[{"data":1,"prerenderedAt":123},["ShallowReactive",2],{"seo-verification":3,"marketplace-app-es-langfuse":6},{"google":4,"bing":5},"EycwPY2XMyTkVzas3n1ygeNJFGAH513qrMjfDljzsMQ","",{"key":7,"data":8},"marketplace-app-es-langfuse",{"slug":9,"slugs":10,"categorySlugs":11,"name":16,"description":17,"phase":18,"unavailableReason":19,"docsUrl":20,"logo":21,"github":22,"tagline":23,"longDescription":24,"features":25,"useCases":33,"steps":43,"faq":62,"specs":81,"compatibleOs":93,"relatedApps":95,"relatedPosts":116,"category":120},"langfuse",{"fr":9,"en":9,"ar":9,"es":9},{"fr":12,"en":13,"ar":14,"es":15},"ia","artificial-intelligence","الذكاء-الاصطناعي","inteligencia-artificial","Langfuse","Plataforma de observabilidad LLM de código abierto: trace cada llamada de IA, evalúe la calidad de las respuestas, gestione sus prompts y compare los costos de los modelos — autoalojada en su VPS.",1,null,"https:\u002F\u002Fservorbit.com\u002Fblog\u002Falojar-langfuse-en-un-vps","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Flangfuse.svg","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flangfuse\u002Flangfuse","Observabilidad autoalojada para aplicaciones LLM: cada llamada trazada, cada costo medido, cada prompt versionado y evaluado — sin enviar sus trazas a terceros.","Langfuse es una plataforma de observabilidad de código abierto para aplicaciones basadas en modelos de lenguaje. Ofrece una visibilidad detallada de cada llamada de IA que realiza su aplicación: traza completa del prompt y de la respuesta, desglose de las latencias, seguimiento del costo por modelo y por usuario, y puntuaciones de evaluación estructuradas, reunidos en un único panel de control. Mientras que una herramienta de monitoreo de infraestructura le dice que el servidor funciona bien, Langfuse le dice lo que su modelo respondió realmente, cuánto costó y si la calidad se ha degradado desde la última versión del prompt.\n\nDesplegado en su VPS, Langfuse sustituye a los servicios alojados equivalentes (Langsmith, Helicone, Arize) sin transmitir sus trazas ni los datos de sus usuarios a terceros. Basta una sola llamada del SDK para instrumentar una pila Python, TypeScript o compatible con OpenAI — decorador `@observe()` o `langfuse.trace()` — y las integraciones LiteLLM, LangChain, LlamaIndex y Dify emiten sus trazas automáticamente. La versión 3.x, cuyo núcleo se publica bajo licencia MIT, añade un centro de gestión de prompts: sus ingenieros comparan variantes, lanzan evaluaciones mediante juez LLM o mediante anotación humana, y promueven la versión ganadora a producción sin volver a desplegar el código. Una API REST y un SDK web completan el conjunto.",[26,27,28,29,30,31,32],"Trazado de extremo a extremo — prompt, respuesta, latencia, costo y número de tokens en cada llamada, con spans anidados para seguir las cadenas de agentes.","SDK nativos para Python y TypeScript, además de una integración automática con LiteLLM, LangChain, LlamaIndex y Dify.","Gestión de prompts — versione sus prompts, pruebe variantes en A\u002FB y publique una actualización sin volver a desplegar su aplicación.","Marco de evaluación — puntúe cualquier traza mediante juez LLM, mediante anotación humana o mediante una puntuación calculada por un modelo.","Análisis de costos y de uso — desglose por modelo, por endpoint, por usuario y por sesión, para comparar a los proveedores con cifras.","Conjuntos de datos — capture trazas de producción como conjuntos de pruebas de referencia.","Control de acceso por roles — aísle las claves de API por entorno (desarrollo, preproducción, producción).",[34,37,40],{"title":35,"body":36},"Diagnosticar una regresión de calidad","Cuando un nuevo