL-lel az üzleti adatokhoz, illetve Redis vagy Valkey-jel a queue-khoz, opcionális blob storage-ral. A LangChain éles környezetben külső adatbázisszolgáltatásokat ajánl a mellékelt helyett.",{"q":84,"a":85},"Tanít-e a LangSmith az adataimra?","Nem. Az árazási GYIK kifejezetten kimondja, hogy a LangSmith nem használja az adatokat modellek tanítására, és hogy a trace-ek, promtok és kimenetek a szervezeten belül maradnak. Ez szerződéses és nem technikus garancia, aki a saját perimeteren belül akarja az adatokat, annak az önálló telepítés való.",[87,90,93,96,99,102,105,108],{"id":88,"title":89},"what-it-is","Mi ez",{"id":91,"title":92},"how-it-works","Hogyan működik",{"id":94,"title":95},"getting-started","Első lépések",{"id":97,"title":98},"what-it-costs","Mennyibe kerül",{"id":100,"title":101},"instrumentation-choices","Natív tracing vagy OpenTelemetry",{"id":103,"title":104},"where-it-shingles","Ahol nyiklik",{"id":106,"title":107},"verdict","Ítélet",{"id":109,"title":110},"sources","Források",[112,116,119,122,125,141,142,145,151,154,155,162,165,176,182,193,194,197,251,254,257,266,267,276,278,281,290,291,294,340,343,344,347,359,365,366],{"type":113,"content":114},"paragraph",[115],"A LangSmith LLM-alkalmazásokhoz való hosztolt tracing- és értékelési platform: minden hívás, amelyet az ügynök tesz, egy runokból álló fává válik, bemenetekkel, kimenetekkel, késlenséggel és token számokkal, amelyet kereshet, értékelhet és összehasonlíthat. A pozíció a dokumentáció elolvasása után: ez a legteljesebb eszköz a fajtájában, és egyben a legdrágább, ha érteni kell hozzá, mert már nem csak observability termék.",{"type":113,"content":117},[118],"Az observability költségvetésért a Langfuse, az Arize Phoenix és a Helicone versenytársa, és egyre inkább a saját runtime-jével is, mert ugyanaz a gyártó ugyanazon az árazási oldalon adja el a Deploymentet, a Studiót, az Engine-t, a Fleetet, a Sandboxokat és az LLM Gatewayt. Ez a terjedés a legfontosabb mérlegelendő szempont, mert minden további szolgáltatás külön van mérve.",{"type":120,"level":121,"id":88,"text":89},"heading",2,{"type":113,"content":123},[124],"A platformnak négy része van, amelyek egy számlát osztoznak: tracing, értékelés, promptkezelés és egy agent runtime. Az erőforrásmodell fontosabb a funkcióknál. Egy szervezet workspace-eket tart, a workspace-ek tracing projekteket, adathalmazokat, annotációs sorokat és promptokat, minden trace pedig pontosan egy projektben van. Az alapvető tények:",{"type":126,"ordered":127,"items":128},"list",false,[129,131,133,135,137,139],[130],"Egy trace egy végrehajtás, amely egymásba ágyazott runokból áll; a run először létrejön, majd a munka előrehaladtával frissül, ezért az eseménylimit és a tracelimit különböző szám.",[132],"A tracing a langsmith SDK dekorátorjaival, egy REST ingest API-val vagy bármely instrumentált alkalmazás OpenTelemetry spanjeivel működik.",[134],"Az offline értékelések referencia kimenetekkel rendelkező példákból álló adathalmazokon futnak, az online értékelések referencia nélkül élő trace-eket értékelnek.",[136],"Az értékelők lehetnek kód, LLM-as-judge, egy típusos döntési modell, páros összehasonlítás vagy ember, és egy értékelő több projekthez is csatolható.",[138],"Annotációs sorok, adathalmaz-verziók és splitek, egy commit tagekkel működő prompt regisztráció és egy playground mind része.",[140],"Önálló telepítés létezik, de csak licenckulcs mögé tett Enterprise kiegészítésként.",{"type":120,"level":121,"id":91,"text":92},{"type":113,"content":143},[144],"Az instrumentálás a saját folyamatodban fut, és HTTPS-en küld runokat a LangSmithnek. Az SDK háttérszálról dolgozik, és egy sessionhöz tartozó akár 100 runt egyetlen API-hívásba