베이스런

Baserun

LLM 앱의 응답 품질 테스트와 실시간 로그 추적을 통합 관리하여 비용과 성능을 최적화하는 개발자용 플랫폼

부분 무료WebPython SDKJavaScript SDK오픈소스

웹사이트 방문하기baserun.ai

레플리케이트와(과) 비교하기

소개

AI 팀이 LLM 애플리케이션을 빌드, 모니터링 및 반복 개선할 수 있도록 돕는 엔드투엔드 관찰 가능성(Observability) 및 평가 플랫폼입니다.

활용 워크플로우

입력

LLM SDK 트레이스 데이터 (OpenAI, Anthropic 등)Git 기반 프롬프트 템플릿API/데이터베이스 호출 메타데이터사용자 피드백 (Thumbs up/down API)

베이스런

SDK 기반 자동 인스트루멘테이션 (2줄의 코드로 전체 추적)다단계 워크플로우 분산 추적 (Distributed Tracing)LLM-as-a-Judge 기반 자동 품질 평가 (Auto-Evals)세션 및 사용자 단위 요청 그룹화 분석

출력

지연 시간 및 토큰 비용 상세 리포트프롬프트 버전별 성능 비교 스코어카드테스트 데이터셋 및 리그레션 리포트실시간 운영 경고 (Slack/Webhook)

CI/CD 회귀 테스트

새로운 프롬프트나 모델 변경 시, 기존 데이터셋에 대해 자동 평가를 실행하여 성능 저하를 배포 전 검증합니다.

Human-in-the-loop 검토

자동 평가 결과 중 신뢰도가 낮은 데이터만 골라 별도의 UI에서 사람이 직접 라벨링하고 평가 모델을 보정합니다.

프로덕션 가드레일

실제 서비스 중 발생하는 이상 응답이나 할루시네이션을 실시간으로 감지하여 모니터링 대시보드에 기록합니다.

핵심 차별점: Baserun은 단 두 줄의 코드로 LLM 호출뿐만 아니라 연관된 DB 및 API 요청까지 아우르는 '트레이스 중심(Trace-first)'의 통합 관찰 및 평가 환경을 제공합니다.

주요 기능

SDK 2.0 기반 자동 트레이싱
프롬프트 플레이그라운드 및 비교 기능
자동 및 수동 평가(Evals)
사용자 세션 및 피드백 추적
OpenTelemetry 호환

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

개발 주기 간소화 및 출시 속도 향상
프롬프트 플레이그라운드, 엔드투엔드 테스트 등 다양한 기능 제공
LLM 애플리케이션의 예측 불가능한 출력, 안전 및 윤리적 고려 사항, 보안 문제 해결 지원
비용 및 속도 최적화 지원
피드백 수집 및 사용자 경험 개선 지원
LLM 앱의 테스트 및 관찰 가능성 제공

단점

오퍼 동기화가 수동적이고 불편할 수 있음 (외부에서 오퍼를 관리하는 경우)
제품 내보내기 기능이 초보자에게 너무 어려울 수 있음
다운로드용 사전 제작된 보고서가 유용하지 않을 수 있음

가격 정보

부분 무료시작 가격: 정보 없음

LLM 애플리케이션의 테스트 및 관찰(Observability)을 위한 플랫폼으로, 초기 사용자를 위한 무료 티어를 제공합니다. 유료 플랜의 구체적인 가격은 웹사이트에 공개되어 있지 않으며, 사용량이나 팀 규모에 따라 별도 협의가 필요합니다. 프롬프트 플레이그라운드와 엔드투엔드 테스트 기능을 통해 LLM 앱의 신속한 배포를 돕습니다.

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