Repolode
Enviar
MagnivOrg

MagnivOrg/prompt-layer-library

SDK de Python para registrar, versionar, trazar y evaluar prompts y solicitudes a LLM en OpenAI, Anthropic y otros proveedores.

Alternativa open source a:LangSmith

Ver en GitHubSitio web
Estrellas
786
Forks
99
Issues abiertos
26
Último commit
hace 9 días

¿Qué es?

PromptLayer es un SDK de Python para gestionar prompts y el tráfico de LLM. Obtiene plantillas de prompts versionadas de PromptLayer y las renderiza con variables de entrada. También puede funcionar como proxy sustituto de los clientes de OpenAI y Anthropic para registrar todas las solicitudes.

Al habilitar el tracing, el SDK exporta spans de OpenTelemetry a PromptLayer e instrumenta automáticamente los clientes instalados de OpenAI, Anthropic, Google GenAI y AWS Bedrock. También incluye utilidades para registrar solicitudes manualmente, ejecutar prompts y workflows, y un decorador para trazar tus propias funciones. Los clientes asíncronos replican la API síncrona.

El SDK incluye APIs de scorecard para tablas, con las que se pueden configurar criterios de evaluación, recalcular resultados y consultar desgloses por fila, además de integraciones opcionales para los paquetes openai-agents y claude-agent-sdk. También ofrece, como opción configurable, una caché de plantillas en memoria con fallback a datos obsoletos.

Funciones clave

  • 01Obtiene plantillas de prompts versionadas y las renderiza con variables de entrada.
  • 02Actúa como proxy de los clientes de OpenAI y Anthropic para registrar las solicitudes en PromptLayer.
  • 03Exporta trazas de OpenTelemetry con instrumentación automática para varios SDK de proveedores.
  • 04Ofrece APIs de scorecard para configurar, recalcular y consultar resultados de evaluaciones.
  • 05Proporciona clientes síncronos y asíncronos con métodos equivalentes.

Casos de uso

  • Mantener las plantillas de prompts versionadas y obtenerlas en tiempo de ejecución en lugar de codificarlas directamente.
  • Registrar y depurar solicitudes de OpenAI o Anthropic en una aplicación de Python existente.
  • Trazar llamadas a LLM y funciones personalizadas para supervisar el comportamiento en producción.
  • Ejecutar evaluaciones de regresión de los resultados de prompts almacenados en tablas de PromptLayer.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el SDK con pip

    pip install promptlayer
  2. 2

    Crea un cliente con tu clave de API y obtén una plantilla de prompt

  3. 3

    Si quieres, instala el complemento de tracing de OpenTelemetry junto con los SDK de los proveedores

    pip install "promptlayer[otel-genai-instrumentation]" openai anthropic google-genai boto3

Antes de usarlo

  • Necesitas una cuenta de PromptLayer y una clave de API para usar la mayoría de las funciones.
  • La instrumentación automática completa de los SDK de los proveedores requiere Python 3.10 o posterior.

En colecciones

Herramientas, skills y plugins para Claude CodePlataformas de OpenTelemetry y observabilidad

Temas

#llm#prompt-engineering#observability#openai#anthropic#tracing#evaluation#gpt#machine-learning#prompt

Preguntas frecuentes

¿Qué es prompt-layer-library?
SDK de Python para registrar, versionar, trazar y evaluar prompts y solicitudes a LLM en OpenAI, Anthropic y otros proveedores. PromptLayer es un SDK de Python para gestionar prompts y el tráfico de LLM. Obtiene plantillas de prompts versionadas de PromptLayer y las renderiza con variables de entrada. También puede funcionar como proxy sustituto de los clientes de OpenAI y Anthropic para registrar todas las solicitudes.
¿prompt-layer-library es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
prompt-layer-library es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿prompt-layer-library sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de prompt-layer-library fue el 29 oct 2026.
¿Para qué puedo usar prompt-layer-library?
Mantener las plantillas de prompts versionadas y obtenerlas en tiempo de ejecución en lugar de codificarlas directamente. Registrar y depurar solicitudes de OpenAI o Anthropic en una aplicación de Python existente. Trazar llamadas a LLM y funciones personalizadas para supervisar el comportamiento en producción. Ejecutar evaluaciones de regresión de los resultados de prompts almacenados en tablas de PromptLayer.
¿Cómo se instala prompt-layer-library?
Instala el SDK con pip: pip install promptlayer Crea un cliente con tu clave de API y obtén una plantilla de prompt Si quieres, instala el complemento de tracing de OpenTelemetry junto con los SDK de los proveedores: pip install "promptlayer[otel-genai-instrumentation]" openai anthropic google-genai boto3
¿Dónde consigo prompt-layer-library?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/MagnivOrg/prompt-layer-library

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

Proyectos relacionados