gyűjt, így a tracing nem kerül a kérés útjába. Egy kiszolgálóoldali queue ezután átveszi az ingestet, az újrapróbálkozásokat és az integritás-ellenőrzéseket, mielőtt a trace-tárba ír.",{"type":146,"src":147,"alt":148,"wide":149,"caption":150},"image","\u002Fimages\u002Fblog\u002Flangsmith\u002Fdiagram-7.webp","Egy LangSmith trace útja Az instrumentált alkalmazáskód runokat állít elő. Az SDK kötegeket küld egy háttérszálról, mert egy rate limit percenként az első 5000 postot megállítja a runs végponton. Az ingest queue újrapróbál és a runokat a ClickHouseba írja. A felületek, a monitorok és a lekérdező API ugyanebből a tárolóból olvasnak.",true,"Mivel a queue aszinkron, egy 200 elfogadott trace mégis elbukhat, és egy rövid életű folyamat a runok elküldése előtt befejeződhet.",{"type":113,"content":152},[153],"Ez a queue magyarázza, miért az ingest korlátok fix ablakként és nem sima átlagként vannak megfogalmazva, és miért a 429 egy visszakerítéssel kezelendő normális esemény, nem kiesés. A terheléselosztó minden csomagon fix percenkénti limiteket kényszerít ki: 5000 POST vagy PATCH kérés a runs végpontokra, 5000 a feedbacks végpontra, 2000 minden más végpontra és 30 törlés. Az SDK kötegel, és éppen ez tartja egy terhelt alkalmazást ezek alatt.",{"type":120,"level":121,"id":94,"text":95},{"type":113,"content":156},[157,158,159,160,161],"Két környezeti változó kapcsolja be a tracinget kódmódosítás nélkül, ami helyi fejlesztésnél számít: a ","LANGSMITH_TRACING"," szabályozza a dekorátort és a context managert, a ","LANGSMITH_PROJECT"," pedig a cél projektet nevezi meg, alapértelmezésen default értékkel. A minimális Python beállítás egy pipeline-t követ beágyazott runokként:",{"type":163,"code":164},"code","import asyncio\n\nfrom langsmith import Client, traceable\nfrom openai import AsyncOpenAI\n\nclient = Client()\nllm = AsyncOpenAI()\n\n\n@traceable(run_type=\"retriever\", name=\"retrieve_docs\")\nasync def retrieve_docs(question: str) -> list[str]:\n    return [\"Annual report: revenue up 12 percent.\"]\n\n\n@traceable(run_type=\"llm\", name=\"answer\")\nasync def answer(question: str, context: list[str]) -> str:\n    reply = await llm.chat.completions.create(\n        model=\"gpt-5.4-mini\",\n        messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": f\"{question}\\n{chr(10).join(context)}\"}],\n    )\n    return reply.choices[0].message.content\n\n\n@traceable(name=\"support_agent\")\nasync def support_agent(question: str) -> str:\n    return await answer(question, await retrieve_docs(question))\n\n\nasync def main() -> None:\n    try:\n        print(await support_agent(\"How did revenue move?\"))\n    finally:\n        await client.flush()  # background thread must finish before exit\n\n\nasyncio.run(main())\n",{"type":113,"content":166},[167,168,169,170,171,172,173,174,175],"A dekorátor továbbítja a kontextust, így a három függvény kézi szülőhuzalozás nélkül faként jelenik meg, és a ","run_type"," dönti el, hogyan rajzolja ki a felület a csomópontot: az ","llm"," ad token számokat és késlenséget, a ","retriever"," és a ","tool"," jelöli a többi lépést. Ugyanez a kliens futtat offline értékeléseket egy adathalmazon, és itt kezd el a hozamásodni az érték.",{"type":113,"content":177},[178,179,180,181],"Ugyanez az API hajtja az értékelési ciklust. Az ","evaluate"," egy célfüggvényt, egy adathalmazt és egy értékelőlistát vesz, kísérletet hoz létre példánként egy runnal, és CI-ból vezérelhető:"," Értékeld minden becommitolt prompt módosítást a megcímkézett adathalmaz-verzión, és buktasd a buildet, ha a groundedness pontszám egynél többet esik. A LangSmith automatikusan verziózza az adathalmazokat, amikor a példák