LiteLLM

详情介绍

该工具包含两个核心组件：Python SDK和代理服务器。Python SDK为开发者提供了易于使用的库，用于将多种大模型整合到他们的应用程序中；代理服务器则作为生产级，主要面向大规模大模型管理用例，提供集中式的成本跟踪、访问控制和API调用实时监控。

官方信息

官网入口：https://www.litellm.ai/

文档地址：https://docs.litellm.ai/docs/

GitHub仓库：https://github.com/BerriAI/litellm

下载地址：可通过pip命令安装：pip install litellm

功能介绍

LiteLLM具备丰富的功能特性，能够满足从实验到生产环境的各种需求：

统一API接口是LiteLLM最核心的功能，无论底层是OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini还是本地部署的Ollama模型，所有请求都使用相同的OpenAI格式语法。这意味着开发者可以使用相同的代码结构调用不同提供商的模型，大大减少了代码适配成本。

多模型支持覆盖了当前主流的大语言模型服务商，包括OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Azure OpenAI、Google Vertex AI、Hugging Face、Cohere等50多家提供商。无论是云端服务还是本地部署的模型，都能通过LiteLLM进行统一管理。

智能路由与负载均衡功能可以基于模型类型、可用性、成本或时延自动选择最优服务节点。当某个模型服务不可用时，系统会自动切换至备用模型，确保业务连续性，这种故障转移机制显著提高了应用的稳定性。

成本管理与优化是LiteLLM的企业级功能，通过代理服务器仪表板提供实时成本分析，组织可以为不同团队或项目设置月度预算，监控所有支持模型的支出情况。这种透明的成本管理有助于防止预算超支并确保资源高效配置。

缓存与性能优化包括请求缓存和流式响应支持。对重复查询结果进行缓存可以减少API调用次数，而流式传输则可以实现逐词返回，提升用户体验。

安全与可观测性方面，LiteLLM提供API密钥管理、基于角色的权限控制，以及完整的监控日志功能。它可以安全记录所有输入输出元数据，帮助组织满足监管要求或开展内部审查。

应用场景

LiteLLM适用于多种AI应用开发场景，为不同规模的团队提供价值：

多模型A/B测试是LiteLLM的典型应用场景。开发者可以同时向多个模型发送请求，比较生成质量，辅助模型选型。比如在同一应用中快速测试GPT-4和Claude 3的表现，根据实际效果选择最适合业务需求的模型。

企业级AI应用开发受益于LiteLLM的代理服务器功能。多个团队或应用程序可以共享对大模型的访问权限，同时保持对成本和用量的集中控制。企业可以设置统一的鉴权系统和流量控制策略，确保资源合理分配。

混合云LLM调度让企业能够结合公有云API与本地部署模型，根据数据敏感性自动路由请求。敏感数据可以发送到本地模型处理，而非敏感任务则使用成本更低的公有云服务。

成本敏感型应用可以通过配置路由策略，在非关键任务中使用低价模型，关键任务切换至高成本模型。这种灵活的成本控制使得资源有限的小团队也能充分利用大模型能力。

容灾备份与业务连续性保障是LiteLLM的重要价值。当某个模型调用服务出现故障时，系统自动将请求转发至备用模型服务，避免服务中断。这对于关键业务应用尤为重要。

实用信息

安装与使用LiteLLM非常简单，通过pip安装即可开始使用Python SDK。对于生产环境，可以使用Docker部署代理服务器，提供HTTP REST API服务。

两种使用方式满足不同场景需求。Python SDK适合嵌入到Python应用程序中，无需额外基础设施；代理服务器则提供独立服务，支持多语言调用和企业级功能，如多租户管理、全局速率限制等。

性能表现方面，LiteLLM通过优化请求路由和转换逻辑，减少了不必要的开销。它支持异步调用和流式响应，能够满足高并发场景的需求。

生态系统集成丰富，LiteLLM可以与其他AI工具和框架无缝集成，如LangChain、Streamlit等，进一步扩展其应用场景。

LiteLLM常见问题