ABTO Docs

ABTO PRODUCT OBSERVABILITY

모델 호출 너머의 제품 성과를 읽으세요.

ABTO는 LLM 비용·지연·품질을 사용자의 실제 행동과 전환에 연결합니다. 어떤 AI 기능이 효과를 만들었는지, 그 효과에 얼마가 들었는지 한 흐름으로 판단하세요.

ABTO 시작하기SDK 지원 현황

ABTO SIGNAL FLOW같은 request_id와 trace_id로 연결

1. 01
   사용자 행동prompt 제출 · 복사 · 전환
2. 02
   LLM 실행모델 · 토큰 · 비용 · 지연
3. 03
   제품 결과성공 지표 · 실험 · 의사결정

WHEN ABTO HELPS

이런 상황에서 ABTO를 사용하세요.

모델의 응답만 보는 것으로는 알 수 없는 제품의 질문을 다룹니다.

01

AI 기능이 전환을 만드는지 알고 싶을 때

추천, 생성, 상담 기능의 사용 행동과 구매·완료·재방문 같은 결과를 같은 흐름으로 봅니다.

02

비용과 품질의 균형을 운영해야 할 때

모델·토큰·지연·fallback을 사용자 경험과 함께 읽어, 비용을 줄여도 성과가 유지되는지 확인합니다.

03

문제가 사용자 화면인지 모델 호출인지 나눠야 할 때

Browser와 Gateway의 사실을 request_id·trace_id로 연결해 원인을 추적합니다.

START WITH THE RIGHT QUESTION

처음 연결하기프로젝트, 키, 첫 이벤트까지제품 이벤트 설계하기Custom Event, order_id, UUID데이터 흐름 이해하기Browser, Gateway, Analytics의 경계

SDK STATUS

SDK 지원 현황

공개 설치 가능 여부를 기준으로 표시합니다.

Browser JavaScript출시 예정

브라우저 행동, 자동 수집, Custom Event

예정 채널: npm가이드 보기 →

Node / Server JavaScript출시 예정

Gateway 호출과 서버 컨텍스트 전파

예정 채널: npm가이드 보기 →

Python출시 예정

Python 서비스의 Gateway 컨텍스트 전파

예정 채널: PyPI가이드 보기 →

Android / Kotlin출시 예정

Android와 JVM의 제품 이벤트 수집

예정 채널: Maven Central가이드 보기 →

iOS / macOS출시 예정

Apple 플랫폼의 제품 이벤트 수집

예정 채널: Swift Package Manager가이드 보기 →

Flutter / Dart출시 예정

Flutter 애플리케이션의 제품 이벤트 수집

예정 채널: pub.dev가이드 보기 →