változnak, így egy tag egy CI futást egy adott adatállapothoz rögzít. A dokumentáció egyértelmű: írj öt-tíz válogatott példát a jó kimenetre, mielőtt bármilyen értékelőt megírsz.",{"type":183,"variant":184,"title":185,"body":186},"callout","warn","A trace-fa nincs a folyamatodban",[187],[188,189,192],"A tracing háttérszálon fut, hogy egy lassú vagy elérhetetlen LangSmith ne blokkolja a kérés útját, ami a helyes csere. Hátulról az, hogy a folyamat befejeződhet, mielőtt a runokat elküldené. Az SDK ehhez ",{"tag":163,"children":190},[191],"flush"," metódust ad, és a dokumentáció külön kiemeli a rövid életű jobokhoz és a serverless futtatókhoz. Ennek kihagyása a leggyakoribb oka annak, hogy egy teszt vagy batch job üres trace listát ad.",{"type":120,"level":121,"id":97,"text":98},{"type":113,"content":195},[196],"A seat a látható ár, a trace a mért mennyiség. A Developer csomag egyetlen seatre ingyenes, havi 5000 base trace-et tartalmaz; a Plus havi 39 dollár egy seat és 10.000 base trace, korlátlan további seattal; az Enterprise egyedi árú, és hozzáadja az önálló és hibrid telepítést, az egyéni SSO-t, valamint az attribútum- és szerepközpontú hozzáférésszabályozást.",{"type":198,"head":199,"rows":210},"table",[200,202,204,206,208],[201],"Csomag",[203],"Seatek",[205],"Tartalmazott trace-ek",[207],"Ingest korlát óránként",[209],"Retention",[211,222,231,242],[212,214,216,218,220],[213],"Developer, fizetési adatok nélkül",[215],"1",[217],"5000 havonta, és havi 5000 felső korlát",[219],"50.000 esemény és 500 MB",[221],"14 nap, upgrade-pel hosszabbítható",[223,225,226,228,230],[224],"Developer, fizetési adatokkal",[215],[227],"5000 havonta",[229],"250.000 esemény és 2,5 GB",[221],[232,234,236,238,240],[233],"Plus",[235],"Korlátlan, 39 dollár\u002Fdb",[237],"10.000 havonta",[239],"500.000 esemény és 5 GB",[241],"14 vagy 180 nap",[243,245,247,248,249],[244],"Enterprise",[246],"Egyedi",[246],[246],[250],"Legfeljebb 180 nap, állítható",{"type":113,"content":252},[253],"Egy esemény egy run létrehozása vagy frissítése, ezért az ugyanabban a clock órában létrehozott és majd patchelt run kétszer számít az órás limit felé, és a 2 MB-os run későbbi 3 MB-ra frissítése 5 MB-ot számít az ingest volumeni limitjébe. Ezt kell modellelni a kapacitástervezésben: a trace alakja, nem a kérések száma hajtja a korlátot.",{"type":113,"content":255},[256],"A platform többi része LangChain Standard Unitokban számlázódik, egy LSU 1,00 dollár. Az Engine hat óránként fut, egy futás becsültLSU-mennyisége 7 és 45 között van a trace volumen és az észrevett hibák számától függően. A Fleet 7 LSUt tartalmaz a Developer és 37 LSUt a Plus csomagban, a Sandboxok 8 LSUt, egy perceived error értékelő futás 0,015 LSUt. Egy 39 dolláros seat tehát kevésbé mondja meg a számlát, amint a runtime használatban van.",{"type":183,"variant":184,"title":258,"body":259},"A retention emelés csendben történik, és van egy hiba",[260],[261,262,263],"A base trace-ek 14 napig, az extended trace-ek 180 napig élnek. Az online értékelők, a trace bármely runjára illeszkedő automatizációs szabályok, és a ","extend_trace_retention",{"tag":163,"children":264},[265]," jelzéssel küldött API feedback mind drágább szintre emelik a trace-et, hacsak nem mondasz le róla, és 2026. szeptember 14. óta a 180 nap a SaaS felső határa. A durvább él az extended trace limit: ha elérted, a szabályillesztés, az API feedback és az annotációs sorok teljesen kikapcsol, mert mindegyik új extended trace-et hozhatna létre.",{"type":120,"level":121,"id":100,"text":101},{"type":113,"content":268},[269,270,271,272,273,274,275],"A LangSmith két úton fogad OpenTelemetry spaneket. Az SDK integrációval a ","LANGSMITH_OTEL_ENABLED=true"," beállítással