monsys vs

monsys.ai vs Langfuse

Langfuse est un outil open-source d'observabilité LLM avec de solides fonctions développeur : gestion de prompts, playground, évals, datasets. monsys.ai s'attaque à une autre partie du problème : observabilité passive de niveau audit avec rédaction PII à la source et evidence packs signés pour l'AI Act et NIS2. Chacun a sa place.

tradeoffs

Eerlijke feature-vergelijking

Dimensionmonsys.aiLangfuse
Cas d'usage principalAudit, conformité, gouvernance — preuves du comportementBoucle développeur — debug, éval, itération prompts
Rédaction PII à la sourceImposée : IBAN-BE, RRN, BTW, KBO, email, téléphone — validés par checksum~Possible via prétraitement SDK ou plugin self-hosted
Export evidence pack signé Ed25519Un clic : tarball + manifeste + vérifieur offline — pour AI Act art.12 / NIS2Absent — exports CSV/JSON, non signés
Gestion de prompts & playgroundVolontairement absent — monsys est passif, pas un outil d'itérationPrompts versionnés, playground, comparaison A/B
Évals & datasetsAbsent — hors périmètreRunners d'évals, datasets, LLM-as-judge intégrés
Suivi coûts et tokensTarifs versionnés par modèle — OpenAI/Anthropic/Google/Mistral/AzureTables de coûts par trace et par utilisateur
Hébergement~Géré uniquement — UE seule, Belgique (GoTrust BV). Pas d'auto-hébergement.Géré (régions UE + US) ou auto-hébergé
Format de transport~Enveloppe JSON custom — petit SDK (Python/Node/Go ~150 LOC)Compatible OpenTelemetry GenAI + SDKs propres
Alertes d'anomalies (coût/refus/PII)Intégré : baseline z-score 7j, ntfy push + webhook (hash-only)~Via évals custom ou intégrations alerting externes
Licence open-sourceSource-available, pas open source — hébergement commercialMIT (core) + abonnement Cloud pour le géré
kies monsys.ai als…

Choisissez monsys.ai si…

  • Vous êtes soumis à l'AI Act ou NIS2 et devez produire des logs signés et auditables sur votre système IA.
  • Vous traitez des données personnelles belges/UE et voulez que les PII ne soient jamais en clair dans la couche observabilité.
  • Votre équipe est plus ops/sécurité que ML-research — vous cherchez « que s'est-il passé » plutôt que « comment itérer plus vite ».
  • Vous voulez un seul fournisseur pour infrastructure + observabilité IA + preuves de conformité.
kies Langfuse als…

Choisissez Langfuse si…

  • Vous êtes une équipe produit/ML qui itère activement sur les prompts, fait de l'A/B et run des évals — Langfuse fait mieux.
  • Vous êtes déjà dans l'écosystème OpenTelemetry GenAI et ne voulez pas d'enveloppe custom.
  • Open source est une exigence organisationnelle — le core de Langfuse est MIT.
  • Pas d'obligation formelle d'audit/conformité ; la vélocité dev pèse plus que les preuves signées.
eerlijk gezegd

Langfuse est une plateforme d'observabilité LLM mature avec ~3 ans d'avance et une communauté open-source vivante. La couche IA de monsys.ai est nouvelle (2026) et délibérément plus étroite — pas de gestion de prompts ni d'évals, mais des preuves de niveau audit et une détection PII spécifique UE/BE. Pour beaucoup d'équipes : Langfuse pour itérer + monsys pour les preuves de conformité.

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autres comparaisons
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