modelo o una nueva versión de prompt degrada las respuestas, filtre las trazas por puntuación de evaluación, compárelas en paralelo con la versión anterior y reproduzca la entrada defectuosa con un solo clic. Busca la causa en casos reales en lugar de en comentarios aproximados de los usuarios.",{"title":38,"body":39},"Vigilar el costo de la IA en producción","Haga un seguimiento del consumo de tokens por modelo, por usuario y por funcionalidad, y detecte el endpoint que supera su presupuesto. La decisión de pasar de un modelo caro a un modelo más económico se toma entonces con mediciones, no con una intuición.",{"title":41,"body":42},"Hacer evolucionar los prompts sin volver a desplegar","Publique una nueva versión de prompt desde la interfaz de Langfuse, dirija hacia ella una parte del tráfico, recopile las puntuaciones de evaluación y promueva la versión ganadora — sin tocar el código de su aplicación ni esperar una ventana de despliegue.",[44,47,50,53,56,59],{"title":45,"body":46},"Pida un VPS ServOrbit (4 GB de RAM como mínimo)","Langfuse ejecuta seis servicios: la interfaz web, un worker en segundo plano, PostgreSQL 16, ClickHouse 24, Redis 7 y MinIO. 4 GB constituyen el mínimo practicable y se recomiendan 8 GB para una carga de producción. Prevea también espacio en disco: ClickHouse acumula las trazas con el paso del tiempo.",{"title":48,"body":49},"Apunte un dominio al VPS antes del despliegue","Langfuse exige un dominio: su autenticación se basa en NextAuth.js, que necesita un FQDN resoluble públicamente en HTTPS para establecer la URL de retorno y las cookies de sesión. Basta con un subdominio de un dominio de su propiedad — cree un registro A hacia la IP del VPS antes de iniciar el despliegue.",{"title":51,"body":52},"Conéctese por primera vez","La URL abre la pantalla de Langfuse con un enlace «Sign up»: cree su cuenta y, a continuación, su organización y su primer proyecto en el asistente.",{"title":54,"body":55},"Despliegue desde el Marketplace","Seleccione Langfuse en el Marketplace de ServOrbit y haga clic en Desplegar. Docker Compose levanta los seis servicios automáticamente. La interfaz web responde en su dominio en cuanto se superan los controles de estado: cuente entre 60 y 90 segundos en el primer arranque, el tiempo que ClickHouse necesita para inicializarse.",{"title":57,"body":58},"Cree su primer proyecto y obtenga sus claves","Abra su dominio y cree su cuenta — el registro está activo de forma predeterminada. Cree después un proyecto y anote su par de claves pública y secreta desde la página Settings. Cree un par distinto por entorno para poder revocar los accesos de desarrollo sin tocar la producción.",{"title":60,"body":61},"Instrumente su aplicación","En Python: `pip install langfuse`, indique `LANGFUSE_HOST` con su dominio, así como `LANGFUSE_PUBLIC_KEY` y `LANGFUSE_SECRET_KEY`, y luego decore sus llamadas al modelo con `@observe()`. En TypeScript: `npm install langfuse` y, a continuación, inicialice el cliente con los mismos valores. Si LiteLLM ya está en su pila, añada `success_callback = [\"langfuse\"]` a su `litellm_config.yaml` y las llamadas que pasan por el proxy quedan trazadas sin modificar ni una línea de la aplicación. Las primeras trazas aparecen en el panel de control en unos segundos.",[63,66,69,72,75,78],{"q":64,"a":65},"¿Qué es Langfuse exactamente?","Una plataforma de código abierto de observabilidad y de gestión de prompts para aplicaciones LLM. Registra cada prompt enviado a un modelo y cada respuesta recibida, y le permite analizar su calidad, su costo, su latencia y sus regresiones — todo ello en una infraestructura que usted controla.",{"q":67,"a":68},"¿Cuánta