Anthropic menambahkan ekspor trace OpenTelemetry ke Claude Platform

Pada 14 Oktober 2026, Anthropic mengumumkan bahwa para pengembang kini dapat mengirim trace dari Claude Managed Agents, Messages API, dan Claude SDK ke alat observabilitas apa pun yang mendukung standar tersebut. Fitur ini tersedia dalam beta publik.

Dalam pengumuman Anthropic, perusahaan tersebut mengatakan bahwa menambahkan tujuan di Claude Console akan mengirim setiap giliran agen, pemanggilan model, dan penggunaan alat ke alat observabilitas pengguna sebagai trace OpenTelemetry standar yang memuat latensi, jumlah token, dan ID. Managed Agents dan Messages API memerlukan tujuan yang ditetapkan di Console tersebut, sedangkan Claude SDK mengekspor trace secara otomatis. Pengembang yang sudah mengirim trace Claude Code atau Cowork ke alat observabilitas dapat melihat agen yang dibangun di Claude Platform di tempat yang sama.

Anthropic mengatakan bahwa trace Claude mengikuti konvensi semantik OpenTelemetry GenAI. Dengan demikian, data dari Claude dan penyedia lain dapat digunakan di alat dan dasbor yang sama. Trace tersebut juga berfungsi dengan alat OpenTelemetry apa pun yang mendukung titik akhir OTLP standar.

Dua Jalur Penyiapan dan Satu Model Trace

Dokumentasi Claude Platform mendefinisikan trace sebagai rekaman lengkap satu permintaan yang melewati suatu sistem, dan span sebagai satu langkah dalam trace, seperti permintaan model atau penggunaan alat. Dokumentasi tersebut menjelaskan dua jalur penyiapan. Pelacakan SDK dikonfigurasi dalam kode dengan memasang SDK dan mendaftarkan penyedia tracer, tanpa memerlukan izin khusus. Pelacakan API dikonfigurasi dengan menambahkan tujuan di Claude Console dan memerlukan izin Admin.

Cakupan kedua jalur tersebut berbeda. Pelacakan API mencatat setiap proses model dalam suatu permintaan, giliran Managed Agents, dan alat server yang dijalankan oleh API. Pelacakan SDK juga mencatat alat klien yang dijalankan oleh tool runner, alat di sandbox yang dihosting sendiri, serta permintaan API lainnya seperti unggahan berkas. Jika keduanya disiapkan, span SDK dan API dari suatu permintaan akan tercatat dalam satu trace; namun, untuk permintaan ke Claude Platform di AWS, span API akan muncul dalam trace tersendiri.

Untuk Managed Agents, satu sesi menghasilkan satu span untuk setiap permintaan Sessions API dan satu span giliran untuk setiap giliran agen. Setiap giliran memuat span untuk setiap permintaan model, setiap alat yang dijalankan API, dan setiap evaluasi hasil. Dokumentasi tersebut mengarahkan pengguna Claude Code, Agent SDK, dan Cowork ke dokumentasi pemantauan dan observabilitas terpisah untuk produk-produk tersebut.

Mode Konten, Batas, dan Perilaku Kepatuhan

Setiap tujuan dan setiap klien SDK memiliki mode konten yang menentukan apakah span menyertakan perintah dan respons model. Mode Hanya metadata, yang menjadi setelan bawaan, mencatat pengenal, waktu, status, jumlah token, serta teks pilihan pengguna, seperti nama dan deskripsi agen dan alat, serta nama server MCP. Mode Konten penuh juga menyertakan perintah dan respons model.

Dalam mode Konten penuh, setiap span secara bawaan dapat memuat konten hingga 0,75 MB. Menurut dokumentasi, jumlah ini cukup untuk jendela konteks 200 ribu token berisi teks berbahasa Inggris dan masih di bawah batas permintaan 1 MB yang ditetapkan banyak platform observabilitas dan proksi; jendela konteks penuh 1 juta token memerlukan sekitar 4 MB. Jika konten melampaui batas, SDK atau API akan mempersingkatnya dan menyetel atribut anthropic.content.truncated ke true. Span permintaan akan menghapus perintah sistem terlebih dahulu, lalu pesan-pesan paling awal; gambar dan dokumen hanya ditampilkan sebagai jenisnya.