a LangChain és a LangGraph a LangSmith exporteren át küld spaneket, a ","LANGSMITH_OTEL_ONLY=true"," pedig megakadályozza, hogy a saját formátumban is küldjön. Bármely más alkalmazásnál egy szabványos OTLP exportálót kell a ","https:\u002F\u002Fapi.smith.langchain.com\u002Fotel"," alap végpontra állítani; regionális végpontok vannak EU, APAC és AWS US területekre. Az exporter maga fűzi hozzá a jel útvonalát, ezért a \u002Fv1\u002Ftraces a basis URL-ben 404-et ad.",{"type":163,"code":277},"pip install \"langsmith[otel]\"          # needs langsmith >= 0.3.18, 0.4.25 recommended\n\nexport LANGSMITH_TRACING=true\nexport LANGSMITH_OTEL_ENABLED=true\nexport LANGSMITH_ENDPOINT=https:\u002F\u002Fapi.smith.langchain.com\nexport LANGSMITH_API_KEY=...\n\n# fan out one OTLP stream to LangSmith and to the rest of the stack\nexport OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=https:\u002F\u002Fapi.smith.langchain.com\u002Fotel\nexport OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS=\"x-api-key=...,Langsmith-Project=support\"\n\n# OTel-only, for teams that do not want a second transport\nexport LANGSMITH_OTEL_ONLY=true\n",{"type":113,"content":279},[280],"A csere a kényelem és az overhead között van. Az OTel út attribútum-leképezési gyakorlatot kér, mert a span attribútumokat a langsmith névtérrel kell felcímkézni, hogy run típusok, run ID-k és dotted order legyenek belőlük; a LangChain saját bejelentése az OpenTelemetry utat valamivel magasabb overheadként írja le, és a natív formátumot ajánlja, ha a LangSmith az egyetlen cél. A natív forma pending runokat is ad, amelyek már a munka közben megjelennek a felületen.",{"type":183,"variant":184,"title":282,"body":283},"A részleges fan-out hiba nélkül veszít spaneket",[284],[285,286,287],"Az OTLP végpont aszinkron: elfogad egy batchet, 200-as választ ad, majd a háttérben állítja elő a runokat. Az a child span, amelynek a parentje soha nem érkezik meg, pufferelődik, majd lejár, és mivel a 200-as válasz már kiment, semmi nem jelzi. Ha egy elosztott trace egy része másik backendre megy, a LangSmithbe érkező rész csendben elveszítheti a szülőjét; önálló telepítésnél a pufferablak a ","REDIS_RUNS_EXPIRY_SECONDS",{"tag":163,"children":288},[289]," Redis beállítás, alapértelmezés szerint 12 óra.",{"type":120,"level":121,"id":103,"text":104},{"type":113,"content":292},[293],"Először a gyengeségek, mert ezek döntik el, kell-e ez a termék. A számlázási egység a trace, ami csendben jutalmazza a mintavételt és bünteti azt az alkalmazást, amely minden kérést trace-el; a terheléselosztó korlátai service key vagy personal access tokenenként érvényesek, nem szervezetenként, így egy vízszintesen skálázott flottához több kulcs kell, vagy az SDK kötegelése. A workspace szintű szerepközpontú hozzáférés csak Enterprise csomagban van, egy növekvő csapat Pluszon egy szerepkörlét oszt. És az erőforráshierarchia alattuk épül át: a workspace-ek korábban tenantok voltak, az agentek beta csoportosításként jelentek meg a projektek fölött, és egy agent alapú workspace agent és környezet szerint címezi a trace-eket, nem projekt szerint.",{"type":198,"head":295,"rows":304},[296,298,300,302],[297],"Eszköz",[299],"Elsődleges erősség",[301],"Üzemeltetés",[303],"Mit ad fel",[305,313,322,331],[306,307,309,311],[24],[308],"Tracing plus értékelések plus menedzselt agent runtime",[310],"Cloud, vagy Enterprise-ban önálló",[312],"Nincs open core: az SDK ingyenes, a platform nem az",[314,316,318,320],[315],"Langfuse",[317],"MIT mag, telepíthető és átlátható",[319],"Cloud vagy önálló telepítés",[321],"Kevesebb menedzselt runtime a trace-ek körül",[323,325,327,329],[324],"Arize Phoenix",[326],"Apache-2.0, OpenTelemetryre