RAM se necesita?","Langfuse ejecuta seis servicios: la interfaz web, un worker, PostgreSQL, ClickHouse, Redis y MinIO. El mínimo es de 4 GB de RAM; se recomiendan 8 GB para un tráfico de producción regular. ClickHouse es el componente más exigente, con 1 a 2 GB bajo carga.",{"q":70,"a":71},"¿Es gratuito en autoalojamiento?","Sí. El núcleo de Langfuse se publica bajo licencia MIT y su autoalojamiento es totalmente gratuito. El plan Langfuse Cloud que ofrece el editor tiene un nivel gratuito y niveles de pago, pero es independiente: en ServOrbit, usted solo paga el VPS.",{"q":73,"a":74},"¿Qué proveedores de modelos son compatibles?","Langfuse es agnóstico. Existen integraciones nativas para OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Cohere y cualquier API compatible con OpenAI — Ollama, LiteLLM, Mistral, Groq. LangChain, LlamaIndex, Dify, Haystack y Vercel AI disponen igualmente de integraciones de primer nivel. Si su pila habla con un modelo, puede emitir trazas hacia Langfuse.",{"q":76,"a":77},"¿Es obligatorio un nombre de dominio?","Sí. La autenticación de Langfuse se basa en NextAuth.js, que necesita un dominio resoluble públicamente en HTTPS para establecer la URL de retorno y las cookies de sesión. Basta con un subdominio de un dominio de su propiedad; hágalo apuntar al VPS antes del despliegue.",{"q":79,"a":80},"¿Mis trazas salen de mi servidor?","No. Esa es precisamente la razón de ser del autoalojamiento: los prompts, las respuestas y los datos de los usuarios permanecen en PostgreSQL, ClickHouse y MinIO en su propio VPS, mientras que un servicio alojado como Langsmith, Helicone o Arize supone confiárselos. Acuérdese de hacer una copia de seguridad de los volúmenes de PostgreSQL y de ClickHouse: el primero contiene sus proyectos, sus prompts y sus usuarios; el segundo, el historial de las trazas.",{"ram":82,"cpu":83,"disk":84,"stack":85,"port":92},"4 GB (8 GB recomendado en producción)","2 vCPU","40 GB",[86,87,88,89,90,91],"Docker","Next.js","PostgreSQL 16","ClickHouse 24","Redis 7","MinIO","3000",[94],"ubuntu-24.04",[96,104,110],{"name":97,"slug":98,"categorySlug":15,"categoryName":99,"categoryColor":100,"logo":101,"tagline":102,"description":103},"Open WebUI","open-webui","Inteligencia Artificial","text-purple-400 bg-purple-500\u002F10","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fopen-webui.svg","Interfaz web para sus LLM — Ollama, OpenAI, Mistral — alojada en su propio servidor.","Interfaz web para interactuar con sus LLM locales o remotos. Sus datos permanecen en su infraestructura — ningún tercero implicado.",{"name":105,"slug":106,"categorySlug":15,"categoryName":99,"categoryColor":100,"logo":107,"tagline":108,"description":109},"Ollama","ollama","https:\u002F\u002Fcdn.simpleicons.org\u002Follama","Sirva LLM de código abierto desde su VPS — API compatible con OpenAI, sin coste por token.","Sirva LLM de código abierto desde su propio servidor. Descargue Llama 3, Mistral, Qwen o DeepSeek con un solo comando, detrás de una API compatible con OpenAI y sin coste por token.",{"name":111,"slug":112,"categorySlug":15,"categoryName":99,"categoryColor":100,"logo":113,"tagline":114,"description":115},"Dify","dify","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fdify.svg","Cree aplicaciones LLM con arrastrar y soltar — chatbots, agentes, pipelines RAG — sin backend.","Cree aplicaciones LLM de forma visual: chatbots, agentes RAG, pipelines — sin escribir código backend.",[117,118,119],"self-host-langfuse-vps","heberger-open-webui","heberger-ollama-vps",{"key":12,"slug":15,"name":99,"objective":121,"icon":122,"color":100},"Crear, alojar y operar soluciones de IA.","ai",1789665092154]