Anthropic, Claude Platform’a OpenTelemetry İz Dışa Aktarımını Ekliyor

Anthropic, Claude Platform’a OpenTelemetry iz dışa aktarımını ekledi. Şirket, 14 Ekim 2026’da yaptığı açıklamada, geliştiricilerin artık izleri Claude Managed Agents, Messages API ve Claude SDK’larından standart protokolü kabul eden tüm gözlemlenebilirlik araçlarına gönderebildiğini ve özelliğin herkese açık beta sürümünde kullanıma sunulduğunu duyurdu.

Anthropic’in duyurusunda şirket, Claude Console’a bir hedef eklemenin her ajan turunu, model çağrısını ve araç kullanımını gecikme süresi, belirteç sayıları ve kimlikler içeren standart bir OpenTelemetry izi olarak kullanıcının gözlemlenebilirlik aracına gönderdiğini belirtti. Managed Agents ve Messages API için bu Console hedefinin eklenmesi gerekirken Claude SDK’ları izleri otomatik olarak dışa aktarır. Claude Code veya Cowork izlerini zaten bir gözlemlenebilirlik aracına gönderen geliştiriciler, Claude Platform üzerinde oluşturulan ajanlarını da aynı yerde görebilir.

Anthropic, Claude izlerinin OpenTelemetry GenAI anlamsal kurallarına uyduğunu; bu sayede Claude’dan ve diğer sağlayıcılardan gelen verilerin aynı araçlarda ve panolarda kullanılabildiğini belirtti. İzler, standart bir OTLP uç noktasını kabul eden tüm OpenTelemetry araçlarıyla da çalışır.

İki Kurulum Yolu, Tek İz Modeli

Claude Platform belgeleri, izi bir sistemdeki tek bir isteğin tüm kaydı, aralığı ise bir model isteği veya araç kullanımı gibi iz içindeki tek bir adım olarak tanımlar. Belgelerde iki kurulum yolu açıklanır. SDK izleme, SDK’yı yükleyip bir izleyici sağlayıcısı kaydederek kod içinde yapılandırılır ve özel izin gerektirmez. API izleme, Claude Console’a bir hedef eklenerek yapılandırılır ve Yönetici izni gerektirir.

İki yolun kapsamı farklıdır. API izleme, bir istek içindeki her model çalıştırmasını, Managed Agents turlarını ve API tarafından çalıştırılan sunucu araçlarını kaydeder. SDK izleme ise araç çalıştırıcısının çalıştırdığı istemci araçlarını, kendi barındırdığı bir sanal alandaki araçları ve dosya yüklemeleri gibi diğer API isteklerini kapsama ekler. Her iki yolu da kurmak, bir isteğin SDK ve API aralıklarını tek bir izde bir araya getirir; ancak AWS üzerindeki Claude Platform’a gönderilen isteklerde API aralıkları bunun yerine kendi izlerinde görünür.

Managed Agents’ta her oturum, her Sessions API isteği için bir aralık ve her ajan turu için bir tur aralığı oluşturur. Her turda her model isteği, API’nin çalıştırdığı her araç ve her sonuç değerlendirmesi için aralıklar bulunur. Belgeler, Claude Code, Agent SDK ve Cowork kullanıcılarını bu ürünlere yönelik ayrı izleme ve gözlemlenebilirlik belgelerine yönlendirir.

İçerik Modları, Sınırlar ve Uyumluluk Davranışı

Her hedefin ve her SDK istemcisinin, aralıkların model istemlerini ve yanıtlarını içerip içermeyeceğini belirleyen bir içerik modu vardır. Varsayılan olan yalnızca meta veri modu; kimlikleri, zamanlamayı, durumu, belirteç sayılarını ve kullanıcının seçtiği metinleri kaydeder. Bu metinler arasında ajanların ve araçların adları ile açıklamaları ve MCP sunucularının adları bulunabilir. Tam içerik modu, model istemlerini ve yanıtlarını da ekler.

Tam içerik modunda her aralık varsayılan olarak en fazla 0.75 MB içerik barındırır. Belgelerde, bu miktarın İngilizce metinden oluşan 200k belirteçlik bir bağlam penceresine sığdığı ve birçok gözlemlenebilirlik platformu ile ara sunucunun 1 MB’lık istek sınırının altında kaldığı belirtilir; 1M belirteçlik tam bir bağlam penceresi ise yaklaşık 4 MB gerektirir. İçerik sınırı aşarsa SDK veya API içeriği kısaltır ve anthropic.content.truncated özniteliğini true olarak ayarlar. İstek aralıklarında önce sistem istemi ve en eski iletiler çıkarılır; görseller ve belgeler ise yalnızca türleriyle gösterilir.

