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[bot] Cerebras Cloud TypeScript SDK (`@cerebras/cerebras_cloud_sdk`) not instrumented — no tracing for fast-inference chat completions or embeddings (126,155 weekly downloads)

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Los mantenedores suelen responder en 1 día

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
68/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
node.js, typescript
Área
observability

Línea de trabajo

Empieza leyendo las configuraciones existentes en js/src/auto-instrumentations/configs/, especialmente openai.ts, groq.ts y mistral.ts; después, inspecciona js/src/wrappers/ y js/src/instrumentation/plugins/ para encontrar los patrones correspondientes. Añade cobertura para Cerebras chat completions, streaming, completions y embeddings, con una configuración de auto-instrumentación y un escenario e2e en e2e/scenarios/; se considera terminado cuando las llamadas directas a @cerebras/cerebras_cloud_sdk producen spans de Braintrust.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Summary

Cerebras publishes an official TypeScript SDK for their ultra-fast LLM inference API: @cerebras/cerebras_cloud_sdk on npm (v1.64.1, actively maintained). It provides execution APIs for chat completions, completions, embeddings, and streaming responses. The SDK has its own HTTP client based on node-fetch — it does not depend on the openai npm package. This repository has zero instrumentation for any Cerebras SDK surface — no wrapper, no channels, no plugin, no auto-instrumentation config. Users who call @cerebras/cerebras_cloud_sdk directly get no Braintrust spans.

What instrumentation is missing

The @cerebras/cerebras_cloud_sdk npm package exposes these execution surfaces, none of which are instrumented:

SDK Method Description
client.chat.completions.create({ model, messages }) Chat completions with tool use, structured outputs, and reasoning
client.chat.completions.create({ ..., stream: true }) Streaming chat completions
client.completions.create({ model, prompt }) Raw text completions
client.embeddings.create(...) Text embeddings

Cerebras is notable for extremely low-latency LLM inference (their wafer-scale hardware delivers tokens significantly faster than GPU-based providers), making observability especially valuable for latency-sensitive production workloads.

No coverage in any instrumentation layer:

  • No wrapper function (e.g. wrapCerebras())
  • No diagnostics channels for Cerebras methods
  • No plugin handler in js/src/instrumentation/plugins/
  • No auto-instrumentation config in js/src/auto-instrumentations/configs/
  • No e2e test scenarios
  • Grep for cerebras (case-insensitive) across js/src/ returns zero matches

Indirect coverage is insufficient:

Braintrust's Cerebras integration page documents a gateway/OpenAI SDK approach only — using the openai npm client pointed at the Braintrust gateway to route to Cerebras models. Users who call @cerebras/cerebras_cloud_sdk directly get no spans at all. The Cerebras SDK has its own separate HTTP layer (runtime deps: node-fetch, abort-controller, agentkeepalive, form-data-encoder, formdata-node) and is not patched by the existing openai auto-instrumentation.

Braintrust docs status

not_found for direct SDK instrumentation. The Braintrust Cerebras integration page documents a gateway/OpenAI SDK approach only and does not reference @cerebras/cerebras_cloud_sdk.

Upstream references

Local files inspected

  • js/src/auto-instrumentations/configs/ — full config list: anthropic.ts, openai.ts, ai-sdk.ts, groq.ts, mistral.ts, cohere.ts, huggingface.ts, google-genai.ts, google-adk.ts, genkit.ts, openai-agents.ts, openrouter.ts, openrouter-agent.ts, claude-agent-sdk.ts, cursor-sdk.ts, github-copilot.ts, openai-codex.ts, flue.ts — no Cerebras config present
  • js/src/wrappers/ — no cerebras.ts wrapper file
  • js/src/instrumentation/plugins/ — no Cerebras channels or plugin
  • e2e/scenarios/ — no Cerebras test scenarios
  • Full repo grep for cerebras (case-insensitive) in js/src/ — zero matches
  • Cerebras SDK package.json (GitHub) — confirmed runtime deps are node-fetch/agentkeepalive/form-data-encoder; no openai dependency
Lenguaje dominante
TypeScript
Estrellas
28
Forks
15
Merge medio
1 d 20 h
PR fusionados (30 d)
73

Preparar el entorno

  • Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
  • Sin plantilla de pull request
  • Sin guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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