LangSmithとHeliconeの徹底比較｜料金・AI機能・MCP対応【2026年8月最新】
LangChain前提で開発から評価まで見るならLangSmith、LLM API利用量やコストの可視化を軽く始めたいならHeliconeが候補です。
LangSmithが向いている人
- ✓ LangChain/LangGraphのトレースと評価をまとめたい
- ✓ エージェントの実行経路を開発者目線で詳しく追いたい
- ✓ LLMアプリのデバッグと品質改善を同じ場所で行いたい
Heliconeが向いている人
- ✓ LLM APIの利用量、遅延、コストを早く可視化したい
- ✓ 複数プロバイダーのリクエストログを横断して見たい
- ✓ 導入負荷を抑えてLLM Observabilityを始めたい
LangSmith
The observability platform for LLM apps
LangSmith is LangChain’s platform for LLM and agent observability, evaluation, prompt management, deployments, Fleet agents, and debugging. It provides traces, monitoring, online/offline evals, datasets, annotation queues, Prompt Hub, Playground, Canvas, LangGraph deployment support, Fleet runs, hosted/cloud/hybrid/self-hosted options, SSO/RBAC, support SLAs, and pay-as-you-go trace billing for teams building production agents.
Helicone
LLM observability, logging, and cost tracking
Helicone is an open-source LLM observability, monitoring, gateway, prompt, evaluation, and analytics platform. It helps teams log requests, inspect latency and cost, analyze sessions and users, manage prompts and experiments, add caching, rate limits, fallbacks, alerts, reports, webhooks, HQL queries, compliance controls, and self-host or cloud-deploy monitoring for AI applications.
AIスコアの内訳
AIスコアとは？
AIスコア＝（AI機能搭載度 ＋ Agent Ready）÷ 10 × 100
① AI機能搭載度（0〜5点）
- 4〜5点 — AIをコア機能として搭載（AIネイティブ）
- 2〜3点 — AI機能を後付けで追加
- 0〜1点 — AI機能なし or 最小限
② Agent Ready（0〜5点）
- MCP層（最大2点）
- 公式MCPサーバー ＋2点
- コミュニティMCP（公式なし）＋1点
- API層（最大2点）
- REST / GraphQL API ＋1点
- 書き込みAPI（Write API）＋0.5点
- OpenAPIスキーマ公開 ＋0.5点
- 連携・実装層（最大1点）
- Function Calling 実装実例 ＋0.5点
- 公式SDK ＋0.25点 / OAuth対応 ＋0.25点
- 自動化層（最大0.5点）
- Zapier / Make 対応 ＋0.25点
- Webhook ＋ シグネチャ検証 ＋0.25点
合計は上限5点でキャップ。同点の場合は 公式MCP有無 → API充実度 → 登録年 で順位決定
SaaS MAPのAIスコアは「AI機能搭載度」と「Agent Ready」の2軸を100点換算した独自指標です。単にAI機能があるかだけでなく、Claude・ChatGPT・CursorなどのAIエージェントから操作しやすいかも見ています。
| 項目 | LangSmith | Helicone |
|---|---|---|
| AI機能搭載度 | 5/5 AIを中核機能として使える
例: LLM トレース / データセット評価 (Evaluators) | 4/5 AIを中核機能として使える
例: LLMログ / コスト/レイテンシ可視化 |
| Agent Ready | 5/5
公式MCPでAIエージェント連携に強い
公式MCP
REST API
Webhook
SDK
| 3/5
APIや自動化連携は一部対応
REST API
|
| 総合点 | 100/100 = (5 + 5) / 10 × 100 | 70/100 = (4 + 3) / 10 × 100 |
用途別おすすめ早見表
| 用途 | おすすめ | 理由 |
|---|---|---|
| エージェント開発の検証 | LangSmith | 複雑な実行ステップのデバッグに向く |
| APIコスト監視 | Helicone | リクエスト単位の利用状況把握を始めやすい |
| LLM運用の初期整備 | 両方候補 | 開発評価中心か、利用ログ中心かで選びたい |
機能・スペック比較表
| 項目 | LangSmith | Helicone |
|---|---|---|
| スコア | ||
| AIスコア（/100） | 100点 | 70点 |
| AI機能スコア（/5） | 5/5 | 4/5 |
| Agent Readyスコア（/5） | 5/5 | 3/5 |
| 料金 | ||
| 無料プラン | ✓ | ✗ |
| 最安価格（USD/月） | $39 | 無料 |
| Agent Ready | ||
| 公式MCPサーバー | ✓ | ✗ |
| REST API | ✓ | ✓ |
| Webhooks | ✓ | ✗ |
| 公式SDK | ✓ | ✗ |
| OpenAPIスキーマ | ✗ | ✗ |
| 日本対応 | ||
| 日本語UI | ✗ | ✗ |
| 日本語ドキュメント | ✗ | ✗ |
| JCBカード対応 | ✓ | ✗ |
| 日本円請求 | ✗ | ✗ |
メリット・デメリット比較
LangSmith
- ✓ LLM運用・モニタリング領域の業務をまとめて整理しやすい
- ✓ Agent Readyの観点では、公式MCP・REST API・Webhookに対応している点を確認できます
- ✓ 無料枠があり、有料プランは月額$39前後から検討できますため、予算感を比較しながら検討できる
- × 料金・機能は変更されることがあるため公式情報の確認が必要
- × 既存ツールとの機能重複や移行コストを事前に見積もる必要がある
- × 日本語対応や請求条件は導入前の確認が必要
Helicone
- ✓ LLM運用・モニタリング領域の業務をまとめて整理しやすい
