用途：为 LLM 调用、链和智能体提供端到端追踪，实现可观测性。主要能力包括：OpenAI 零代码包装（observeOpenAI 自动记录模型、输入输出、token、延迟、成本，并支持 generationName、sessionId、userId、tags 等元数据）；使用 startActiveObservation 与 updateActiveObservation 手动追踪 RAG 管道（embed-query、vector-search、generate-answer 等嵌套 span 与 generation）；v3 旧版 Langfuse 类的 trace/span/generation 写法；流式响应追踪（需 stream_options: { include_usage: true } 才能记录 token）；Anthropic Claude 手动追踪；以及 Python LangChain 的 CallbackHandler 集成。
使用方式：先完成 langfuse-install-auth 配置并安装 OpenAI SDK（npm install openai）；v4+ 需 @langfuse/openai、@langfuse/tracing、@langfuse/otel、@opentelemetry/sdk-node。用 observeOpenAI(new OpenAI()) 包装客户端即可自动追踪；手动追踪用 startActiveObservation 包裹异步逻辑，并在其中 updateActiveObservation 记录输入、输出、模型与 usage。
适用场景：为 AI 功能添加可观测性、调试 RAG 管道、追踪流式输出与多模型调用。
限制与注意：流式需显式请求 usage；span 需正确结束，否则出现孤立 span；嵌套追踪依赖 OTel 上下文，需确保 NodeSDK 与 LangfuseSpanProcessor 已启动。资料未提供收费、价格与平台支持等细节。