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Langfuse を使用すると、チームは Novita AI で構築した LLM アプリケーションを共同でデバッグ、分析、反復改善できます。完全に統合された機能により開発ワークフローが効率化され、生産性が向上し、進捗が加速します。 このガイドでは、Novita AI を Langfuse と統合する方法を説明します。Novita AI のチャット、言語、コード向け API エンドポイントは、OpenAI の API と完全に互換性があります。これにより、Langfuse OpenAI drop-in replacement を使用して、アプリケーションのすべての部分をトレースできます。

前提条件

始める前に、以下を準備してください。
  • Novita AI LLM API Key:
    • Novita AI のウェブサイトにアクセスしてアカウントを作成します。
    • ログインして Key Management ページに移動し、API Key を生成します。これは Novita AI のモデルを Langfuse と統合するために必須です。
  • Langfuse アカウント:
    • 強力な AI アプリケーションの構築を始めるために、公式 Langfuseウェブサイトで Langfuse アカウントを登録します。

統合手順

ステップ 1: 依存関係をインストールする

必要な Python パッケージがすべてインストールされていることを確認してください。

ステップ 2: 環境変数を設定する

ステップ 3: Langfuse OpenAI drop-in Replacement

このステップでは、from langfuse.openai import openai をインポートして、ネイティブの OpenAI drop-in replacement を使用します。 OpenAI のクライアントライブラリで Novita AI の使用を開始するには、Novita AI API key を api_key オプションに渡し、base_urlhttps://api.novita.ai/openai: に変更します。
注: OpenAI drop-in replacement は、Langfuse Python SDK および @observe() instrumentation と完全に互換性があり、アプリケーションのすべての部分をトレースできます。

ステップ 4: 例を実行する

次のコードセルは、トレースされた OpenAI クライアントを使用して Novita AI のチャットモデルを呼び出す方法を示しています。すべての API 呼び出しは Langfuse によってシームレスにトレースされます。

ステップ 5: Langfuse でトレースを確認する

サンプルのモデル呼び出しを実行した後、Langfuse でトレースを確認できます。これらのトレースには、Novita AI API 呼び出しに関する詳細情報が含まれます。
  • リクエストパラメータ(model、messages、temperature など)
  • レスポンス内容
  • トークン使用量の統計
  • レイテンシ指標
Langfuse の公開サンプルトレースリンク
最終更新日 2026年5月15日