Langfuse에서 Confident AI로 전환하기

confident-trace로 Langfuse에서 Confident AI로 OpenTelemetry 트레이스를 옮겨요. 스팬, 프로바이더 클라이언트, 프레임워크는 그대로 둬요.

출처: 문서

본문

개요

Langfuse SDK v4(Python)와 v5(TypeScript)는 이미 OpenTelemetry 위에서 돌아요. confident-trace도 같은 프로토콜을 말하므로, 전환은 exporter 교체예요: Langfuse 클라이언트 래퍼를 init()으로 바꾸고, 데코레이터 이름을 바꾸고, 오늘 내보내는 모든 스팬을 유지하면 돼요.

이 가이드에서 배울 것:

confident-trace 설치하고 Langfuse 키들을 하나의 CONFIDENT_API_KEY로 교체해요.
클라이언트 설정을 init()으로 교체해서 자동 인스트루먼테이션이 스팬을 내보내게 해요.
@observe를 @span으로 이름 변경해서 모든 트레이스가 이름·입력·출력을 갖게 해요.
무엇이 바뀌는지 확인 — 트레이스가 Confident AI에 들어오면: 모든 트레이스의 평가, 프로덕션에서 큐레이션된 데이터셋, 품질 하락 시 알림이에요.

사전 준비

Project API Key, CONFIDENT_API_KEY(예: confident_us_proj_...). 여기서 가져오세요.
Python SDK용 Python 3.10+ 또는 TypeScript SDK용 Node.js 22+.
기존 Langfuse 설정. 아래 Before 스니펫은 2026년 9월 기준 Langfuse 퀵스타트를 따릅니다.

Python용 confident-trace는 PyPI에서 안정 릴리스예요. TypeScript용 confident-trace는 npm에서 알파 릴리스입니다. TypeScript 스니펫은 알파 API를 따릅니다.

전환하기

confident-trace 설치하기

패키지 하나예요. 프로바이더 SDK는 선택적 피어로 남아요. CONFIDENT_API_KEY가 LANGFUSE_PUBLIC_KEY, LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_BASE_URL을 대체해요. EU 리전이면 CONFIDENT_OTEL_ENDPOINT=https://eu.otel.confident-ai.com/v1/traces도 설정해요.

pip install confident-trace
export CONFIDENT_API_KEY=...
# replaces LANGFUSE_PUBLIC_KEY, LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_BASE_URL

npm install confident-trace
export CONFIDENT_API_KEY=...
# replaces LANGFUSE_PUBLIC_KEY, LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_BASE_URL
node --import confident-trace/register dist/index.js

클라이언트 래퍼를 init()으로 교체하기

Langfuse의 OpenAI import를 버려요. 자동 인스트루먼테이션이 평범한 클라이언트에서 스팬을 내보내요.

Python

from langfuse.openai import openai

response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)

from confident_trace import init
from openai import OpenAI

init()
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)

TypeScript (alpha)

import { NodeSDK } from "@opentelemetry/sdk-node";
import { LangfuseSpanProcessor } from "@langfuse/otel";
import { observeOpenAI } from "@langfuse/openai";
import OpenAI from "openai";

const sdk = new NodeSDK({ spanProcessors: [new LangfuseSpanProcessor()] });
sdk.start();
const openai = observeOpenAI(new OpenAI());

const response = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-4.1-mini",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
});

import { init } from "confident-trace";
import OpenAI from "openai";

const tracing = init();
const client = new OpenAI();

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-4.1-mini",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
});

@observe를 @span으로 이름 변경하기

형태는 같아요. 반환 값과 예외가 그대로 흘러요.

Python

from langfuse import observe

@observe()
def answer(question: str) -> str:
    return openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1-mini",
        messages=[{"role": "user", "content": question}],
    ).choices[0].message.content

from confident_trace import span

@span
def answer(question: str) -> str:
    return client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1-mini",
        messages=[{"role": "user", "content": question}],
    ).choices[0].message.content

TypeScript (alpha)

import { observe } from "@langfuse/tracing";

const answer = observe(
  async (question: string) => {
    const response = await openai.chat.completions.create({
      model: "gpt-4.1-mini",
      messages: [{ role: "user", content: question }],
    });
    return response.choices[0].message.content;
  },
  { name: "answer" },
);

import { span } from "confident-trace";

const answer = span({ name: "answer" }, async (question: string) => {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-4.1-mini",
    messages: [{ role: "user", content: question }],
  });
  return response.choices[0].message.content;
});

앱을 한 번 실행해 보세요. 트레이스가 몇 초 안에 프로젝트의 Observatory에 나타나요. 나타나지 않으면 같은 프로세스에서 CONFIDENT_API_KEY가 설정됐는지, 앱이 종료 전에 플러시하는지 확인해요.

무엇이 바뀌나요

트레이싱이 시작점이에요. 평가가 성과가 나는 지점이죠. 모든 트레이스가 점수를 받아요. 낮은 점수는 데이터셋 행이 되고, 데이터셋 행은 회귀 테스트가 되며, 다음 릴리스는 실제 프로덕션 실패에 맞춰 출시됩니다.

Capability	Langfuse	Confident AI
OpenTelemetry ingestion	Yes	OTLP over HTTP and gRPC
Auto-instrumented providers	OpenAI wrapper and LangChain callback	OpenAI, Anthropic, Google GenAI, Bedrock, 5 gateways, 16 frameworks
Built-in eval metrics	Managed evaluators, custom scoring	50+ research-backed metrics through DeepEval
Online evals on traces, spans and threads	Traces only	Yes
Quality-aware alerting on eval scores	Slack, webhook, GitHub Actions	Email, Slack, Discord, Teams
Prompt and use case drift detection	No	Yes
Automatic dataset curation from production	Manual add to dataset	Ingestion tasks, filtered and tagged
Multi-turn simulation	No	Yes
Git-based prompt management	No	Branches, PRs, approvals, eval actions
Cross-functional workflows, no code	No	PMs and QA run evals over HTTP
Regression testing and CI gates	No	Yes
Safety monitoring	No	Toxicity, bias, PII on production traffic

마이그레이션 질문

인스트루먼테이션을 다시 써야 하나요?

아니요. confident-trace는 표준 OTLP로 내보내요. 프레임워크에서 온 기존 OpenTelemetry 스팬이 그대로 내보내집니다.

전환 중에 둘 다 실행할 수 있나요?

네. OpenTelemetry Collector를 두 엔드포인트 모두에 지정하고 전환 전에 일주일 비교해요. CONFIDENT_OTEL_ENDPOINT는 Collector URL을 받아요.

내 Langfuse 데이터셋과 프롬프트는요?

마이그레이션 콜에서 가져와요. Langfuse는 공개 API와 예약된 blob storage export로 내보내요. 그 결과를 Confident AI 데이터셋과 프롬프트 버전으로 매핑합니다.

$200은 어떻게 받나요?

콜을 예약하세요. 콜 후 조직의 첫 유료 인보이스에 $200 쿠폰을 적용해 드려요. 조직당 보상 하나예요.

TypeScript SDK는 준비됐나요?

Python SDK는 PyPI에서 안정적이에요. TypeScript SDK는 npm에서 알파 릴리스입니다. 이 가이드의 TypeScript 스니펫은 알파 API를 따릅니다.

Langfuse에서 Confident AI로 전환하기