LiteLLM:面向开发者的LLM网关

LiteLLM

3.5 | 487 | 0
类型:
开源项目
最后更新:
2025/08/16
资源描述:
LiteLLM是一个LLM网关,它简化了跨100多个LLM的模型访问、支出跟踪和回退,所有这些都采用OpenAI格式。
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LLM网关
OpenAI代理
AI开发

LiteLLM 概述

什么是 LiteLLM?

LiteLLM 是一个 LLM 网关,它简化了跨 100 多个 LLM 的模型访问、支出跟踪和回退。它旨在为开发人员提供对各种 LLM(包括 OpenAI、Azure、Gemini、Bedrock 和 Anthropic)的轻松访问,所有这些都通过统一的 OpenAI 兼容界面。

主要特点:

  • 模型访问: 提供对 100 多个 LLM 的访问。
  • 支出跟踪: 准确跟踪不同 LLM 提供商的支出,将成本归因于用户、团队或组织。
  • 预算和速率限制: 允许设置预算和速率限制以控制使用和成本。
  • OpenAI 兼容: 使用 OpenAI API 格式实现无缝集成。
  • LLM 回退: 如果出现问题,可以自动回退到其他模型。
  • 可观察性: 提供 LLM 的日志记录和监控功能。

如何使用 LiteLLM?

  1. 部署 LiteLLM 开源: 您可以使用开源版本部署 LiteLLM。
  2. LiteLLM Python SDK: 使用 LiteLLM Python SDK 可以轻松地与您的 Python 应用程序集成。
  3. 企业版: 对于 JWT 身份验证、SSO 和自定义 SLA 等企业级功能,请考虑企业版。

使用案例:

  • Netflix: 使用 LiteLLM 为开发人员提供 Day 0 LLM 访问权限,确保他们可以在最新模型发布后立即使用它们。
  • Lemonade: 使用 LiteLLM 和 Langfuse 简化对多个 LLM 模型的管理。
  • RocketMoney: 标准化所有模型的日志记录、OpenAI API 和身份验证,从而显着降低运营复杂性。

为什么 LiteLLM 很重要?

对于想要利用多个 LLM 而无需处理管理不同 API 和计费结构的复杂性的组织来说,LiteLLM 至关重要。它简化了流程,减少了运营开销,并确保开发人员可以轻松访问满足其需求的最佳模型。

我在哪里可以使用 LiteLLM?

您可以在各种场景中使用 LiteLLM,包括:

  • 人工智能应用程序
  • 聊天机器人和虚拟助手
  • 内容生成工具
  • 数据分析和洞察平台
  • 任何需要访问大型语言模型的应用程序

入门的最佳方式?

要开始使用 LiteLLM,您可以:

"LiteLLM"的最佳替代工具

Backmesh
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使用 Backmesh 这款开源后端来保护您的 LLM API 密钥。防止泄露、控制访问并实施速率限制,以降低 LLM API 成本。

LLM 安全
API 保护
速率限制
UsageGuard
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UsageGuard 提供统一AI平台,安全访问OpenAI、Anthropic等LLM,内置防护措施、成本优化、实时监控和企业级安全,简化AI开发。

LLM网关
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Potpie
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构建面向任务的自定义代理,用于您的代码库,利用您的数据中的智能和上下文,以高精度执行工程任务。为系统设计、调试、集成测试、入职等用例构建代理。

代码库代理
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Sagify 是一个开源 Python 工具,可简化 AWS SageMaker 上的机器学习管道,提供统一的 LLM 网关,实现专有和开源大型语言模型的无缝集成,提高生产力。

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Arize AI
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Arize AI 为 AI 应用程序提供统一的 LLM 可观测性和代理评估平台,涵盖从开发到生产的全过程。实时优化提示、跟踪代理并监控 AI 性能。

LLM 可观测性
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ApX Machine Learning
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ApX Machine Learning:一个探索LLM、访问面向学生、机器学习专业人士和本地LLM爱好者的实用指南、工具和课程的平台。 发现最佳LLM并优化您的AI工作流程。

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Next.js
TypeScript
APIPark
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APIPark 是一个开源 LLM 网关和 API 开发者门户,用于管理生产环境中的 LLM,确保稳定性和安全性。优化 LLM 成本并构建您自己的 API 门户。

LLM管理
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Bolt Foundry 提供上下文工程工具,使 AI 行为可预测和可测试,帮助您构建值得信赖的 LLM 产品。像测试代码一样测试 LLM。

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Latitude 是一个开源的提示工程平台,使领域专家能够与工程师协作,以交付生产级的 LLM 功能。自信地构建、评估和部署 AI 产品。

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GPT4All 可以在日常桌面上私有、本地执行大型语言模型 (LLM),无需 API 调用或 GPU。 具有扩展功能的易于访问且高效的 LLM 使用。

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