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# Observabilidad

> Traza las solicitudes de Phaseo con Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry y herramientas similares.

La mayoría de las herramientas de observabilidad se sitúan por encima del cliente del modelo. Conserva la misma configuración de trazas y apunta a Phaseo el cliente compatible con OpenAI o Anthropic que hay debajo.

## Langfuse con el SDK de OpenAI

```bash theme={null}
pip install langfuse openai
```

```python theme={null}
import os
from langfuse.openai import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key=os.environ["PHASEO_API_KEY"],
    base_url="https://api.phaseo.app/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="openai/gpt-5-nano",
    input="Reply with only: ok",
)
```

## LangSmith con LangChain

Usa la configuración de [LangChain](./langchain.mdx) y activa LangSmith con las variables de entorno habituales de LangChain:

```bash theme={null}
export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY="your_langsmith_key"
export PHASEO_API_KEY="your_phaseo_key"
```

## OpenTelemetry

Si tu framework genera spans de OpenTelemetry, Phaseo no requiere un exportador especial. Añade tú mismo el contexto útil de la solicitud:

* ID del modelo
* Endpoint, como `responses` o `chat.completions`
* ID de solicitud de Phaseo, obtenido de los metadatos de respuesta o los registros
* Proveedor seleccionado, si están habilitados los metadatos de respuesta

## Notas

* No envíes claves de API de Phaseo a las herramientas de observabilidad como atributos.
* Si la biblioteca de observabilidad envuelve el SDK de OpenAI, configura el cliente envuelto con `base_url: "https://api.phaseo.app/v1"`.
* Para las trazas de LangChain, combina el callback de trazas con la configuración de Phaseo `ChatOpenAI`.

## Relacionado

* [SDK de OpenAI](./openai-sdk.mdx)
* [LangChain](./langchain.mdx)
* [Actividad](../../api-reference/endpoint/activity.mdx)


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