Bagi organisasi yang memiliki pembatasan penanganan data HIPAA, FERPA, atau K-12 dengan Anthropic, tujuan hanya akan mengekspor metadata, apa pun mode konten yang dikonfigurasi, meskipun span SDK tidak terpengaruh. Dalam skema retensi data nol, Konten penuh tetap dapat digunakan karena API menyimpan konten yang diekspor hanya di memori sampai mengirimkannya ke tujuan. Claude Managed Agents tidak memenuhi syarat untuk retensi data nol, dan ketentuan retensinya tidak berubah saat OpenTelemetry digunakan.

Untuk menghitung token, dokumentasi menginstruksikan pengguna agar menghitung setiap token satu kali dengan menjumlahkan span dari hanya satu sumber untuk setiap permintaan. Jika suatu permintaan memiliki span SDK dan API, gunakan span API. Dokumentasi tersebut juga menyebutkan bahwa span dapat diterima lebih dari satu kali saat pengiriman dicoba ulang.

Integrasi yang Disebutkan dan Pernyataan Pelanggan Awal

Pengumuman tersebut mengelompokkan platform observabilitas yang didukung berdasarkan kasus penggunaan. Untuk men-debug agen bersama komponen lain dalam tumpukan perangkat lunak, pengumuman itu menyebut Grafana Cloud, Honeycomb, Sentry, dan Splunk. Di platform-platform ini, trace agen muncul berdampingan dengan log dan metrik, sehingga pengembang dapat mengetahui layanan mana yang menyebabkan suatu langkah berjalan lambat atau gagal. Untuk meningkatkan agen menggunakan data produksi, pengumuman itu menyebut Arize AI, Braintrust, Datadog, Langfuse, LangSmith dari LangChain, New Relic, dan PostHog, serta menjelaskan penggunaan seperti mengubah trace nyata menjadi evaluasi dan mendeteksi masalah kualitas. Untuk melacak penggunaan di seluruh organisasi, pengumuman itu menyebut Databricks Unity Gateway, tempat tim platform dan keamanan dapat melihat penggunaan token berdasarkan tim dan menandai aktivitas yang tidak biasa.

Beberapa pelanggan awal menjelaskan penerapan mereka dalam pengumuman tersebut. Roman Shtylman, salah satu pendiri sekaligus CTO Foxglove, mengatakan bahwa perusahaannya membangun agen yang membantu tim robotika men-debug robot mereka. Ia juga mengatakan bahwa ekspor OpenTelemetry bawaan dari Claude Platform memungkinkan perusahaan menganalisis interaksi agen di PostHog bersama data penggunaan produk, sehingga dapat mengevaluasi kinerja agen dalam praktik dan memprioritaskan peningkatan bagi tim robotika.

David Traina, insinyur perangkat lunak senior di Ramp, mengatakan bahwa perusahaan tersebut membangun Reflect, sistem agentik yang memberi skor pada jejak Langfuse, menemukan kegagalan yang berulang, dan mengusulkan perbaikan. “Pada beberapa agen, kami sudah mengurangi penggunaan token sebesar 10–20% dan mempercepat sesi hingga 30%,” kata Traina, seraya menambahkan bahwa ekspor OpenTelemetry bawaan dari Claude API dapat mengalirkan instrumentasi langsung ke siklus perbaikan tersebut tanpa langkah tambahan.

Hyon Lee, CTO Sterling Labs, mengatakan bahwa ekspor bawaan mengalirkan setiap jejak ke Langfuse tanpa instrumentasi khusus untuk agen-agen perusahaan yang menganalisis pasar secara langsung. Ankush Sharma, kepala infrastruktur FloQast, mengatakan bahwa agen-agen perusahaan perangkat lunak akuntansi itu berjalan di Claude Platform dengan telemetri di Grafana Cloud. Dengan demikian, setiap pemanggilan model tercatat dalam jejak yang sama dengan alur kerja rekonsiliasi atau pencatatan jurnal tempat pemanggilan itu berlangsung, sehingga perusahaan dapat menjawab pertanyaan auditor tentang tindakan yang dilakukan agen berdasarkan satu linimasa.