OpenRouter 安全与可观测

Langfuse

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Langfuse

将追踪发送到 Langfuse

Langfuse 是用于追踪、评估和调试 LLM 应用的开源 LLM 工程平台。

第 1 步：创建 Langfuse API 密钥

在 Langfuse 中，前往项目的 设置 > API 密钥（Settings > API Keys） 并创建新的密钥对。同时复制 Secret Key 和 Public Key。

第 2 步：在 OpenRouter 中启用广播

前往设置 > 可观测性（Settings > Observability），打开 启用广播（Enable Broadcast） 开关。

第 3 步：配置 Langfuse

点击 Langfuse 旁的编辑图标，并填写：

Secret Key：你的 Langfuse Secret Key
Public Key：你的 Langfuse Public Key
Base URL（可选）：默认为 https://us.cloud.langfuse.com。其他区域或自托管实例请自行修改

第 4 步：测试并保存

点击 测试连接（Test Connection） 验证配置。仅当测试通过时才会保存配置。

第 5 步：发送测试追踪

通过 OpenRouter 发出一次 API 请求，然后在 Langfuse 中查看该追踪。

自定义元数据

Langfuse 支持丰富的追踪层次结构和元数据。使用 trace 字段可自定义追踪在 Langfuse 中的呈现方式。

支持的元数据键

键	Langfuse 映射	说明
`trace_id`	Trace ID	将多次请求归入同一条追踪
`trace_name`	Trace Name	在 Langfuse 追踪列表中显示的自定义名称
`span_name`	Span Name	层次结构中中间 Span 的名称
`generation_name`	Generation Name	LLM 生成观测的名称
`parent_span_id`	Parent Observation ID	关联到追踪层次结构中已有的 Span
`environment`	Environment	填充 Langfuse 项目筛选器使用的一等字段 `Environment`（例如 `production`、`staging`）。同时作为资源属性和观测属性发出。
`release`	Release	与该追踪关联的应用发布/版本。同时作为资源属性和观测属性发出。

示例

{
  "model": "openai/gpt-4o",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Summarize this document..." }],
  "user": "user_12345",
  "session_id": "session_abc",
  "trace": {
    "trace_id": "workflow_12345",
    "trace_name": "Document Processing Pipeline",
    "span_name": "Summarization Step",
    "generation_name": "Generate Summary",
    "environment": "production",
    "release": "2.1.0",
    "pipeline_version": "2.1.0"
  }
}

这会在 Langfuse 中创建层次化的追踪结构：

Document Processing Pipeline (trace)
└── Summarization Step (span)
    └── Generate Summary (generation)

补充说明

user 字段会映射到 Langfuse 的 User ID，用于用户级分析
session_id 字段会映射到 Langfuse 的 Session ID，用于归组对话
trace 中的其他键会作为追踪元数据传递，可用于 Langfuse 中的筛选和分析

隐私模式

当该目标端启用隐私模式时，追踪中会排除提示词和补全内容。其余追踪数据——Token 用量、费用、时间信息、模型信息以及自定义元数据——仍会正常发送。详情见隐私模式。

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