épül",[328],"Önálló telepítés vagy cloud",[330],"Szűkebb termékfelület az adathalmazok és értékelések körül",[332,334,336,338],[333],"Helicone",[335],"Olcsó kérésszintű naplózás gyors beállítással",[337],"Cloud vagy proxy telepítés",[339],"Kevesebb mélység a run fákon és az értékelési munkafolyamatokban",{"type":113,"content":341},[342],"Amit a LangSmith nem ad fel, az a mérhetőség: a run fák, a beszélgetésszintű nézetek és az adathalmazokra épülő regressziós tesztelés referenciaimplementációja, és a foglalásokkal működő annotációs sor komoly válasz arra a kérdésre, ki jelöl mit. Ha az alkalmazásod már LangGraphon fut, a választás magától értetődik, és a váltási költség a runtime-ban van, nem a trace-ekben.",{"type":120,"level":121,"id":106,"text":107},{"type":113,"content":345},[346],"A LangSmith megéri az árát, ha az ügynök viselkedése, nem az elérhetősége az, ami elromlik, és ha embereknek kell runokat jelölniük, amelyek kiadási kaput hajtanak. Kevésbé éri meg az ára, ha csak egy kérésnaplót szeretnél, ha egy felhasználói kérésenkénti trace már több, mint amennyi a büdzsébe fér, vagy ha a platform szélesülése nem derül ki, miért fizetsz.",{"type":126,"ordered":149,"items":348},[349,351,353,355,357],[350],"Vedd fel, ha CI-ban futó, adathalmazokra épülő regressziós teszteket akarsz, nem csak egy trace böngészőt.",[352],"Vedd fel, ha több embernek kell runokat jelölnie, mert a foglalással működő annotációs sorokat és a dataset exportot nehéz újraépíteni.",[354],"Vedd fel, ha eleve LangGraphon fejlesztesz, és számítsd be a runtimeot a döntésbe, ne tettesd, mintha a trace-ek külön dolgok lennének.",[356],"Óvatosan, ha minden kérést trace-elsz: modelleld az óránkénti esemény- és bájtkorlátokat, mielőtt élesben bekapcsolod az instrumentálást.",[358],"Nézz máshová, ha önálló telepítést akarsz értékesítési beszélgetés nélkül, workspace szintű hozzáférésszabályozást, vagy ha jobban passzol egy lapos, trace-enkénti ár, mint egy LSU-alapú platform.",{"type":183,"variant":360,"title":361,"body":362},"note","A rövid változat",[363],[364],"A legjobb trace és értékelési eszköz, amit ma kapni lehet, úgy árusítva, hogy a platform már azt a runtime-ot is tartalmazza, amit figyel. Vedd komolyan a tracing és értékelés részt, maradj a natív szállításnál, hacsak nem futtatsz már OpenTelemetryt, és a használati limiteket az első éles hét előtt állítsd be, ne a számla után.",{"type":120,"level":121,"id":109,"text":110},{"type":126,"ordered":149,"items":367},[368,373,377,381,385,389,393],[369],{"tag":370,"href":34,"children":371},"a",[372],"LangSmith árazás",[374],{"tag":370,"href":37,"children":375},[376],"LangSmith dokumentáció: administration overview",[378],{"tag":370,"href":40,"children":379},[380],"LangSmith dokumentáció: custom instrumentation",[382],{"tag":370,"href":43,"children":383},[384],"LangSmith dokumentáció: trace with OpenTelemetry",[386],{"tag":370,"href":46,"children":387},[388],"LangSmith dokumentáció: evaluation concepts",[390],{"tag":370,"href":49,"children":391},[392],"LangSmith dokumentáció: self-hosted deployment",[394],{"tag":370,"href":52,"children":395},[396],"LangChain: end-to-end OpenTelemetry a LangSmithben",[398,455,521,581],{"slug":399,"published":400,"minutes":401,"category":7,"tags":402,"keywords":408,"about":422,"sources":430,"cover":449,"og":450,"expertise":55,"locales":451,"lang":59,"title":452,"description":453,"coverAlt":454},"deepseek-v4-1-flash-1017","2026-10-17",15,[403,404,405,406,407],"DeepSeek","Open-weight models","KV cache","Mixture of experts","LLM cost",[409,410,411,412,413,414,415,416,417,418,419,420,421],"DeepSeek V4.1 Flash 1017","DeepSeek V4.1 Flash","Causal Encoder-Decoder","Compressed