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GITHUB · ANALIZADO

otelcol-genai-sketches

Distribuidor del Collector de OpenTelemetry para métricas acotadas de GenAI y resúmenes clave desde trazas. Evita alta cardinalidad en Prometheus mediante sketches, permitiendo contabilidad de tokens y análisis de consumo sin exponer datos crudos ni índices completos.

Ficha actualizada 25 sept 2026, 22:36 · upstream 25 sept 2026, 22:14 · release v0.1.0

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Qué es otelcol-genai-sketches

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Este proyecto es una distribución del Collector de OpenTelemetry diseñada para procesar tráfico de agentes GenAI con alta cardinalidad. Transforma trazas en métricas Prometheus acotadas y resúmenes clave, evitando exportar o indexar cada valor subyacente. Funciona con modelos alojados o auto-alojados, aplicando reglas contables consistentes independientemente del proveedor.

Incluye soporte para OTLP gRPC y HTTP, permitiendo fan-out hacia backends existentes como Datadog o Langfuse sin reemplazarlos. Además, facilita el intercambio de resúmenes entre sistemas independientes para una visión compartida de flotas de agentes, exportando estado completo de sketches pero no prompts ni identidades crudas.

El despliegue es simplificado vía Docker Compose o imágenes de producción firmadas, con métricas que describen observaciones del collector y opciones para combinar mediciones sin pooling de telemetría cruda.

CASOS DE USO
  • Contabilidad precisa de tokens (input/output) y detección de uso incompleto
  • Prevención de alta cardinalidad en Prometheus mediante estimaciones acotadas
  • Análisis de 'token maxing' localizando acumulación de volumen reportado
  • Auditoría de agentes sin exponer prompts o identidades sensibles en etiquetas
  • Comparación de flotas de agentes operando con APIs alojadas y servidores internos
PUNTOS DESTACADOS
  • Soporte nativo para OTLP gRPC y HTTP exporters
  • Métricas basadas en sketches para estimaciones de conteo único sin exponer datos
  • Compatibilidad con backends de trazas existentes (Datadog, Langfuse, Alloy)
  • Intercambio de resúmenes entre sistemas independientes desde la versión 0.1.0
  • Despliegue simplificado vía Docker Compose o imágenes de producción firmadas
PRECAUCIONES
  • No infiere tokens no reportados, solo cuenta solicitudes con campos faltantes
  • Requiere atributos específicos de GenAI en las trazas para funcionar correctamente
  • El intercambio de resúmenes no deduplica solicitudes superpuestas entre ventanas
  • No es un logger de prompts ni sistema de privacidad diferencial completo
  • No mide coste GPU o trabajo útil, solo contabilidad de tokens reportada
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

Running Grafana demo with request rates, reported tokens, and missing usage
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADhighnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Para entornos persistentes, utilice la imagen de producción y el chart Helm en lugar del demo. Verifique que el collector sea compatible con versiones >=0.1.0 para funciones de intercambio de resúmenes. Configure los puertos adecuados (3000, 9090, 8889) o variables de entorno si hay conflictos. Asegure la comunicación OTLP y configure secretos para comparabilidad pseudónima en despliegues multi-sistema.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
GoPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
300090908889
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.