- ✓ Agent Readyの観点では、REST APIに対応している点を確認できます
- ✓ 料金は公式サイトで個別確認が必要ですため、予算感を比較しながら検討できる
- × 料金・機能は変更されることがあるため公式情報の確認が必要
- × 既存ツールとの機能重複や移行コストを事前に見積もる必要がある
- × 日本語対応や請求条件は導入前の確認が必要
乗り換え・併用の注意点
SDKやプロキシ設定、ログ保持方針、PIIマスキングを先に確認してください。LangChain固有のメタデータを使っている場合は、移行先で同等に追えるか検証が必要です。
比較の根拠
SaaS MAPのDBで見るLangSmithとHeliconeの違い
この比較では、公式サイトへのリンクだけでなく、料金、AI機能、Agent Ready、日本対応、導入前の注意点をDB項目として整理しています。スコアは判断の入口であり、最終的には自分の運用条件に合うかを下の項目で確認します。
| 観点 | LangSmith | Helicone |
|---|---|---|
| 料金・試しやすさ 無料枠、最安価格、価格モデルを見て、個人開発や小規模チームでも検証しやすいかを確認します。 | 無料枠あり | 料金は要確認 |
| AIエージェント連携 MCP、API、Webhook、SDK、OpenAPIなど、外部から安全に操作できる接続口を比較します。 | 公式MCP / コミュニティMCP / REST API / Webhook / Function Calling | REST API / Write API |
| 日本での使いやすさ 日本語UI、ドキュメント、JCB、日本円請求書など、導入後の運用で詰まりやすい項目を見ます。 | JCB対応 | 日本対応は要確認 |
| 導入前の注意点 ランキング順位だけでなく、料金改定、支払い条件、API制限、データ管理要件を確認します。 | 日本語UIや日本語ドキュメントは限定的な可能性があります。日本円請求書や支払い条件は導入前に確認したい。 | 日本語UIや日本語ドキュメントは限定的な可能性があります。料金は公式サイトで最新条件を確認したい。日本円請求書や支払い条件は導入前に確認したい。 |
料金プラン比較
料金は記事執筆時点（2026年5月）の情報です。変動する場合があります。最新情報は各公式サイトをご確認ください。
LangSmith
無料プランあり- · 1 seat
- · Up to 5k base traces/month
- · Tracing, evals, Prompt Hub, Playground, Canvas
- · 1 Fleet agent
- · 50 Fleet runs/month
- · Community support
- · Up to 10k base traces/month
- · Unlimited seats at $39/seat
- · 1 dev-sized agent deployment included
- · Email support
- · Unlimited Fleet agents
- · 500 Fleet runs/month
- · Hybrid/self-hosted options
- · Custom SSO and RBAC
- · Support SLA
- · Team trainings
- · Architectural guidance
- · Custom seats/workspaces/Fleet packages
- · Base traces $2.50/1k
- · Extended traces $5/1k
- · Fleet runs $0.05/run after included quota
- · Deployment run/uptime usage charges
Helicone
有料のみ- · 10,000 free requests
- · 1 GB storage
- · 1 seat
- · 1 organization
- · 7 days retention
- · 10 logs/min ingestion
- · Everything in Hobby
- · Unlimited seats
- · Alerts and reports
- · HQL query language
- · 10k free requests plus usage-based pricing
- · 7-day free trial
- · 1 month retention
- · Everything in Pro
- · 5 organizations
- · SOC-2 and HIPAA compliance
- · Dedicated Slack channel
- · 7-day free trial
- · 3 months retention
- · Higher ingestion/API limits
- · Everything in Team
- · Custom MSA
- · SAML SSO
- · On-prem deployment
- · Bulk cloud discounts
- · Unlimited organizations
- · Forever retention option
よくある質問
LangSmithとHelicone、どちらを選べばよいですか？
LangChain前提で開発から評価まで見るならLangSmith、LLM API利用量やコストの可視化を軽く始めたいならHeliconeが候補です。 AIスコアはLangSmithが100点、Heliconeが70点で、SaaS MAPの独自評価ではLangSmithが上回ります。ただし、最終判断はスコアだけでなく、利用人数、既存ツール、移行コスト、AI/API連携の必要性まで合わせて見るのがおすすめです。
LangSmithとHeliconeを乗り換える時の注意点は？
SDKやプロキシ設定、ログ保持方針、PIIマスキングを先に確認してください。LangChain固有のメタデータを使っている場合は、移行先で同等に追えるか検証が必要です。
【LangSmith】LangSmith は何に使う？
LLMアプリやAIエージェントの実行をトレースし、失敗調査、評価、プロンプト改善、本番監視、デプロイ管理を行うために使います。
【LangSmith】LangSmith の無料プランは？
Developer は1 seat無料で、5k base traces/月、tracing/evals、Prompt Hub、1 Fleet agent、50 Fleet runs/月などを含みます。
【Helicone】undefined
【Helicone】Helicone はどんな用途に向いていますか？
Helicone は LLM運用・モニタリング 領域の業務を整理したいチームに向いています。LLM observability, logging, and cost trackingを踏まえ、既存ツールで不足している部分を補えるか確認すると判断しやすくなります。
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