Sparse Attention 2","CSA2","FP4 KV cache","KV cache compression","SWA Bounded Replay","Engram conditional memory","DSpark speculative decoding","DeepSeek pricing","DeepSWE benchmark","open-weight coding model",[423,425,427],{"name":403,"url":424},"https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FDeepSeek",{"name":406,"url":426},"https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FMixture_of_experts",{"name":428,"url":429},"Transformer (deep learning architecture)","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FTransformer_(deep_learning_architecture)",[431,434,437,440,443,446],{"title":432,"url":433},"DeepSeek-AI: DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression (arXiv:2609.19969)","https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2609.19969",{"title":435,"url":436},"Hugging Face: deepseek-ai\u002FDeepSeek-V4.1-Flash-1017 model card","https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdeepseek-ai\u002FDeepSeek-V4.1-Flash-1017",{"title":438,"url":439},"OpenRouter: DeepSeek V4.1 Flash 1017, pricing and providers","https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002Fdeepseek\u002Fdeepseek-v4.1-flash-1017",{"title":441,"url":442},"The Decoder: Deepseek V4.1 Flash 1017 beats larger rivals in agentic tasks while once again massively cutting per-task costs","https:\u002F\u002Fthe-decoder.com\u002Fdeepseek-v4-1-flash-1017-beats-larger-rivals-in-agentic-tasks-while-once-again-massively-cutting-per-task-costs\u002F",{"title":444,"url":445},"AI Weekly: DeepSeek opens V4.1-Flash-1017 weights and $0.75 Search API","https:\u002F\u002Faiweekly.co\u002Falerts\u002Fdeepseek-opens-v41-flash-1017-weights-and-075-search-api",{"title":447,"url":448},"DeepSeek on X: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 announcement","https:\u002F\u002Fx.com\u002Fdeepseek_ai\u002Fstatus\u002F2111375640717033777","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fdeepseek-v4-1-flash-1017\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fdeepseek-v4-1-flash-1017\u002Fog.jpg",[57,58,59],"DeepSeek V4.1 Flash 1017: 890 bájt KV-cache tokenenként, és mit nyer ezzel egy ágens","Technikai mélyfúrás a DeepSeek V4.1 Flash 1017-ről: encoder-decoder felosztás, CSA2 cache-megosztás, FP4 KV-cache, benchmarkok és a valós költség ágensfeladatonként.","Balra egy magas, vékony kártyákból álló köteg, egy nyíl, jobbra ugyanezek a kártyák a magasság negyedére préselve.",{"slug":456,"published":400,"minutes":6,"category":7,"tags":457,"keywords":462,"about":474,"sources":484,"cover":515,"og":516,"expertise":55,"locales":517,"lang":59,"title":518,"description":519,"coverAlt":520},"llm-rate-limits-retries-provider-fallback",[458,13,459,460,461],"Rate limits","Fallback","Reliability","LLM gateway",[463,464,465,466,467,468,469,470,471,472,473],"llm rate limit handling","429 too many requests llm api","exponential backoff with jitter","anthropic 529 overloaded error","openai rate limit retry","llm provider fallback","litellm fallbacks","retry-after header","llm circuit breaker","multi provider llm failover","claude api rate limits",[475,478,481],{"name":476,"url":477},"Token bucket","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FToken_bucket",{"name":479,"url":480},"Exponential backoff","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FExponential_backoff",{"name":482,"url":483},"Circuit breaker design pattern","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FCircuit_breaker_design_pattern",[485,488,491,494,497,500,503,506,509,512],{"title":486,"url":487},"Claude Platform Docs: Rate limits","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fapi\u002Frate-limits",{"title":489,"url":490},"Claude