[ Insights · 15 de março de 2026 ]

Observabilidade de IA: o que logar (e o que não logar)

Logging de LLM mistura compliance, custo e debug. O esquema que funciona para auditar 6 meses depois.

Camila R.·6 min·

ObservabilidadeLLMsCompliance

Capa: Observabilidade de IA: o que logar (e o que não logar)

Logar tudo é caro e arriscado. Não logar nada é debug impossível. O meio-termo importa.

Schema mínimo

{
  "trace_id": "uuid",
  "tenant_id": "string",
  "user_id_hash": "sha256",
  "model": "claude-opus-4-7",
  "input_tokens": 1234,
  "output_tokens": 567,
  "latency_ms": 890,
  "tool_calls": ["search", "create_order"],
  "outcome": "success | refusal | error",
  "cost_usd": 0.042
}

O que NÃO logar

Prompt completo se houver PII
Output bruto sem anonimização
API key (óbvio mas acontece)

Onde mandar

Métricas → Prometheus / Grafana
Traces → OpenTelemetry / Honeycomb
Conteúdo amostrado → S3 com retention curta (30-90d)

O melhor log é o que você precisa às 3am quando algo quebra. Pense no futuro você.