Anthropic ile HIPAA, FERPA veya K-12 veri işleme kısıtlaması bulunan kuruluşlar, yapılandırılmış içerik modundan bağımsız olarak hedeflere yalnızca meta veri aktarır; ancak SDK aralıkları bundan etkilenmez. Sıfır veri saklama kapsamında Tam içerik modu kullanılabilir, çünkü API dışa aktarılan içeriği hedefe iletene kadar yalnızca bellekte tutar. Claude Managed Agents sıfır veri saklama için uygun değildir ve OpenTelemetry kullanıldığında saklama koşulları değişmez.

Belgelere göre belirteç hesabı yaparken her belirteç yalnızca bir kez sayılmalı; bunun için her istek başına tek bir kaynaktan gelen aralıklar toplanmalıdır. Bir istekte hem SDK hem de API aralıkları varsa API aralıkları kullanılmalıdır. Belgelerde ayrıca, teslimat yeniden denendiğinde aralıkların birden fazla kez gelebileceği belirtilir.

Adı Belirtilen Entegrasyonlar ve İlk Müşterilerin Açıklamaları

Duyuruda desteklenen gözlemlenebilirlik platformları kullanım alanlarına göre gruplandırılıyor. Ajanların yazılım yığınının geri kalanıyla birlikte hata ayıklamasına yönelik olarak Grafana Cloud, Honeycomb, Sentry ve Splunk’ın adları veriliyor. Bu platformlarda ajan izleri günlüklerin ve ölçümlerin yanında görüntüleniyor; böylece geliştiriciler, yavaşlayan veya başarısız olan bir adımın hangi hizmetten kaynaklandığını görebiliyor. Üretim verilerini kullanarak ajanları iyileştirme alanında Arize AI, Braintrust, Datadog, Langfuse, LangChain’in LangSmith’i, New Relic ve PostHog sıralanıyor; gerçek izleri değerlendirmelere dönüştürme ve kalite sorunlarını yakalama gibi kullanım örnekleri açıklanıyor. Bir kuruluş genelindeki kullanımı takip etmek içinse Databricks Unity Gateway’in adı veriliyor. Bu araç sayesinde platform ve güvenlik ekipleri, ekiplere göre belirteç kullanımını görebiliyor ve olağan dışı etkinlikleri işaretleyebiliyor.

Duyuruda birkaç erken dönem müşteri, dağıtımlarını anlattı. Foxglove’un kurucu ortağı ve CTO’su Roman Shtylman, şirketin robotik ekiplerinin robotlarında hata ayıklamasına yardımcı olan ajanlar geliştirdiğini söyledi. Claude Platform’un yerel OpenTelemetry dışa aktarımının, şirketin ajan etkileşimlerini ürün kullanım verilerinin yanında PostHog’da analiz etmesini sağladığını; böylece ajan performansını gerçek kullanım koşullarında değerlendirebildiğini ve robotik ekipleri için iyileştirmelere öncelik verebildiğini belirtti.

Ramp’in kıdemli yazılım mühendisi David Traina, şirketin Langfuse izlerini puanlayan, tekrarlayan hataları bulan ve düzeltme önerileri sunan Reflect adlı ajan tabanlı bir sistem geliştirdiğini söyledi. Traina, “Bazı ajanlarda belirteç kullanımını şimdiden %10–20 azalttık ve oturumları %30 hızlandırdık,” dedi ve Claude API’den yerel OpenTelemetry dışa aktarımının, ek bir adım gerektirmeden izleme verilerini doğrudan bu iyileştirme döngüsüne aktarabileceğini ekledi.

Sterling Labs’in CTO’su Hyon Lee, canlı piyasaları analiz eden şirket ajanları için yerel dışa aktarımın her izi özel bir izleme yapılandırması gerektirmeden Langfuse’a aktardığını söyledi. FloQast’in altyapı yöneticisi Ankush Sharma ise muhasebe yazılımı şirketinin ajanlarının, telemetri Grafana Cloud’da olacak şekilde Claude Platform’da çalıştığını belirtti. Böylece her model çağrısı, içinde çalıştığı mutabakat veya yevmiye kaydı iş akışıyla aynı izde yer alıyor ve şirket, denetçilerin bir ajanın ne yaptığına ilişkin sorularını tek bir zaman çizelgesi üzerinden yanıtlayabiliyor.