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Langfuse coleta automaticamente métricas técnicas e quantificáveis sobre as operações com modelos de linguagem, mas existem aspectos qualitativos que demandam análise separada. Entender a diferença entre o que é coletado automaticamente e o que requer instrumentação adicional é essencial para usar a plataforma corretamente.
Sentimento emocional do usuário é uma métrica qualitativa que não pode ser capturada automaticamente pelo sistema. Enquanto Langfuse rastreia latência, tokens e custo através da API, o sentimento ou satisfação do usuário requer análise externa, pesquisas ou integração com ferramentas de feedback específicas.
Sentimento emocional do usuário é qualitativo e subjetivo. Langfuse não tem como saber automaticamente se o usuário ficou satisfeito, frustrado ou neutro com a resposta gerada. Isso exigiria integração com sistemas de feedback, avaliação humana ou análise de sentimento externa.
Latência total e latência de primeira resposta (time-to-first-token) são métricas técnicas coletadas automaticamente pelo Langfuse. Elas medem o tempo que a requisição leva do envio até a resposta completa e o tempo até o primeiro token ser entregue, respectivamente.
Consumo de tokens de entrada e saída é rastreado automaticamente pelo Langfuse em cada chamada à API. A plataforma captura quantos tokens foram usados no prompt (entrada) e na resposta (saída), informação essencial para cálculo de custos e análise de eficiência.
Custo da chamada e taxa de sucesso ou falha são métricas técnicas coletadas automaticamente. Langfuse computa o custo baseado nos tokens consumidos e registra automaticamente se a operação foi bem-sucedida ou falhou, facilitando monitoramento e auditoria.