LLM Observability
Helicone — Zero-Code LLM Observability Platform logo

Helicone — Plateforme d'observabilité LLM sans code

Helicone est une plateforme d'observabilité open source qui vous donne des logs de requêtes LLM, le suivi des coûts, l'analyse utilisateur et des expériences de Prompts — en changeant uniquement l'URL de base de votre client OpenAI ou Anthropic.

Why Helicone

Le pitch de Helicone, c'est « l'observabilité sans adhésion SDK ». Changez votre base URL OpenAI pour le proxy de helicone.ai et chaque requête est loggée automatiquement — pas de spans manuels, pas de changement de code, pas de nouvelle bibliothèque. C'est la voie la plus rapide pour ajouter une observabilité LLM de niveau production à un codebase existant.

La plateforme empile ensuite de l'analytique sur les logs : coût par utilisateur, latence par feature, requêtes outliers, A/B tests de bascule de modèle. Vous obtenez l'essentiel de ce que Langfuse offre côté tracing, sans avoir à instrumenter votre code.

Là où Helicone est plus faible : les traces agentiques profondes. Un appel LLM seul est une entrée de log plate ; un Agent multi-étapes qui appelle 10 outils devient 10 entrées sans relations imbriquées. Langfuse et Phoenix vont plus loin ici — le modèle de log asynchrone de Helicone échange la profondeur de trace contre un coût d'intégration nul.

Quick Start — Change One Line

Le seul changement requis, c'est la base_url + le header Helicone-Auth. Les property headers (Helicone-User-Id, Helicone-Property-*) alimentent les dashboards d'analytique. Tout le contenu requête/réponse est loggé par défaut — redaction configurable pour les données sensibles à la compliance.

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...",
    base_url="https://oai.helicone.ai/v1",          # was api.openai.com
    default_headers={
        "Helicone-Auth": "Bearer sk-helicone-...",
        # Optional — feature/user tagging
        "Helicone-User-Id": "william@example.com",
        "Helicone-Property-Feature": "onboarding-chat",
    },
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hi"}],
)

# Dashboard now shows: latency, token cost, user "william", feature "onboarding-chat".
# Works for Anthropic, Azure, AWS Bedrock, Gemini, Together, etc. — each has
# its own proxy host in Helicone docs.

Fonctionnalités clés

Logging via proxy

Zéro intégration SDK. Vous changez la base URL et Helicone logge tout. Fonctionne avec tout client compatible OpenAI, plus des intégrations natives pour Anthropic, Azure, Bedrock, Gemini, Together.

Analytique par utilisateur et feature

Taguez les requêtes avec des user IDs et des property headers. Les dashboards découpent latence, coût et taux d'erreur par n'importe quelle dimension.

Expériences de Prompts

Versionnement de Prompts et A/B tests intégrés. Comparez qualité de sortie et coût entre variantes de Prompt sur du trafic de production réel.

Cache et rate limits (optionnel)

Helicone joue aussi le rôle de gateway — activez le cache ou les rate limits sur votre chemin proxy. Moins riche qu'un gateway dédié mais utile comme couche gratuite.

OSS + cloud

Apache 2.0. Self-hébergez la stack complète pour zéro coût de licence ; utilisez Helicone Cloud pour la commodité managée.

Webhooks et alertes

Déclenchez des workflows sur des seuils de coût, des pics d'erreurs ou une activité utilisateur inhabituelle. S'intègre avec Slack, PagerDuty et des webhooks génériques.

Comparaison

 Integration StyleTrace DepthPrompt ExperimentsOSS?
Heliconecelui-ciProxy (base URL change)Per-request (flat)YesYes
LangfuseSDK + OTELNested spans + eval loopsYesYes
Arize PhoenixOpenTelemetrySpan-level + evalVia playgroundYes
TraceloopOTEL instrumentationSpan-levelLimitedOSS agent

Cas d'usage

01. Ajouter de l'observabilité à du code legacy

Applis où vous ne pouvez pas facilement recâbler les appels SDK. Vous changez la base URL à un seul endroit et chaque requête LLM est loggée. Scénario courant : codebase héritée, code de prestataire, bibliothèques tierces qui font des appels LLM.

02. Allocation des coûts en multi-tenant

Taguez chaque requête avec un user/tenant ID via headers. Les dashboards ventilent la dépense par tenant — critique pour le chargeback ou le pricing par tier.

03. A/B tests rapides de Prompts

Livrez des variantes de Prompt sur une tranche de trafic, comparez les sorties dans l'UI Helicone, déployez le gagnant. Aucune infra d'expérimentation séparée.

Tarification et licence

Helicone : open source sous Apache 2.0. Self-hébergez gratuitement — inclut le proxy complet, l'analytique et les expériences de Prompts.

Helicone Cloud : tier gratuit jusqu'à environ 10 000 requêtes/mois ; plans payants à l'usage au-delà. L'entreprise ajoute SSO, SOC 2 et support dédié.

Note de coût : le chemin proxy lui-même est gratuit — vous payez le stockage des logs et le compute d'analytique. Le self-hosting élimine même cela.

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Questions fréquentes

Helicone ou Langfuse ?+

Helicone : basé sur un proxy, zéro changement de code, logs plats par requête. Langfuse : basé SDK, traces imbriquées plus riches et boucles d'évaluation. Choisissez Helicone pour le speed-to-value, Langfuse pour la profondeur.

Le proxy ajoute-t-il de la latence ?+

Typiquement 10 à 30 ms. Helicone logge en asynchrone — une fois la requête sortie du proxy, le logging se fait en arrière-plan. La latence du hot-path est dominée par la latence upstream du LLM choisi, pas par Helicone.

Puis-je n'avoir que Helicone comme gateway ?+

Oui pour l'observabilité + le cache optionnel. Pour de la logique lourde de routage/fallback, couplez avec un gateway dédié (Portkey, LiteLLM, Cloudflare). Helicone s'occupe de l'observabilité ; le gateway s'occupe de la fiabilité.

Le contenu des requêtes est-il loggé par défaut ?+

Oui — Prompts et complétions sont stockés. Configurez la redaction au niveau champ ou désactivez complètement le logging du contenu pour les besoins de compliance. Faites du self-hosting si vous voulez que les données ne sortent jamais de votre réseau.

Helicone supporte-t-il les tool calls et le streaming ?+

Oui. Les tool calls sont capturés dans l'entrée de log. Les réponses streamées sont bufferisées et loggées après complétion — le client reçoit toujours le stream SSE en temps réel.

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