Platform Docs: API errors","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fapi\u002Ferrors",{"title":492,"url":493},"OpenAI API Docs: Rate limits","https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fapi\u002Fdocs\u002Fguides\u002Frate-limits",{"title":495,"url":496},"AWS Builders Library: Timeouts, retries and backoff with jitter","https:\u002F\u002Fbuilder.aws.com\u002Fcontent\u002F3EumjoZascWd1oZiEgL8ORlv3qE\u002Ftimeouts-retries-and-backoff-with-jitter",{"title":498,"url":499},"MDN: Retry-After header","https:\u002F\u002Fdeveloper.mozilla.org\u002Fen-US\u002Fdocs\u002FWeb\u002FHTTP\u002FReference\u002FHeaders\u002FRetry-After",{"title":501,"url":502},"Martin Fowler: Circuit Breaker (2014)","https:\u002F\u002Fmartinfowler.com\u002Fbliki\u002FCircuitBreaker.html",{"title":504,"url":505},"LiteLLM Docs: Router, retries and cooldowns","https:\u002F\u002Fdocs.litellm.ai\u002Fdocs\u002Frouting",{"title":507,"url":508},"LiteLLM Docs: Proxy fallbacks and reliability","https:\u002F\u002Fdocs.litellm.ai\u002Fdocs\u002Fproxy\u002Freliability",{"title":510,"url":511},"OpenRouter Docs: Model fallbacks","https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002Fdocs\u002Fguides\u002Frouting\u002Fmodel-fallbacks",{"title":513,"url":514},"AI SDK Docs: Settings (maxRetries, timeout)","https:\u002F\u002Fai-sdk.dev\u002Fdocs\u002Fai-sdk-core\u002Fsettings","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fllm-rate-limits-retries-provider-fallback\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fllm-rate-limits-retries-provider-fallback\u002Fog.jpg",[57,58,59],"LLM rate limitek élesben: újrapróbálás, backoff és szolgáltatóváltás","Hogyan működnek az LLM rate limitek, mit érdemes újrapróbálni, backoff jitterrel, retry egy rétegben, és fallback-láncok, amelyek nem rontják el a kimenetet.","Kis négyzetek kapaszkodnak három fokon egy széles téglalaphoz, mögötte még kettő sorban.",{"slug":522,"published":400,"minutes":523,"category":7,"tags":524,"keywords":529,"about":540,"sources":550,"cover":575,"og":576,"expertise":55,"locales":577,"lang":59,"title":578,"description":579,"coverAlt":580},"prompt-versioning-management",8,[525,526,527,528,315],"Prompt management","Versioning","LLMOps","Evals",[530,531,532,533,534,535,536,537,538,539],"prompt versioning","prompt management","prompt registry","version control for prompts","langfuse prompt management","mlflow prompt registry","prompts in git","openai prompt object deprecation","prompt rollback production","prompt ci evaluation",[541,544,547],{"name":542,"url":543},"Prompt engineering","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FPrompt_engineering",{"name":545,"url":546},"Version control","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FVersion_control",{"name":548,"url":549},"Continuous integration","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FContinuous_integration",[551,554,557,560,563,566,569,572],{"title":552,"url":553},"OpenAI API Docs: Migrate from prompt objects","https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fapi\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fprompting\u002Fmigrate-from-prompt-object",{"title":555,"url":556},"OpenAI API Docs: Prompt engineering (reusable prompts deprecation note)","https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fapi\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fprompt-engineering",{"title":558,"url":559},"Langfuse Docs: Prompt version control","https:\u002F\u002Flangfuse.com\u002Fdocs\u002Fprompt-management\u002Ffeatures\u002Fprompt-version-control",{"title":561,"url":562},"Langfuse Docs: Prompt caching in the