Langfuse
Open-Source-LLM-Engineering-Plattform
Ollama
Der einfachste Weg, große Sprachmodelle lokal auszuführen
Aktualisiert February 2026
| Langfuse | Ollama | |
|---|---|---|
| Bewertung | 5.0★ | 5.0★ |
| Rezensionen | 41 | 24 |
| Vorteile | 18 | 13 |
| FactScore™ | 81.2 | 69.3 |
FactScore™ Vergleich
FactScore™ gewichtet Qualität (Bewertung) und Popularität (Rezensionen) für ein faireres Ranking.
Vor- und Nachteile
Nur in Langfuse — Vorteile
LLM-Beobachtbarkeit Open Source Detaillierte Nachverfolgung Überwachungsmöglichkeiten Einfach zu integrieren SDK-Verfügbarkeit Nahtlose Integration Debugging-Tools Schnelle Iterationen Aufschlussreiche Analysen Gemeinschaftliches Engagement Detaillierte Analysen Ausgezeichnete Benutzeroberfläche Flexible Architektur Offene API Robuste TelemetrieBeide Tools — Vorteile
Kostengünstig Kostenlose StufeNur in Ollama — Vorteile
Bereitstellung lokaler KI-Modelle Einfach zu bedienen AI-Server-Hosting Anpassbarkeit Datenschutz Einfache Integration Einfache Einrichtung Schnelle Leistung Schnelles Prototyping Keine Abhängigkeit von APIs Dritter Unterstützt große ModelleNur in Langfuse — Nachteile
—Beide Tools — Nachteile
—Nur in Ollama — Nachteile
Eingeschränkte SprachanpassungDetails
| Langfuse | Ollama | |
|---|---|---|
| Kategorien | KI-Infrastruktur-Tools, KI-Metriken und -Bewertung | KI-Infrastruktur-Tools, LLM-Entwicklertools |
| Plattformen | Web | Web |
| Wurde populär | 20. August 2023 | 22. August 2023 |
| Webseite | langfuse.com | github.com |
Wer sollte was wählen?
Wähle Langfuse wenn...
- LLM-Beobachtbarkeit
- Open Source
- Detaillierte Nachverfolgung
Wähle Ollama wenn...
- Bereitstellung lokaler KI-Modelle
- Einfach zu bedienen
- AI-Server-Hosting
Mit einem FactScore™ von 81.2 vs 69.3 führt Langfuse in der Community. Langfuse bietet einzigartig LLM-Beobachtbarkeit and Open Source, während Ollama durch Bereitstellung lokaler KI-Modelle and Einfach zu bedienen hervorsticht.
Was Nutzer sagen
Langfuse
Ohne Langfuse wären wir mit unserem Zeichner im Blindflug gewesen. Diese Plattform ist nicht nur für die Leistungsmessung von entscheidender Bedeutung, sondern auch für das genaue Verständnis, welc...
Ich freue mich sehr, Langfuse live zu sehen – wir sind jetzt seit 4 Wochen ein zufriedener Benutzer. Die detaillierteste Latenz und Analyse auf dem Markt. Sehr zu empfehlen für alle, die komplexe K...
Wir sind jetzt seit 2 Monaten unbesungen von Langfuse. Es ist einfach zu integrieren und erleichtert uns die Überwachung und Fehlerbehebung von LLM-Anfragen während der Entwicklung und darüber hinaus.
Ollama
Wir erkunden Ollama, um LLMs lokal zu testen und auszuführen – schnellere Iteration, keine Latenz, vollständige Kontrolle. Es ist, als hätten wir unser eigenes KI-Labor, abzüglich der GPU-Rechnungen
Einfach bereitzustellen und zu verwalten. Ollama macht die Durchführung lokaler LLMs so einfach. Kombinieren Sie es mit OpenWebUI für das ultimative Erlebnis.
Für die Durchführung und Betreuung von LLMs, die Menschen vor Ort ohne Frustration durchführen können, gibt es nur wenige, die von so hoher Qualität sind wie Ollama.
Häufig gestellte Fragen
Was ist besser, Langfuse oder Ollama?
Laut FactScore™ führt Langfuse mit 81.2 vs 69.3. Langfuse hat eine höhere Bewertung von 5.0★ gegenüber 5.0★.
Was sind die Vorteile von Langfuse gegenüber Ollama?
Langfuse bietet einzigartig: LLM-Beobachtbarkeit, Open Source, Detaillierte Nachverfolgung, Überwachungsmöglichkeiten, Einfach zu integrieren.
Was sind die Vorteile von Ollama gegenüber Langfuse?
Ollama bietet einzigartig: Bereitstellung lokaler KI-Modelle, Einfach zu bedienen, AI-Server-Hosting, Anpassbarkeit, Datenschutz.
Ist Langfuse besser bewertet als Ollama?
Langfuse ist mit 5.0★ aus 41 Rezensionen bewertet. Ollama ist mit 5.0★ aus 24 Rezensionen bewertet.
Was ist der FactScore™ von Langfuse und Ollama?
FactScore™ kombiniert Bewertung und Rezensionsvolumen. Langfuse erzielt 81.2 und Ollama erzielt 69.3.
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