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.

Essayer monsys gratuitementDocumentation
autres comparaisons
vs Zabbixvs Datadogvs Prometheus + Grafanavs Nagiosvs Intrudervs Tenable