SDKs","https:\u002F\u002Flangfuse.com\u002Fdocs\u002Fprompt-management\u002Ffeatures\u002Fcaching",{"title":564,"url":565},"Langfuse Docs: Link prompts to traces","https:\u002F\u002Flangfuse.com\u002Fdocs\u002Fprompt-management\u002Ffeatures\u002Flink-to-traces",{"title":567,"url":568},"MLflow Docs: Prompt Registry","https:\u002F\u002Fmlflow.org\u002Fdocs\u002Flatest\u002Fgenai\u002Fprompt-registry\u002F",{"title":570,"url":571},"Promptfoo Docs: GitHub Action","https:\u002F\u002Fwww.promptfoo.dev\u002Fdocs\u002Fintegrations\u002Fgithub-action\u002F",{"title":573,"url":574},"Claude Platform Docs: Prompt caching","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fbuild-with-claude\u002Fprompt-caching","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fprompt-versioning-management\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fprompt-versioning-management\u002Fog.jpg",[57,58,59],"Promptverziózás élesben: git, registry, címkék és visszaállítás","Promptok verziózása élesben: mi tartozik egy verzióhoz, git vagy prompt registry, címkék és visszaállítás, eval-kapu a CI-ban és a cache-re gyakorolt hatás.","Öt álló kártya sorban, a harmadik íves nyíllal visszafordul, a kapu az utolsó előtt áll.",{"slug":582,"published":400,"minutes":583,"category":7,"tags":584,"keywords":589,"about":600,"sources":610,"cover":631,"og":632,"expertise":55,"locales":633,"lang":59,"title":634,"description":635,"coverAlt":636},"llm-batch-api-offline-workloads",9,[585,586,527,587,588],"Batch API","Cost","Prompt caching","Data pipelines",[590,591,592,593,594,595,596,597,598,599],"llm batch api","anthropic message batches api","openai batch api","gemini batch mode","batch inference llm cost","batch api 50 percent discount","openai flex processing","bedrock batch inference","llm offline processing","batch api prompt caching",[601,604,607],{"name":602,"url":603},"Batch processing","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FBatch_processing",{"name":605,"url":606},"JSON Lines","https:\u002F\u002Fjsonlines.org\u002F",{"name":608,"url":609},"Large language model","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FLarge_language_model",[611,614,616,617,620,623,625,628],{"title":612,"url":613},"Claude Platform Docs: Batch processing","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fbuild-with-claude\u002Fbatch-processing",{"title":615,"url":487},"Claude Platform Docs: Rate limits (Message Batches API)",{"title":573,"url":574},{"title":618,"url":619},"OpenAI API Docs: Batch API","https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fapi\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fbatch",{"title":621,"url":622},"OpenAI API Docs: Flex processing","https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fapi\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fflex-processing",{"title":624,"url":493},"OpenAI API Docs: Rate limits (batch queue limits)",{"title":626,"url":627},"Google AI for Developers: Gemini Batch API","https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs\u002Fbatch-api",{"title":629,"url":630},"Amazon Bedrock User Guide: Batch inference","https:\u002F\u002Fdocs.aws.amazon.com\u002Fbedrock\u002Flatest\u002Fuserguide\u002Fbatch-inference.html","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fllm-batch-api-offline-workloads\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fllm-batch-api-offline-workloads\u002Fog.jpg",[57,58,59],"LLM batch API-k: félárú inferencia olyan munkára, amely várhat","Mikor érdemes az Anthropic, OpenAI és Gemini batch API-ját használni, hogyan működnek a limitek, a párosítás és a hibák, és hogyan adódnak össze a kedvezmények.","Széles doboz nyolc kis négyzettel, balról érkeznek, egy hosszú nyíl visszatér.",1792261159931]